Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Contrôle de prothèse transhumérale“

Cette étude est une analyse à long terme d'un groupe de patients porteurs d'une prothèse de la hanche ou du genou infectée. Nous avons sélectionné 28 patients avec une infection de prothèse (22 hanches, 6 genoux) documentée par l'identification d'une bactérie. Au moment du diagnostic et à la revue (en moyenne 46 mois après la fin du traitement), nous avons évalué le tableau clinique et l'aspect radiologique de l'articulation atteinte, ainsi que les paramètres biologiques. 19/28 patients avaient un tableau clinique sans équivoque, tandis que 9 présentaient un tableau clinique douteux. Les traitements se résument en 14 changements de prothèse en deux-temps, 7 ablations simples de prothèse, 5 traitements conservateurs et 2 changements de prothèse en un-temps. A la revue, 25 patients sont considérés comme guéris de leur infection et 3 comme échec. Sur le plan fonctionnel, 9 patients ne présentent pas de limitation, tandis que 19 sont limités dans leur activité quotidienne. La moitié des patients ne souffre d'aucune douleur. Du point de vue radiologique, 20/26 patients évalués ne montrent pas de signe de récidive. Les examens paracliniques sont importants pour diagnostiquer les infections à bas-bruits, en particulier la mise en évidence d'une bactérie par des prélèvements pré-opératoires (ponction articulaire, frottis de fistule). Malgré la guérison de l'infection, les séquelles fonctionnelles et douloureuses sont souvent non négligeables. En fonction de l'expérience acquise, nous préconisons une prise en charge chirurgicale en deux-temps. Ce n'est que lorsque l'état général du malade l'interdit ou que l'infection n'est pas sous contrôle que nous envisageons un traitement alternatif (arthrodèse, girdelstone, consevateur).

Introduction : La coarctation de l’isthme aortique est une cardiopathie congénitale (5-8%) dont la prise ne charge s’effectue à un âge précoce afin d’éviter les complications. Chirurgicalement, on distingue deux formes, celle de l'enfant et celle du nouveau-né. La prise en charge de ce type de pathologie dans notre pays souffre d’un retard de diagnostic et une chirurgie tardive, en conséquence, lors du suivi, deux problématiques se sont soulevés : devenir de l’HTA (quel est bénéfice de la chirurgie ?), et surtout, la constatation d’un gradient au niveau de la prothèse, s’agit-il d’un gradient fonctionnel ou d’un gradient organique (faut-il réintervenir ?). La particularité de notre étude réside dans la prise en charge de cette entité de certain âge, d’apporter nos résultats opératoires (morbi-mortalité) et à moyen terme (HTA, Récidive). Afin de répondre à cette problématique, nous avons mené cette étude rétrospective. Méthodes : De Janvier 2001 à Mai 2017, 40 patients ont bénéficié d’une chirurgie pour coarctation de l’aorte isthmique ; l’âge moyen est de 20 ans (4 à 46 ans), 32 hommes et 08 femmes ; HTA présente chez la majorité des patients ; le diagnostic établi à l’échographie Doppler cardiaque et l’angioTDM thoracique ; 04 patients ont été opérés sous CEC d’assistance ; le traitement avait consisté en une résection de la coarctation et mise en place d’un tube prothétique pour la majorité des patients. Résultats : La mortalité hospitalière globale est de 2,5 % (1 patient) ; Ventilation de 12,6 heures (3 heures à 24 j) ; Séjour en réanimation de 3,9 j en moyenne (1 à 24 j) ; Séjour hospitalier de15 j en moyenne (8 à 60 j). Complications hospitalières : deux patients ont présenté une insuffisance rénale aigue, les deux patients ont bénéficié d’une hémodialyse avec récupération de la fonction pour l’un et décès du second patient ; un patient a présenté une hémorragie digestive d’origine ulcéreuse (hémostase chirurgicale) ; saignement pleural chez 5 patients (contrôle chirurgical). Suivi moyen de 59 mois avec des extrêmes allant de 8 à 141 mois. Mortalité tardive de 1 patient. Conclusion : A l’heure actuelle, le traitement des coarctations fait appel à divers techniques (chirurgie, endovasculaire) ; l’essentiel dans la chirurgie des coarctations est d’éviter la survenue des complications majeures précoces (paraplégie, insuffisance rénale, complications ischémiques viscérales) et tardives (re-coarctation et anévrysme anastomotique). Néanmoins, l’indication opératoire doit être prise tôt par un diagnostic précoce afin d’éviter l’irréversibilité de l’HTA.

