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SpécialitéSciences et Techniques des Activités Physiques et Sportives
Présentée àl'Université de Valenciennes et du Hainaut Cambrésis
Par
Stéphane ARMAND
L.A.M.I.H., U.M.R. C.N.R.S. 8530
Soutenance de Thèse de Doctorat
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Problématique et objectif
Problématique généraleAnalyse de la marche humaine difficile
Complexité du mouvementAugmentée avec les pathologies
Analyse Quantifiée de la Marche (AQM) aide à cette analyseQuantifie et identifie objectivement les défauts de marche
mais son interprétation est une tâche complexe :Quantité de données importanteDifficile de lier les défauts de marche avec leurs causes cliniques
Objectif
Améliorer les connaissances actuelles sur la marche digitigrade
Aider à interpréter les données de l’AQM
Défaut de marche considéré
Marche digitigrade
2
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Plan de l’exposé
1. Contexte1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
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AQM - Définition
Analyse Quantifiée de la Marche
Définition Pourquoi ?
Pour qui ? Comment ?
Quantification de variables biomécaniques et physiologiques permettant de caractériser de manière objective la marche d’un patient
Quantifier et identifier les défauts de marche
Déterminer les causes cliniques de ces défauts pour choisir la thérapie la plus appropriéeEvaluer l’effet d’un appareillage
Evaluer l’effet d’un traitement
Toute personne ayant une pathologie ou traumatisme affectant la marche (étant capable de marcher)
Population de prédilection : enfant IMC
Techniques et systèmes d’analyse du mouvement (Cinématique, cinétique, EMG, autres)
Examen clinique et historique du patient
(Whittle, 1996; Davis, 1997; Veil, 2000, Diméglio et al., 2002)
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
3
5
AQM - Déroulement
Accueil du patientExamen cliniqueVidéo fonctionnellePose des marqueurs/électrodesAcquisition statiqueAcquisition dynamiqueTraitement des donnéesRapport des donnéesIdentification des défauts de marche
Identification des causes de ces défauts
Préparation de la salle d’examen
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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AQM - ProblématiquePatient avec défauts de
marche
Quantifier et identifier les défauts de marche
Choisir le traitement le plus approprié
Besoins médicaux
AQM
Solutions Moyens
Techniques d’analyse du mouvement
Expertise Médicale Connaissance de
l’effet des traitements
Souhait du patient
Comprendre la cause de ces défauts
Compréhension des défauts de marche
Examen clinique
Expertise Patho-biomécanique
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Plan de l’exposé1. Contexte
1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
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Marche digitigrade - DéfinitionDéfinition
Absence de premier pivot (Perry, 1992)(Attaque du sol avec les orteils ou pied à plat)
ContexteUn défaut de marche des plus courantsAssocié avec de nombreuses pathologies
IMC, Neuropathie, Myopathie…Parfois idiopathique
Angle Cheville
-20
-10
0
10
20
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Cycle de marche (%)
Fle
xion
Pla
ntai
re/D
orsa
le (
°)
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Marche digitigrade - Littérature Distinction entre pathologies
But : trouver paramètres qui distinguent 2 pathologiesPathologies concernées : IMC/IdiopathiqueMouvement : marche, exercices fonctionnels
Distinction cliniqueBut : trouver paramètres qui distinguent 2 signes cliniquesSignes cliniques : Equin dynamique / Contracture (IMC)Mouvement : marche
Conséquences patho-biomécaniquesBut : trouver avantages/inconvénients ou répercussion d’une marche digitigradeMouvement : marche, initiation de la marche
Déviations primaires/secondairesBut : différencier déviations primaires/des secondaires pour IMCMouvement : marche
Conséquences d’un traitementBut : identifier conséquences d’un traitementMouvement : marche (avant et après traitement)
Hicks, 1988; Kalen , 1986; Policy, 2001; Kelly, 1997; Rose, 1999
Tardieu, 1989; Zwick, 2004
Kerrigan, 2000; Perry, 2003
Davids,1999
Plus de 50 refs.