Les contrôles myoélectriques pour les prothèses transhumérales entraînent souvent un taux élevé d’abandon en raison de leurs performances insatisfaisantes. Inspirés des progrès réalisés dans les contrôles exploitant les mouvements résiduels, nous avons affiné une approche alternative utilisant un réseau de neurones artificiels entrainé sur les mouvements naturels de bras pour prédire la configuration des articulations distales en fonction du mouvement des articulations proximales et d’information sur l’objet à saisir. Des études antérieures ont montré que cette stratégie permet aux amputés de contrôler un avatar de prothèse dans un environnement de réalité virtuelle aussi bien qu’avec leur bras valide. Cependant, le déploiement de ce contrôle dans des scénarios réels requiert des développements supplémentaires. Il est nécessaire d’intégrer une caméra montée sur la tête et des algorithmes de vision par ordinateur pour estimer en temps réel la position et l’orientation de l’objet. Dans ce contexte, les informations sur l’objet ne seraient disponibles que dans un référentiel centré sur la tête de l’utilisateur, alors que notre contrôle repose sur l’objet exprimé dans un référentiel centré sur l’épaule. Inspirés de la façon dont le cerveau exécute des transformations de coordonnées, nous avons développé et testé des solutions pour effectuer la transformation tête-épaule à partir des seules données d’orientation, disponibles en situation réelle. Pour développer ces algorithmes, nous avons constitué une base de données incluant la relation entre ces référentiels en demandant à vingt participants valides de saisir des objets dans diverses positions et orientations dans un environnement virtuel. Cette base de données comprenait les mouvements de la tête et du regard, ainsi que ceux du tronc, des épaules et des bras, capturant l’ensemble de la chaîne cinématique entre le but du mouvement et la main déplacée pour l’atteindre. Ensuite, nous avons mis en œuvre deux méthodes pour obtenir la position de la tête dans le référentiel de l’épaule. La première consiste en un réseau de neurones artificiels entraîné hors ligne sur la base de données pour prédire cette position en fonction de la taille du participant et de l’orientation de sa tête et de son épaule. La seconde méthode s’inspire des processus d’intégration multisensorielle du cerveau et déduit la position de la tête dans le référentiel de l’épaule en comparant les données relatives à la main prothétique obtenues dans le référentiel de l’épaule par cinématique directe et simultanément dans le référentiel de la tête par la vision par ordinateur. Inspirés par les mécanismes neuronaux du codage de l’espace péripersonnel, nous avons adapté en ligne les poids d’un réseau de neurones pour coder cette différence dans une carte spatiale. Les résultats expérimentaux sur douze participants valides en réalité virtuelle ont démontré des erreurs persistantes avec la première méthode, qui n’a pas réussi à prendre en compte avec suffisamment de précision la spécificité de la morphologie de l’utilisateur, entraînant ainsi un contrôle inefficace de la prothèse. En revanche, la seconde méthode a réussi à coder efficacement la transition de la tête à l’épaule associée à différentes cibles dans l’espace. L’efficacité de la seconde méthode a également été testée sur six amputés en réalité virtuelle, et une preuve de concept a été réalisée pour évaluer sa faisabilité en conditions réelles. Cette démonstration a été réalisée en contrôlant la plateforme robotique REACHY 2 en vision égocentrée, avec des marqueurs ArUco et un algorithme de vision artificielle pour détecter les objets à saisir et la main robotique. Les résultats suggèrent que, malgré les difficultés rencontrées dans la détection des objets, notre carte spatiale fonctionne efficacement dans des scénarios réels. Cette méthode pourrait également gérer des scénarios complexes, impliquant des déplacements de caméra ou des environnements perturbés
Myoelectric controls for transhumeral prostheses often lead to high rates of device abandonment due to their unsatisfactory performance. Grounded on advances in movement-based prosthesis control, we refined an alternative approach using an artificial neural network trained on natural arm movements to predict the configuration of distal joints based on proximal joint motion and movement goals. Previous studies have shown that this control strategy enabled individuals with transhumeral limb loss to control a prosthesis avatar in a virtual reality environment as well as with their valid arm. Yet, deploying this control system in real-world requires further development. A head-mounted camera and computer vision algorithms need to be integrated into the system for real-time object pose estimation. In this setup, object information might only be available in a head-centered reference frame, while our control relies on the object expressed in a shoulder reference frame. Taking inspiration from how the brain executes coordinate transformations, we developed and tested solutions to perform the required head-to-shoulder transformation from orientation-only data, possibly available in real-life settings. To develop these algorithms, we gathered a dataset reflecting the relationship between these reference frames by involving twenty intact-limbs participants in picking and placing objects in various positions and orientations in a virtual environment. This dataset included head and gaze motion, along with movements of the trunk, shoulders, and arm joints, capturing the entire kinematic chain between the movement goal and the hand moved to reach it. Following data collection, we implemented two methods to transform target information from the head to the shoulder reference frame. The first is an artificial neural network trained offline on the dataset to predict the head position in the shoulder referential given ongoing shoulder and head orientations and the participant height. The second method draws inspiration from multisensory integration in the brain. It derives the head position in the shoulder referential by comparing data about the prosthetic hand obtained in the shoulder referential through forward kinematics and simultaneously in the head referential through computer vision. Inspired by brain’s mechanisms for peripersonal space coding, we encoded this difference in a spatial map by adapting the weights of a single-layer network of spatially tuned neurons online. Experimental results on twelve intact-limbs participants controlling a prosthesis avatar in virtual reality demonstrated persistent errors with the first method, which failed to adequately account for the specificity of the user’s morphology, resulting in significant prediction errors and ineffective prosthesis control. In contrast, the second method elicited much better results and effectively encoded the transition from the head to the shoulder associated with different targets in space. Despite requiring an adaptation period, subsequent performances on already explored targets were comparable to the ideal scenario. The effectiveness of the second method was also tested on six participants with transhumeral limb loss in virtual reality, and a physical proof of concept was implemented on a teleoperated robotic platform with simple computer vision to assess feasibility in real-life settings. One intact-limbs participant controlled the robotic platform REACHY 2 to grasp cylinders on a board. ArUco markers on the robot’s end effector and cylinders coupled with a gaze-guided computer vision algorithm enabled precise object pose estimation. The results of this proof of concept suggest that despite challenges in object detection, our bio-inspired spatial map effectively operates in real-world scenarios. This method also shows promise for handling complex scenarios involving errors in position and orientation, such as moving a camera or operating in perturbed environments

Les traumatismes médullaires, ainsi que les myopathies, les accidents vasculaires cérébraux ou les amputations peuvent entraîner de très lourds handicaps où la commande motrice ne peut plus être exécutée correctement. Les interfaces cerveau-machine ont été développées pour contrecarrer ces déficits. La plupart des groupes de recherche travaillant dans le domaine ont conçu des interfaces qui tentent de reconstruire un mouvement à partir de l'activité neuronale du cerveau. Dans notre cas, nous attaquons le problème différemment en conditionnant un neurone ou un petit nombre d'entre eux dans le cortex moteur de rats éveillés afin qu'ils contrôlent la vitesse d'un actuateur en une dimension en augmentant ou en diminuant leur taux de décharge. Dans ce protocole, connaître l'espace initial de codage des neurones conditionnés n'était pas un prérequis. Nous avons observé que l'activité de la plupart des neurones pouvait être modulée par conditionnement opérant, et pouvaient contrôler en temps réel et pendant plusieurs secondes la position d'une bouteille contenant une récompense liquide située en face de l'animal. De plus, pendant la période d'apprentissage, les neurones conditionnés ont affiché des propriétés spéciales comparées aux autres neurones non conditionnés, en termes de variabilité du taux de décharge, de latence de la réponse et de force de la modulation. Cela constitue la première démonstration d'un outil externe contrôlé en temps réel par des neurones conditionnés devant ajuster leur activité selon des objectifs constamment redéfinis.