AUCUNE ETUDE TRANSVERSALE AUCUNE ETUDE TRANSVERSALE SUR LA MARCHE DIGITIGRADESUR LA MARCHE DIGITIGRADE
AUCUNE ETUDE SUR LE LIEN AUCUNE ETUDE SUR LE LIEN ENTRE MARCHE DIGITIGRADE ET ENTRE MARCHE DIGITIGRADE ET
LES CAUSES CLINIQUESLES CAUSES CLINIQUES
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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But
Aide à l’interprétation clinique de la marche digitigrade
1) Exploration Comment marchent les patients digitigrades ?->Recherche de patrons de marche
2) Aide à l’interprétationQuelles sont les causes possibles de la marche digitigrade ?->Liens entre patrons de marche et examen clinique
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Plan de l’exposé1. Contexte
1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
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Méthode – Matériel
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
Laboratoire d’analyse du mouvement de l’Institut Saint-Pierre
Vicon 512 – 5 caméras
2 Plate-formes AMTI
EMG – MA-100 10 canaux
2 cameras S-VHS
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Méthode - MesuresAQM
Examen cliniqueAnthropométrie
Amplitude articulaire
Spasticité
Force musculaire
CinématiqueAngle dans les trois plans aux articulations du membre inférieur
CinétiqueForces de réaction au sol et moments et puissances articulaires (dynamique inverse)
EMG de surfaceRectus Femoris, Semi-Menbranosus, Tibialis Anterior, GastrocnemiusGluteus, Vastus, Peroneus…
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Méthode - Population
779
364287
230
12868 47 40 35 26 26 25 16 14 13 13 12 12 12 12 12 11 11 10 10
312
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
Dip
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Hém
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Suj
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r po
inte
s
Div
ers
Nom
bre
d'A
QM
1752 patients – 2526 Examens – 12109 passages
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Plan de l’exposé1. Contexte
1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
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Méthode proposée
Données AQM1752 Patients
2526 Examens12109 Essais
Patrons de marche digitigrade
Données cliniquesForce musculaire
Amplitude articulaireSpasticité
Ensemble d’apprentissage
Règles liant patrons et causes cliniques de la
marche digitigrade
ECDC-moyennes
floues
ECDArbres de
décision flous
Etape 1 : ExplorationIdentification des patrons de marche
digitigrade(Apprentissage inductif non-supervisé)
Etape 2 : Aide à l’interprétationExplication des patrons de
marche digitigrade(Apprentissage inductif supervisé)
1 0.5 0.4 0.3 0.6 0.7 0.90.7 0.6 1 0.2 0.3 0.5 0.70.2 1 0.4 0.1 0.4 0.8 0.11 1 0 0.3 0.2 0.2 0.1 0.20.4 0.1 0.1 0 0.3 0.4 0.5
1 0.5 0.4 0.3 0.6 0.7 0.90.7 0.6 1 0.2 0.3 0.5 0.70.2 1 0.4 0.1 0.4 0.8 0.11 1 0 0.3 0.2 0.2 0.1 0.20.4 0.1 0.1 0 0.3 0.4 0.5
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Plan de l’exposé1. Contexte
1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
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Méthode – Exploration
DonnéesAnalyse du mouvement
Base de données 2526 examens
Algorithme de sélection
Données cibles
Absence du 1er pivot
Données mises en
forme
Vérification et mise en forme des données
Critères d’inclusion/rejet
Transformation des données
Données transformées
Codage symbolique cinématique
cheville
Algorithme de classification
Classes
C-moyennesfloues
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Données et Sélection
Angle Cheville
-20
-10
0
10
20
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Cycle de marche (%)
Fle
xio
n p
lan
tair
e/d
ors
ale
(°)
Base de donnéesDate : AQM de 1993 à 20041752 patients , 2526 examens, 12109 essaisVariables : Cinématique, Cinétique, EMGMatériel : Vicon, AMTI, MA-100
SélectionCritère : Absence du premier pivotCaractéristique : Mouvement vers la flexion dorsale au début du cycle de marche (0-10%), donc pente croissante monotone.
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
20
DonnéesAnalyse du mouvement
Algorithme de sélection
Données ciblesDonnées mises en
forme
Vérification et mise en forme des données
Transformation des données
Données transformées
Algorithme de classification
Classes
Vérification et mise en forme
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
11
21
Vérification et mise en formeCritères exclusion
Sur patientsSi toutes les sessions sont éliminées
Sur sessionsSi session avec patient âgé de + 20 ansSi – de 3 essais sélectionnés dans la session
Sur essaisÉlimination des extrêmessur chaque variable angulaireV< 3 x espace interquartile - 1er quartileV> 3 x espace interquartile + 3eme quartile
Mise en formeVariable considérée : allure de la courbe de flexion/extension de cheville.Pourquoi : allure de la courbe souvent citée par experts et littérature (double bosse) => Semble plus intéressant que valeurs absoluesComment : Tableau avec vitesse angulaire de la cheville en phase d’appui (Réechantillonnage sur 30 points)
1er quartile (25%)
3ème quartile (75%)
Hoaglin, 1983; Aide de statistica
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
Steinwender et al. 2001; Zwick et al. 2004; Matjacic et al. in press
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Résultats : Proportion de patients digitigrades
62
29
6
5144
83
58
18
3
65
17 2026
41
100
0
20
40
60
80
100
IMC
PB
VE
Sco
liose
Myo