Chez l'humain, la perte de fonctions motrices causée par l'absence d'une partie du bras affecte l'autonomie et la capacité à réaliser des tâches du quotidien. Pour rétablir certaines des fonctions perdues, la personne handicapée peut utiliser une prothèse qui remplace la partie absente du bras. Aujourd'hui, les prothèses les plus avancées mesurent l'activité des muscles du moignon pour commander leurs articulations. Cependant, plus le handicap est important, plus nombreuses sont les fonctions motrices à restaurer mais moins nombreux sont les muscles à partir desquels recueillir ces mesures. En vue de surmonter cet obstacle, cette thèse explore comment l'emploi de coordinations motrices, c'est-à-dire de régularités dans les rotations des différentes articulations, peut contribuer au pilotage d'une prothèse de bras. À cette fin, deux plateformes expérimentales intervenant comme substituts à une véritable prothèse sont élaborées~: un bras robotique anthropomorphe à taille humaine, et un bras simulé dans un dispositif de réalité virtuelle. Une première expérience met des participants valides aux commandes de ce bras robotique, piloté de façon à ce que son extrémité reproduise les déplacements de la main du participant. Dans une tâche d'atteinte de cible, elle compare la qualité du pilotage selon que le robot adopte des postures plutôt bio-mimétiques ou biologiquement invraisemblables, pour atteindre avec son extrémité le but défini par le participant. Cette expérience montre que la familiarisation au pilotage du robot est meilleure lorsque ses coordinations articulaires sont proches de celles d'un bras humain. Dans une seconde expérience, des participants valides pilotent un bras virtuel dont l'épaule imite les mouvements de leur propre bras, tandis que ses articulations distales (coude et au-delà) sont commandées artificiellement. Dans une tâche de prise et pose d'objet, elle compare la qualité du pilotage selon que ces articulations distales sont commandées uniquement à partir des rotations de l'épaule réelle, ou en intégrant également des informations contextuelles relatives à la cible à atteindre. Cette expérience révèle que l'inclusion d'informations contextuelles améliore notablement la qualité du pilotage. Dans leur ensemble, ces résultats montrent que les coordinations motrices naturelles sont une source d'informations pertinentes pour le pilotage d'une prothèse de bras et peuvent être employées en combinaison avec d'autres signaux de commande pour enrichir ses capacités motrices. En termes d'applications, ils fournissent des pistes pour la conception de techniques de pilotage exploitant les coordinations motrices naturelles pour piloter plusieurs articulations simultanément
In humans, the loss of motor functions associated with the absence of part of the arm disrupts autonomy and reduces the ability to carry out tasks of daily life. To restore some of the lost functions, a person with the aforementioned upper limb disability can use a prosthesis which replaces the missing part of the arm. To this day, the most advanced prostheses measure the activity of muscles located in the stump to control their joints. However, a higher level of disability implies that the prosthesis must restore more motor functions with fewer available muscles from which command signals can be measured. In order to overcome this obstacle, this thesis explores how motor coordinations extit{i.e.} regularities in the way the different joints are put in motion, can be used to drive an arm prosthesis. With this aim, two experimental platforms were developed to act as substitutes for an actual prosthesis: a human-like robotic arm, and a simulated arm in a virtual reality setup. In a first experiment, this robotic arm is driven by able-bodied participants so that its endpoint reproduces the motion of their own hand. Based on a target-reaching task, this experiment compares how well participants perform with this control scheme in two distinct conditions. These conditions correspond to two different strategies to choose the robot's postures when placing its endpoint on the goal defined by the participant: rather human-like or biologically implausible. The results show that employing joint coordinations close to those of a human arm elicits better familiarization to the robot's control scheme. In a second experiment, able-bodied participants drive a virtual arm whose shoulder mimics the participant's actual shoulder motion while its distal joints (elbow and lower) are artificially controlled. Based on a pick-and-place task, this experiment compares how efficiently participants manage to drive the virtual arm with two distinct control schemes. One controls these distal joints' rotations solely from the actual shoulder's motion whereas the other uses additional information in the form of contextual, target-related data. The results reveal that including this contextual information notably improves the performance achieved during the task. Overall, these results show that natural joint coordinations provide a relevant source of information for the control of an arm prosthesis and can be combined with other types of command signals to further expand its motor functions. Regarding application to real-life prosthesis use, they provide insight for the design of control schemes employing natural motor coordinations to drive multiple joints simultaneously

Les avancées technologiques en ingénierie biomédicale à travers le monde permettent le développement de systèmes automatisés et adaptés, visant à fournir aux personnes vivant avec un handicap un meilleur confort de vie. Les prothèses intelligentes basées sur l'activité myoélectrique permettent aux personnes amputées d'interagir intuitivement avec leur environnement et d'effectuer des activités de la vie quotidienne. Des électrodes placées sur la surface de la peau et une électronique embarquée dédiée recueillent les signaux musculaires et les traduisent en commandes pour piloter les actionneurs de la prothèse. Atteindre une performance accrue tout en diminuant le coût des prothèses myoélectriques est une étape importante dans l'ingénierie de réadaptation. Les mains prothétiques, actuellement disponibles à travers le monde, bénéficieraient d'un contrôle plus efficace et plus intuitif. Ce mémoire présente une approche en temps réel pour classifier les mouvements des doigts à l’aide des signaux d'électromyographie (EMG) de surface. Une plateforme multicanale d'acquisition de signaux, de notre conception, est utilisée pour enregistrer 7 canaux EMG provenant de l'avant-bras. La classification des signaux EMG est effectuée en temps réel, en utilisant une approche d'analyse discriminante linéaire. Treize mouvements de la main peuvent être identifiés avec une précision allant jusqu'à 95,8% et de 92,7% en moyenne pour 8 participants, avec une prédiction mise à jour toutes les 192 ms. L'approche a voulu être adaptée pour créer un système embarqué ouvrant de grandes opportunités pour le développement des prothèses myoélectriques légères, peu coûteuses et plus intuitives.
Technological advances in biomedical engineering worldwide enable the development of automated and patient-friendly systems, aiming at providing the severely disabled a better comfort of life. Intelligent prostheses based on myoelectric activity allow amputees to intuitively interact with their environment and perform daily life activities. Electrodes placed on the surface of the skin, and dedicated embedded electronics allow to collect muscle signals and translate them into commands to drive a prosthesis actuators. Increasing performance while decreasing the cost of surface electromyography (sEMG) prostheses is an important milestone in rehabilitation engineering. The prosthetic hands that are currently available to patients worldwide would benefit from more effective and intuitive control. This memoir presents a real-time approach to classify finger motions based on sEMG signals. A multichannel signal acquisition platform of our design is used to record forearm sEMG signals from 7 channels. sEMG pattern classification is performed in real time, using a Linear Discriminant Analysis (LDA) approach. Thirteen hand motions can be successfully identified with an accuracy of up to 95.8% and of 92.7% on average for 8 participants, with an updated prediction every 192 ms. The approach wanted to be adapted to create an embedded system opening great opportunities for the development of lightweight, inexpensive and more intuitive electromyographic hand prostheses.

L'amputation du membre supérieur, dont la prévalence est comparable à celle des maladies orphelines, induit chez les patients une perte considérable d'autonomie dans la majorité des tâches simples de la vie quotidienne. Pour pallier ces difficultés, les prothèses myoélectriques actuelles proposent une multitude de mouvements possibles. Cependant, leur contrôle non intuitif et lourd cognitivement requiert un apprentissage long et difficile, qui pousse une proportion importante de patients amputés à l'abandon de la prothèse. Dans cette thèse, nous avons cherché à identifier l'origine des difficultés et les manques du contrôle myoélectrique en comparaison au contrôle sensorimoteur naturel, dans le but à terme de proposer de meilleures solutions de restitution et de suppléance. Pour cela, nous avons manipulé diverses conditions expérimentales dans un contexte d'interface homme-machine simplifié où des sujets non amputés contrôlent un curseur sur un écran à partir de contractions isométriques, i.e. des contractions qui n'engendrent pas de mouvement. Cette condition isométrique nous a permis de nous approcher de la condition de la personne amputée contrôlant sa prothèse à partir de l'activité électrique (EMG) de ses muscles résiduels, en absence de mouvement articulaire. Durant une tâche d'atteinte de cible, nous avons entre autre démontré le bénéfice d'une adaptation conjointe du décodeur qui traduit les activités EMG en mouvement du curseur, venant s'ajouter