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Neu
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ath
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Dig
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idio
path
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ers
Tot
al
Pou
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de
patie
nts
digi
itgra
des
(%)
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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23
Transformation
Données mises en
forme
Données cibles
DonnéesAnalyse du mouvement
Algorithme de sélection Vérification et
mise en forme des données
Transformation des données
Données transformées
Algorithme de classification
Classes
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Transformation – Codage symbolique
Transformation des donnéesVariable : vitesse angulaire en phase d’appuiTransformation : 1 si vitesse positive
0 si vitesse négative
Daw, 2003111111000000001111111100000000Codage symbolique
-15
-10
-5
0
5
10
0 5 10 15 20 25 30
Phase d'appui rééchantillonnée sur 30 points
Fle
xion
pla
ntai
re/
dors
ale
(°)
Angle cheville
Dérivée angle cheville
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Classification
Données transformées
Algorithme de classification
Classes
DonnéesAnalyse du mouvement
Algorithme de sélection
Données ciblesDonnées mises en
forme
Transformation des données
Vérification et mise en forme des données
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Classification - Définition
DéfinitionOrganiser les données de manière à regrouper les objets les plus similaires et à séparer ceux qui se ressemblent le moins
Classification dureChaque objet appartient à une seule classe
- Hiérarchique- Agrégation autour des centres mobiles (k-moyennes)
Classification floueChaque objet appartient à toutes les classes avec un certain degré
- c-moyennes floues
Avantages : grande quantité de donnéesdegré d’appartenance
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
14
27
Numéro de l’objet
App
arte
nanc
e
Classification Floue
ButPour chaque objet, trouver le degré d’appartenance aux classes considérées
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
28
Choix du nombre de classesValidation du nombre de classesBut : Trouver un indice permettant de choisir le nombre de classes le plus appropriéIndice utilisé : Indice de Xie-Beni (1991)Choix : défini comme le meilleur indice (Pal et Bezdec, 1995; Guillaume, 2001)
00.10.20.30.40.50.60.70.80.9
2 3 4 5 6 7 8 9 10
Nombre de classes
Indi
ce d
e X
ie-B
eni
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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29
Plan de l’exposé1. Contexte
1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
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Résultats : Patrons de marche digitigrade
3 patrons cinématiques de cheville
-25
-20-15
-10
-5
05
10
15
0 20 40 60 80 100
Cycle de marche (%)
Flex
ion
plan
taire
/ do
rsal
e (°
)
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
16
31
Résultats : Appartenance des pathologies
Non ClasséAppartenance < 0.5
Appartenance selon les pathologies aux 3 patrons
0102030405060708090
100IM
C
PB
VE
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Myo
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App
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nanc
e (%
)
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Discussion - Patrons
Armand et al. 2005Amyotrophie spinale
Sutherland al. 1981Patte et al. 2000Armand et al. 2005
Myopathie
Hicks et al. 1988
Winters et al. 1987Rodda et al. 2004
Groupe 2
Perry et al. 2003Sujets sains sur la pointe
Idiopathique
Kwon et al. 2003Neuropathie
Winters et al. 1987O’Byrne et al. 1998Rodda et al. 2004
Winters et al. 1987Hicks et al. 1988Rodda et al. 2004
IMC
Groupe 3Groupe 1
Davids et al. 1999
Seuls trois grands patrons de marche digitigradeSeuls trois grands patrons de marche digitigradeAide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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33
Contribution scientifique
Stéphane Armand, Eric Watelain, Moïse Mercier, GhislaineLensel, François-Xavier Lepoutre
Identification and classification of toe-walkers based on anklekinematics, using a data-mining method
Gait & PostureSous presseFacteur d’impact 2003 : 1.585
Aide à l’interprétationExploration PerspectivesMéthodeContexte
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Plan de l’exposé1. Contexte
1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
18
35Perspectives
Littérature : causes évoquées
Marche Marche digitigradedigitigrade
Faiblesse du jambier antérieur
Perry, 1992
Activité inadéquate du jambier antérieur
Contracture du triceps
Spasticité du triceps
Activité volontaire du triceps pour compenser une
faiblesse du quadriceps
Flexion de genou causée par une activité excessive des
ischio-jambiers
Spasticité combinée du triceps et des ischio-
jambiers
Gurney, 2002
Goodman, 2004
Taussig, 2001Limitation de flexion dorsale
Compensation pour un problème controlatéral
Conséquence d’une différence de longueur de
jambes
Aide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
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Méthode : aide à l’interprétation
Examen Clinique
Codage flou des données
Données transformées
AQM Règles
SI - ALORS
Arbres de décision flous
Détermination des patrons
Appartenance à 1 des 3 patrons
Ensemble d’apprentissage