à la propre adaptation du plan de mouvement des sujets en réponse à des perturbations orientées. De plus, il a été mis en évidence que ce bénéfice est d'autant plus important que la dynamique d'adaptation artificielle du décodeur s'inspire de celle de l'Homme. Dans des tâches d'acquisition et de poursuite de cible, impliquant davantage les mécanismes de régulation en ligne du mouvement, nous avons mis en évidence l'importance d'une congruence immédiate entre les informations sensorimotrices et la position du curseur à l'écran pour permettre des corrections rapides et efficaces. Dans une condition où le niveau de bruit du système est relativement faible, comme avec l'utilisation du signal de forces plus stable que l'habituel signal EMG, cette congruence explique, en partie, la supériorité d'un contrôle d'ordre 0 (i.e. position) sur un contrôle d'ordre 1 (i.e.} vitesse). Cependant, dès lors que le niveau de bruit est trop important, ce qui est le cas avec le signal EMG, le filtrage induit par l'intégration nécessaire au contrôle vitesse fait que celui-ci devient plus performant que le contrôle position. L'ensemble de ces résultats suggèrent qu'un décodeur adaptatif et intuitif, respectant et suppléant au mieux les boucles du contrôle sensorimoteur naturel, est le plus à même de faciliter le contrôle des futures prothèses
Upper limb amputation, although quite rare, induces enormous loss of autonomy for patients in most daily life activities. To overcome this loss, current myoelectric prosthesis offers a multitude of possible movements. However, current controls of these movements are typically non-intuitive and cognitively demanding, leading to a high abandon rate in response to the long and tedious learning involved. In this thesis, we aimed at identifying difficulties and gaps associated with myoelectric controls when compared to natural sensorimotor control, with the long term goal of informing the design of better solutions for prosthesis control. To do so, we manipulated several experimental conditions in a simplified human-machine interface, where non-amputated subjects controlled a cursor on a computer screen from isometric contractions, i.e. muscle contractions produced in the absence of joint movement. This isometric condition was designed to get closer to a situation in which an amputee controls a myoelectric prosthesis using electrical activity (EMG) of his/her residual muscles, without movement of the missing limb. During aiming movements, we demonstrated the benefits of adapting the decoder that translate muscle activities into cursor movement in conjunction with the own subject’s adaptation of the planned movement direction in response to oriented perturbations. Furthermore, these benefits were showed to be even more important as the artificial decoder adaptation was inspired by the modeled adaptation of a human. In reaching and tracking movements toward fixed and moving targets, which increasingly involve online movement regulations, we revealed the importance of an immediate congruency between sensorimotor information and the cursor position on the screen for timely and efficient corrections. For conditions in which the level of noise associated with the control signal is relatively low, such as when using force that is more stable than the usual EMG signal used, this congruency partly explains the better performance obtained with zero order control (i.e. position) when compared to first order control (i.e. velocity). However, when the noise level increases, as is the case with EMG signals, the filtering property associated with the integration involved in a velocity control elicits better performances than with a position control. Taken together, these results suggest that intuitive and adaptive decoder, that supplies and judiciously complements natural sensorimotor feedback loops, is promising to facilitate future prosthesis controls

Les pathologies du système nerveux central sont souvent caractérisées par des pertes de populations cellulaires. Une voie thérapeutique prometteuse en développement consiste à utiliser des biomatériaux bioactifs, associant une greffe de cellules et des biopolymères servant d'échafaudage pour la confection des nouveaux tissus in vitro, implantés in vivo. Dans cette thèse, nous développons une bioprothèse cérébrale qui combine le potentiel régénératif des cellules souches adultes humaines avec un pilotage du comportement de ces cellules par la microtopographie et les nanotubes de carbone. Dans une première partie, dédiée aux études in vitro des interactions entre différents types de cellules neuronales et des indices topographiques, nous montrons que la variation de la géométrie de microsillons créés sur la surface d'un polymère non cytotoxique, le PDMS, permet de déterminer l'architecture des réseaux neuronaux développés. Nous démontrons aussi que les nanotubes de carbone déposés sur des surfaces sous forme de couches constituent un substrat favorable pour le développement des cellules neuronales, et proposons une nouvelle explication de leur rôle dans la culture cellulaire. Dans une deuxième partie, nous utilisons ces résultats pour élaborer une bioprothèse cérébrale pour le rat visant à reconstituer un tissu lésé, dans le cortex moteur responsable de la motricité. L'architecture de la bioprothèse développée intègre les impératifs liés à la culture de cellules souches et liés à la neurochirurgie. Elle est faite en PDMS qui est microstructuré en surface et comporte des cellules souches neurales adultes prédifférenciées en neurones. Nos premiers essais d'implantation chez le rat montrent une récupération fonctionnelle partielle de la motricité des animaux
Brain pathologies are often characterized by cell population losses. One promising therapeutic approach consists in using bioactive biomaterials, combining a cellular graft and biopolymers, acting as scaffold to build new tissues in vitro, which will then be implanted in vivo. In this thesis, we develop a brain bioprosthesis that combines the regenerative role of adult human neural stem cells with the control of cells behavior by microtopography and carbon nanotubes. The first part is dedicated to in vitro experiments that focus on the interactions between various neuronal cell types and topographical cues. We show that topographical patterns generated on a non-cytotoxic polymer (PDMS) strongly influence the development of neuronal networks. We also demonstrate that carbon nanotube thin layers constitute a favorable substrate to culture various types of neuronal cells. We then propose an explanation to further understand the role of carbon nanotubes on neuronal cell growth. The second part is dedicated to the elaboration of a brain bioprosthesis for the rat. The objective of this bioprosthesis is to reconstruct a lost brain tissue located in the primary motor zone of the cortex, which is responsible for the motricity. Brain bioprosthesis development considers all requirements related to stem cell culture and neurosurgery. It is made of microstructured PDMS and incorporates adult stem cells predifferentiated in vitro into neurons and astrocytes. Our first results obtained in vivo show a partial functional recovery of rats after the implantation of the bioprosthesis in the region of an induced brain lesion

Les maladies ostéoarticulaires représentent environ 10% de l'ensemble des pathologies identifiées en France chaque année. Pour l'instant aucun traitement permettant la réparation du tissu cartilagineux n'est vraiment disponible, hormis la pose d'un implant articulaire. Mais, malgré de nombreux efforts pour développer de nouveaux matériaux pour les implants articulaires leur durée de vie in vivo s'avère souvent très décevante par rapport aux extrapolations faites à partir de simulations ex-vivo. Les discordances entre les durées de vie in vivo et ex vivo sont principalement imputées aux conditions d'essais ex vivo insuffisamment réalistes vis-à-vis des propriétés physico-chimiques des lubrifiants biologiques. Dans ce contexte, ce travail vise à agir sur la réactivité physicochimique des surfaces frottantes des implants articulaires en UHMWPE afin de maîtriser l'accrochage des molécules lubrifiantes de type phospholipidique et ainsi d'augmenter leurs performances tribologiques. Les résultats montre que l'activation physichochimique des surfaces de UHMWPE par des couche de MPC peut diminuer l'usure des surfaces polymères d'implant mais cela nécessite un contrôle de la qualité de la couche MPC greffée (densité surfacique, épaisseur, accrochage chimique, adsorption physico-chimique) afin de garantir une bonne tenue mécanique et tribologique. D'autre part il a été montré que la présence de lubrifiant biologique (substitut du fluide synovial à base de liposomes) réduit l'usure des surfaces de UHWPE même si la couche de MPC est peu dense et peu épaisse

Les pathologies du système nerveux central sont souvent caractérisées par des pertes de populations cellulaires. Une voie thérapeutique prometteuse en développement consiste à utiliser des biomatériaux bioactifs, associant une greffe de cellules et des biopolymères servant d'échafaudage pour la confection des nouveaux tissus in vitro, implantés in vivo. Dans cette thèse, nous développons une bioprothèse cérébrale qui combine le potentiel régénératif des cellules souches adultes humaines avec un pilotage du comportement de ces cellules par la microtopographie et les nanotubes de carbone. Dans une première partie, dédiée aux études in vitro des interactions entre différents types de cellules neuronales et des indices topographiques, nous montrons que la variation de la géométrie de microsillons créés sur la surface d'un polymère non cytotoxique, le PDMS, permet de déterminer l'architecture des réseaux neuronaux développés. Nous démontrons aussi que les nanotubes de carbone déposés sur des surfaces sous forme de couches constituent un substrat favorable pour le développement des cellules neuronales, et proposons une nouvelle explication de leur rôle dans la culture cellulaire. Dans une deuxième partie, nous utilisons ces résultats pour élaborer une bioprothèse cérébrale pour le rat visant à reconstituer un tissu lésé, dans le cortex moteur responsable de la motricité. L'architecture de la bioprothèse développée intègre les impératifs liés à la culture de cellules souches et liés à la neurochirurgie. Elle est faite en PDMS qui est microstructuré en surface et comporte des cellules souches neurales adultes prédifférenciées en neurones. Nos premiers essais d'implantation chez le rat montrent une récupération fonctionnelle partielle de la motricité des animaux