1 0.5 0.4 0.3 0.6 0.7 0.90.7 0.6 1 0.2 0.3 0.5 0.70.2 1 0.4 0.1 0.4 0.8 0.11 1 0 0.3 0.2 0.2 0.1 0.20.4 0.1 0.1 0 0.3 0.4 0.5
Mise en forme
Mise en forme
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
19
37
0 10 20 30 40 50 60 70 800
50
100
150
200
250
300
350
400
450
Examen clinique et codage flouExamen clinique
De 2002 à 2004 : 358 examensMesures : Amplitude articulaire
Force musculaire (0 à 5)Spasticité (0 à 4, échelle d’Ashworth)Anthropométrie
Codage flouVariables : mesures cliniques concernant
directement le plan sagittalCoté latéral de la déviation(Corrélation supérieure à 0.8 entre les 2
côtés, p<0.0001)Modalités : faible, moyenne, importanteBornes : histogramme d’amplitudes/expertsCodage : fenêtres triangulaires a b c
1
0
( ) max(min( ,1, ),0)iM
x a c xx
b a c bµ − −=
− −
x=15;a, b, c = 0, 20, 40
faible, moyenne, importante = 0.25, 0.75, 0
x
0.75
0.25
Valeurs de la variable
Fré
quen
ces
des
vale
urs
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
faible moyenne importante
Amplitude articulaire :Flexion/Extension Hanche, Genou, ChevilleForce musculaire et spasticité :Quadriceps, Ischio-Jambier, Triceps, Jambier antérieurDifférence de longueur de jambes
38
Détermination des patrons
Examen Clinique
Codage flou des données
Données transformées
AQM Règles SI - ALORS
Arbres de décision flous
Détermination des patrons
Appartenance à 1 des 3 patrons
Ensemble d’apprentissage
1 0.5 0.4 0.3 0.6 0.7 0.90.7 0.6 1 0.2 0.3 0.5 0.70.2 1 0.4 0.1 0.4 0.8 0.11 1 0 0.3 0.2 0.2 0.1 0.20.4 0.1 0.1 0 0.3 0.4 0.5
Mise en forme
Mise en forme
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
20
39
Détermination des patrons
Détermination des patrons358 AQM avec examen clinique dont 169 digitigrades
Visualisation : Cinématique + vidéoAppartenance : stricte à 1 des 3 patronsExclusion : patrons non reproductibles
patrons différentsclassement différent test 1 et 2
--483560Résultat
52424835632nde évaluation
53434935601ère évaluation
Non reproductible
Autrepatron
Groupe 3Groupe 2Groupe 1
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
40
Ensemble d’apprentissage
Données transformées
Règles SI - ALORS
Arbres de décision flous
Examen Clinique
Codage flou des données
AQM
Détermination des patrons
Appartenance à 1 des 3 patrons
Ensemble d’apprentissage
1 0.5 0.4 0.3 0.6 0.7 0.90.7 0.6 1 0.2 0.3 0.5 0.70.2 1 0.4 0.1 0.4 0.8 0.11 1 0 0.3 0.2 0.2 0.1 0.20.4 0.1 0.1 0 0.3 0.4 0.5
Mise en forme
Mise en forme
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
21
41
Ensemble d’apprentissageEnsemble d’apprentissage
60 Groupe 1 35 Groupe 248 Groupe 315 variables cliniques (45 modalités)
0
…Sujet 2
01…0,300,700,000,000,470,53Sujet 1
…ImportantMoyenFaibleImportantMoyenFaible
…Force TricepsAdM Flexion cheville
PatronsCaractéristiques cliniques
Contexte Exploration Aide à l’interprétationAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte Perspectives
42
Arbres de décision
Règles SI - ALORS
Arbres de décision flous
Ensemble d’apprentissage
1 0.5 0.4 0.3 0.6 0.7 0.90.7 0.6 1 0.2 0.3 0.5 0.70.2 1 0.4 0.1 0.4 0.8 0.11 1 0 0.3 0.2 0.2 0.1 0.20.4 0.1 0.1 0 0.3 0.4 0.5
Données transformées
Examen Clinique
Codage flou des données
AQM
Détermination des patrons
Appartenance à 1 des 3 patrons
Mise en forme
Mise en forme
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
22
43
Arbres de décision
AvantagesMultivariableReproduit un raisonnement naturel Induit des relations non linéaires entre les donnéesFournit un modèle d’interprétation aisée
Règles de type « SI-ALORS »Règles en langage courant
ObjectifA partir de l’ensemble d’apprentissage, générer des règles de types :SI telles caractéristiques cliniques ALORS tel patron de marche digitigrade
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
ω1
ω2 ω3ω11 ω12 ω13
Ω
44
Forêt d’arbres de décision
Classification considérée :
Ensemble d’apprentissage
Induction
∈ , ∉ ∈ , ∉ ∈ , ∉
“Forêt” d’arbres de décision : 1 arbre / classe
1 0.5 0.4 0.3 0.6 0.7 0.90.7 0.6 1 0.2 0.3 0.5 0.70.2 1 0.4 0.1 0.4 0.8 0.11 1 0 0.3 0.2 0.2 0.1 0.20.4 0.1 0.1 0 0.3 0.4 0.5
(Marsala, 1998)(Roux, 2002)
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
23
45
Création des règles
ALORS ∈ ou ∉ Classe
SI Condition 1
ET Condition 2
SI Telle variable a telle valeur (Condition 1)
ET Telle autre variable a telle valeur (Condition 2)
ET …
ALORS Le patient ∈ ou ∉ à la classe
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
46
Résultats - Validation
78%73%95%84%Spécificité
67%67%60%65%Sensibilité
80%77%83%81%Précision
Général
Base de règles
83 règles : 31 règles OUI et 52 règles NON
Base de connaissances
12 règles OUI avec n>3 et nb cond.5
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
Validation croisée stratifiée (Kohavi, 1995)
24
47
Résultats – Classement/pathologie
0
20
40
60
80
100D
iplé
gie
Spa
stiq
ue
Idio
path
ique
Myo
path
ie
Neu
ropa
thie
Hém
iplé
gie
Am
yotr
op
hie
Spin
ale
Art
hro
gryp
ose
PB
VE
Div
ers
Tota
l
Pré
cisi
on (
%)
Précision de la base de règles
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
48
Résultats – Base de connaissances
Moyen Quadriceps SPAMoyen Hanche Extension ADM
Haute Genou ExtensionADMMoyen Triceps SPA40.77R1-5
Moyen Tibialis Anterior FORFaible Triceps SPA90.97R1-4
Moyen Flex. Plant.ADMFaible Triceps SPA80.95R1-3
Faible Flex. Plant.ADMHaute Quadriceps FORFaible Triceps SPA31.00R1-2
Moyen Quadriceps FORFaible Triceps SPA221.00R1-1
Condition 5Condition 4Condition 3Condition 2Condition 1npRègles
MoyenFlex. Plant.
ADM
Moyen Tibialis AnteriorFOR
Faible Genou ExtensionADMMoyen Flex. Dors. ADMHaute Triceps SPA50.75R2-3
Haute Quadriceps SPAFaible Flex. Dors. ADMHaute Triceps SPA41R2-2
Moyen Quadriceps SPAFaible Flex. Dors. ADMHaute Triceps SPA60.77R2-1
Moyen GenouExtension
ADMMoyen Triceps FORHaute Flex. Dors. ADMMoyen Hanche
Extension ADMHaute Ischio SPA150.76R3-4
Moyen Flex. Plant. ADMMoyen Genou Extension ADMHaute Ischio SPA50.81R3-3
Haute GenouExtension
ADM
Haute Hanche Extension ADMMoyen Quadriceps SPAMoyen Flex. Dors. ADMMoyen Ischio SPA131.00R3-2
Haute Hanche Extension ADMFaible Quadriceps SPAMoyen Flex. Dors. ADMMoyen Ischio SPA40.75R3-1
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
25
49
Discussion - Règles
Marche Marche digitigradedigitigrade
Faiblesse du jambier antérieur
Perry, 1992
Activité inadéquate du jambier antérieur
Contracture du triceps
Spasticité du triceps
Activité volontaire du triceps pour compenser
une faiblesse du quadriceps
Flexion de genou causée par une activité excessive
des ischio-jambiers
Spasticité combinée du triceps et des ischio-
jambiers
Gurney, 2002
Goodman, 2004
Taussig, 2001Limitation de flexion
dorsale
Compensation pour un problème
controlatéral
Conséquence d’une différence de
longueur de jambe
R1-1R1-2R1-3R1-4R1-5R2-1R2-2R2-3R3-1R3-2R3-3R3-4
Limitation de flexion plantaire
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
50
Plan de l’exposé1. Contexte
1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
26
51
Règles et AQM
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte 51
52
Classement d’un nouveau patient - prédiction
Prédiction/DéductionObjectif : Pour un patient donné, prédire à quel patron de marche il va appartenir
DEDUCTIONDegré de
satisfiabilité àchaque règle
(produit)Degré final de satisfiabilité àchaque classe(maximum)
Vote
Examenclinique
Classe du patient (Patron de marche)
Base de règles
Patient X ∈ ?
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
27
53
Explication d’un patron de marche
Patient X ∈
? ?Raisonnement abductif
Pour un patient donné, trouver les causes cliniques les plus susceptibles d’expliquer son appartenance à un patron donné.
ABDUCTION
Patron de marche
Base de règles
Causes possibles du patron de marche
Examen clinique
Degré de satisfiabilité(minimum)
Classement des règles
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
54
Contribution scientifique
Stéphane Armand, Eric Watelain, Moïse Mercier, Emmanuel Roux, François-Xavier Lepoutre
The identification of toe-walking causes using fuzzy decision trees
Gait & PostureSoumis le 21 Février 2005Facteur d’impact 2003 : 1.585
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
28
55
Plan de l’exposé1. Contexte
1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
56
Application clinique directe - Système d’aide
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
29
57
Plan de l’exposé1. Contexte
1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
58
Perspectives - Simulateur
ANGLES MOMENTS PUISSANCES
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
30
59
Perspectives – Application de la méthode Base de donnéessur le mouvement
Base de donnéessur le mouvement
Sélection des données ciblesSélection des données cibles
Codage des donnéesCodage des données
Patrons de mouvement
Patrons de mouvement
« Explication »des patrons
« Explication »des patrons
Système de mesure 3D
du mouvement
Causes ou facteurs du mouvement
Causes ou facteurs du mouvement
Ensemble d’apprentissage
Ensemble d’apprentissage
Utilisation / ConnaissancesUtilisation / Connaissances
Extraction de connaissances
Extraction de connaissances
Validation/Évaluation
Validation/Évaluation
Sélection automatique
Codage flou/symbolique
Apprentissage non-supervisé
(c-moyennes floues)
LittératureExperts
…
Regroupement causes et patrons
Apprentissage supervisé
(arbres de décision flous)
PrécisionLittératureExperts
Base de connaissancesSystème d’aide
Iden
tific
atio
n Id
entif
icat
ion
des
patro
ns d
e m
ouve
men
tde
s pa
trons
de
mou
vem
ent
Explication
Explication des patrons de m
ouvement
des patrons de mouvem
ent
PerspectivesAide à l’interprétationExplorationMéthodeContexte
60
Plan de l’exposé
1. Contexte1. L’Analyse Quantifiée de la Marche 2. La marche digitigrade
2. Méthode1. Matériel et Population2. Méthode générale
3. Exploration de la marche digitigrade 1. L’extraction de connaissances 2. Les patrons de marche digitigrade
4. Aide à l’interprétation1. Identification des causes possibles de la marche digitigrade2. Utilisation des résultats
5. Perspectives1. Applications cliniques2. Ouvertures
Conclusion
31
61
ConclusionMarche digitigrade et AQM
Défaut de marche importantProportion totale de 41%
3 grands patrons multi-pathologies
Patrons et pathologiesPrépondérance de certaines pathologies pour un des patrons
Explication clinique des patrons digitigradesLiens entre patrons et éléments cliniques sous forme de règlesAdéquation de la base de connaissances avec littérature et expertsUtilisable dans un système d’aide à l’interprétation de l’AQM
62
ConclusionMéthode
Originale dans le cadre de l’analyse du mouvementCombinaison apprentissage non-supervisé et superviséApplication sur grande population (> 2500 AQM)
Permet l’explication d’un mouvementRègles explicatives aisément compréhensibles et interprétables
Aide à l’interprétationBase de règles et de connaissancesUtilisable dans un système d’aide automatisé ou « manuellement »
Les bases de donnLes bases de donnéées sur le mouvement semblent être sous exploites sur le mouvement semblent être sous exploitééeses
De nombreuses connaissances sont De nombreuses connaissances sont àà ddéécouvrir sur le mouvementcouvrir sur le mouvement……
32
63
Contributions scientifiques
Armand S, Watelain E, Mercier M, Roux E et Lepoutre FX. (Soumis)The identification of toe-walking causes using fuzzy decision trees Gait & Posture
Armand S, Watelain E, Mercier M, Lensel G et Lepoutre FX. (Sous presse)Identification and classification of toe-walkers based on ankle kinematics using data-mining method. Gait & Posture
Armand S,Mercier M, Watelain E, Patte K, Pelissier J et Rivier F. (2005)A biomechanical gait comparison of spinal muscular atrophy, type II and duchenne muscular dystrophyGait & Posture, 21(4), pp. 369-378.
Gillet C, Duboy J, Barbier F, Armand S, Jeddi R , Lepoutre FX et Allard P. (2003)Contribution of accelerated body masses to able-bodied gait, Am J Phys Med Rehabil, 82(2), pp.101-9.
Congrès : 9 congrès internationaux et 4 congrès nationaux
64
Remerciements
M. Mercier
G. Lensel E. WatelainF.X. Lepoutre
Institut Saint-Pierre
E. RouxLTSI
33
65
Merci de votre attention
66
Détermination patrons - Solutions essayées
61552380Seuil à 0.643664585Seuil à 0.5
14130563Seuil à 0.7
5343483560Evaluation visuelle
Non reproductible
Autrepatron
Groupe 3Groupe 2Groupe 1
• Solution 1 : valeur d’appartenance floue des patrons– Nombreuses règles & nombreuses conditions
• Solution 2 : appartenance stricte à partir d’un seuil– Seuil à 0.5 : Nombreuses règles & nombreuses conditions– Seuil > 0.6 : Problème avec groupe 2
34
67
Déduction
P∈ ou P∉
O O
∆ ∆
P∈O ou P∉O
P∈∆ ou P∉∆
O O
∆ ∆
∈ - ∉
∈O - ∉O
∈∆ - ∉∆
Données cliniques
!" #
O ∆
P∈
ouP∈OouP∈∆(Marsala, 1998)
(Roux, 2002)
68
T2T∈2T∉2Précision2Sensibilité2Spécificité2
Validation Croisée Stratifiée
Exe
mpl
es
ClasseClasse T1
T∈1T∉1Précision1Sensibilité1Spécificité1
Tes
t 1
App
rent
issa
ge1
DécoupageStratifié …
(×10)
Tes
t 2
App
rent
issa
ge2
…(×10)
T10T∈10T∉10Précision10Sensibilité10Spécificité10
Tes
t 10
App
rent
issa
ge10
10 Σ1PrécisionmoySensibilitémoySpécificitémoy
(Kohavi, 1995)
35
69
Résultats : AQM liée aux 3 patrons
0 20 40 60 80 100-20
0
20
40
60a) Hip Flexion-Extension
Ext
ensi
on/F
lexi
on (°
)
0 20 40 60 80 100-20
0
20
40
60
80b) Knee Flexion-Extension
Ext
ensi
on/F
lexi
on (°
)
20 40 60 80 100-30
-10
10
30c) Ankle Dorsi-Plantarflexion
Pla
ntar
/Dor
sifle
xion
(°)
Gait Cycle (%)
0 20 40 60 80 100-1
-0.5
0
0.5
1d) Hip Flexor-Extensor
Fle
xor/
Ext
ens
or (
Nm
/Kg
)
0 20 40 60 80 100-0.5
0
0.5
1e) Knee Flexor-Extensor
Flex
or/E
xten
sor
(Nm
/Kg
)
0 20 40 60 80 100-0.5
0
0.5
1
1.5f) Ankle Dors-Plantafexor
Flex
or/E
xten
sor (
Nm
/Kg)
Gait Cycle (%)
0 20 40 60 80 100-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5g) Hip Flexion-Extension
Abs
orpt
ion/
Gen
era
tion
(W/k
g)
0 20 40 60 80 100-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5h) Knee Flexion-Extension
Ab
sorp
tion/
Gen
erat
ion
(W/k
g)
0 20 40 60 80 100-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2i) Ankle Dorsi-Plantarflexion
Abs
orpt
ion/
Gen
erat
ion
(W/k
g)
Gait Cycle (%)
H1
H2
H3
K1 K2 K3
K4
A1
A2
A3
A4
MH1
MH2
MH3
MK2
MK1 MK3
MK4
MA1 MA2
PH1
PH2
PH3
PK1
PK2
PA1
PA2
PA3
PA4
ANGLE MOMENT POWERG2 G3 G1
70
Classement d’un nouveau patient
ClassementObjectif : Pour un patient donné, trouver à quelle classe il appartient et déterminer quelle règle le caractérise
Méthode :1 ) calcul du degré de satisfiabilité à toutes les règles d’un arbre: S(r)=minimum des valeurs d’appartenances des données cliniques aux conditions de la règle
2) Détermination de la classe du patient : vote
Classe du sujet = classe qui a le vote le plus élevé
3) Détermination de la règle explicativeRègle explicative = celle de la classe du sujet qui a le degré de satisfiabilité le plus élevé
1
1
1max( ( ( )))+ max( ( ( )))
NbC-1
NbC
ii
Vc S r c S r c c−
=
= × ≠
36
71
Règles et hypothèses
Faiblesse musculaire
Contracture du triceps
Spasticité du triceps
Hypothèses Causes trouvés
Faiblesse musculaireOU
Limitation de flexion plantaireOU
Spasticité faible du triceps
Contracture tricepsET
spasticité triceps
Spasticité des ischio-jambiers+
Limitation de flexion dorsaleOU
Limitation de flexion de genou
72
Hypothèses
Faiblesse musculaire
Contracture du triceps
Spasticité du triceps
Renforcement musculaire
Chirurgie triceps
Botox ou plâtre
Traitements
37
73
Synthèse – contributions AQM
Orientations AQM
Comment ?Automatisation
sans marqueursaide à l’indentificationaide à l’interprétation
Techniques d’analyseStatique multivariéeIntelligence artificielle
CommunicationVisualisation/InteractivitéInformatisation/Internet
Extraction de connaissanceEtude sur AQM et autre champsEtude des défauts de marcheEtude des pathologies
Modélisation/SimulationcalculEffet d’un traitement
IndividualisationAnthropométrie/centre articulaire
Comité/OrganisationCAMARCESMAC/GAMEA
SourcesSimon, 2004Kaufman, 1998Sutherland, 2002
Vers quoi ?EfficacitéPrécisionInterprétationPrédictionStandardisation
74
Règles et traitements
Faiblesse musculaireOU
Limitation de flexion plantaireOU
Spasticité faible du triceps
Contracture tricepsET
spasticité triceps
Spasticité des ischio-jambiersET
Limitation de flexion dorsaleOU
Limitation de flexion de genou
Renforcement musculaire
Toxine
Chirurgie
Toxine + Plâtre
Toxine
?
38
75
Règles et AQMANGLE MOMENT PUISSANCE EMG
R2-1
0 20 40 60 80 100-20
0
20
40
60
Ext
ens
ion/
Fle
xion
(°)
a) Hanche Flexion/Extension
0 20 40 60 80 100-20
0
20
40
60
80
Ext
ensi
on/F
lexi
on (
°)
b) Genou Flexion/Extension
0 20 40 60 80 100-40
-20
0
20
Pla
nta
r/Dor
sifle
xion
(°)
c) Cheville Dorsi/Plantarflexion
0 20 40 60 80 100-1
-0.5
0
0.5
1
Flec
his
seur
/Ext
ense
ur (N
m/k
g) e) Hanche Flexor/Extensor
0 20 40 60 80 100-0.5
0
0.5
1
1.5
Fle
chis
seu
r/Ext
ens
eur
(N
m/k
g) f) Genou Flexor/Extensor
0 20 40 60 80 100-0.5
0
0.5
1
1.5
Flec
hiss
eur/
Ext
ense
ur (N
m/k
g)
g) Cheville Flexor/Extensor
0 20 40 60 80 100-2
-1
0
1
2
Abs
/Ge
n (W
/kg
)
i) Hanche Flexion/Extension
0 20 40 60 80 100-2
-1
0
1
2
Ab
s/G
en(W
/kg)
j) Genou Flexion/Extension
0 20 40 60 80 100-2
-1
0
1
2
Ab
s/G
en (
W/k
g)
k) Cheville Dorsi/Plantarflexion
0 20 40 60 80 1000
25
50
75
100
No
rma
lisé(
%)
l) Rectus Femoris
0 20 40 60 80 1000
25
50
75
100
Nor
mal
isé
(%)
m) Semi-Membranosus
0 20 40 60 80 1000
25
50
75
100
Nor
mal
isé
(%)
n) Gastrocnemus
0 20 40 60 80 1000
25
50
75
100
Nor
mal
isé
(%)
o) Tibialis Anterior
0 20 40 60 80 100-20
0
20
40
60
80
Ext
ensi
on/
Flex
ion
(°)
d) Angle Pied/sol
ANGLE MOMENT PUISSANCE EMG
R2-2
ANGLE MOMENT PUISSANCE EMG
R2-3
76
ANGLE MOMENT PUISSANCE EMG
R3-1
0 20 40 60 80 100-20
0
20
40
60
Ext
ensi
on/F
lexi
on (
°)
a) Hanche Flexion/Extension
0 20 40 60 80 100-20
0
20
40
60
80
Ext
ens
ion/
Flex
ion
(°)
b) Genou Flexion/Extension
0 20 40 60 80 100-40
-20
0
20
Pla
ntar
/Dor
sifle
xion
(°)
c) Cheville Dorsi/Plantarflexion
0 20 40 60 80 100-1
-0.5
0
0.5
1
Flec
hiss
eur/
Ext
ense
ur (
Nm
/kg)
e) Hanche Flexor/Extensor
0 20 40 60 80 100-0.5
0
0.5
1
1.5
Fle
chis
seur
/Ext
ense
ur (N
m/k
g) f) Genou Flexor/Extensor
0 20 40 60 80 100-0.5
0
0.5
1
1.5
Fle
chis
seur
/Ext
ense
ur (N
m/k
g)
g) Cheville Flexor/Extensor
0 20 40 60 80 100-2
-1
0
1
2
Abs
/Gen
(W
/kg)
i) Hanche Flexion/Extension
0 20 40 60 80 100-2
-1
0
1
2
Abs
/Ge
n(W
/kg)
j) Genou Flexion/Extension
0 20 40 60 80 100-2
-1
0
1
2
Abs
/Ge
n (W
/kg
)
k) Cheville Dorsi/Plantarflexion
0 20 40 60 80 1000
25
50
75
100
Nor
mal
isé(
%)
l) Rectus Femoris
0 20 40 60 80 1000
25
50
75
100
No
rma
lisé(
%)
m) Semi-Membranosus
0 20 40 60 80 1000
25
50
75
100
No
rmal
isé
(%)
n) Gastrocnemus
0 20 40 60 80 1000
25
50
75
100
No
rma
lisé
(%)
o) Tibialis Anterior
0 20 40 60 80 100-20
0
20
40
60
80
Ext
ensi
on/F
lexi
on (°
)
d) Angle Pied/sol
ANGLE MOMENT PUISSANCE EMG
R3-2
ANGLE MOMENT PUISSANCE EMG
R3-3
ANGLE MOMENT PUISSANCE EMG
R3-4
Règles et AQM
39
77
AQM - Contexte
Biomécanique Médecine
Analyse du mouvement Mouvements pathologiques
Marche humaine Marche pathologiqueAQM
Outils biomécaniques Besoins médicauxAnalyse Quantifiée de la Marche
78
Marche digitigrade - Traitements
PermanentRéversible
Général
Local
Thérapie Orale
Rhizotomie
Allongement Chirurgical
Botox
BaclofèneIntrathécal
Orthèses
Kinésithérapie
Plâtre d’allongement
Différents types de traitements
(Graham et al. 2000)
40
79
C-moyennes floues - principe
Initialisation des paramètres
Arrêt
Test relatif àla condition
d’arrêt
Calcul des nouveaux centres
Calcul des nouvelles valeursd’appartenance
D=Ei+1-Ei
Si D<seuil amélioration
Si D>seuil amélioration
Ei
Duncan, 1973; Bezdek, 1981
80
Arbres de décision - Principe
Variable la plus discriminante appartenance des exemples aux classes ?
Création d’un nœud
Oui
Création d’unefeuille de l’arbre
Test relatif àune condition
d’arrêt
Partitionnement
Ensemble d’apprentissage Ω
ω1
ω2 ω3ω11 ω12 ω13
Ω
ωi
Non
(Marsala, 1998)(Roux, 2002)