Ce travail de thèse s'inscrit dans la perspective à long terme d'implémenter in vivo de nouvelles méthodes non invasives de contrôle du scellement ou de l'ostéointégration de prothèses osseuses (implants dentaires, prothèses de hanche). Bien qu'étant la plus utilisée cliniquement, la radiographie à rayons X souffre d'une faible sensibilité. Le potentiel de méthodes développées ces vingt dernières années et fondées sur des mesures d'élasticité, a été démontré in vitro, mais leur efficacité in vivo est encore sujette à caution. Notre objectif a été d'évaluer le potentiel de nouvelles méthodes basées sur la mesure de la réponse élastique non linéaire, méthodes qui sont apparues dans les domaines de la géophysique et du contrôle non destructif, et qui ont montré une plus grande sensibilité que la réponse linéaire élastique à la présence de contacts faibles au sein d'une structure rigide, tels que les fissures. Pour cela, plusieurs modèles d'ostéointégration et de scellement (avec conditions aux limites ou conditions d'amortissement variées) ont donc été étudiés expérimentalement à l'aide de différentes techniques d'élasticité non linéaire. Au final, cette étude expérimentale a permis l'extraction des paramètres non linéaires les plus prometteurs et d'évaluer leurs avantages et limites respectifs en vue de leur application in vivo.

Le sujet principal de cette thèse est le développement d’un contrôle commande intelligentpour une prothèse de main robotique avec des parties souples qui comporte: (i) uneinterface homme–machine permettant de contrôler notre prothèse, (ii) et des stratégiesde contrôle améliorant les performances de la main robotique. Notre approche tientcompte : 1. du développement d’une interaction intuitive entre l'homme et la prothèse facilitantl'utilisation de la main, d'un système d’interaction entre l’utilisateur et la mainreposant sur l'acquisition de signaux ElectroMyoGrammes superficiels (sEMG) aumoyen d'un dispositif placé sur l'avant-bras du patient. Les signaux obtenus sontensuite traités avec un algorithme basé sur l'intelligence artificielle, en vued'identifier automatiquement les mouvements désirés par le patient.2. du contrôle de la main robotique grâce à la détection du contact avec l’objet et de lathéorie du contrôle hybride.Ainsi, nous concentrons notre étude sur : (i) l’établissement d’une relation entre lemouvement du membre supérieur et les signaux sEMG, (ii) les séparateurs à vaste margepour classer les patterns obtenues à partir des signaux sEMG correspondant auxmouvements de préhension, (iii) le développement d'un système de reconnaissance depréhension à partir d'un dispositif portable MyoArmbandTM, (iv) et des stratégieshybrides de contrôle commande de force-position de notre main robotique souple
The target of this thesis disertation is to develop a new Smart control of a soft robotic hand prosthesis for the soft robotic hand prosthesis called ProMain Hand, which is characterized by:(i) flexible interaction with grasped object, (ii) and friendly-intuitive interaction between human and robot hand. Flexible interaction results from the synergies between rigid bodies and soft bodies, and actuation mechanism. The ProMain hand has three fingers, each one is equipped with three phalanges: proximal, medial and distal. The proximal and medial are built with rigid bodies,and the distal is fabricated using a deformable material. The soft distal phalange has a new smart force sensor, which was created with the aim to detect contact and force in the fingertip, facilitating the control of the hand. The friendly intuitive human-hand interaction is developed to facilitate the hand utilization. The human-hand interaction is driven by a controller that uses the superficial electromyographic signals measured in the forearm employing a wearable device. The wearable device called MyoArmband is placed around the forearm near the elbow joint. Based on the signals transmitted by the wearable device, the beginning of the movement is automatically detected, analyzing entropy behavior of the EMG signals through artificial intelligence. Then, three selected grasping gesture are recognized with the following methodology: (i) learning patients entropy patterns from electromyographic signals captured during the execution of selected grasping gesture, (ii) performing a support vector machine classifier, using raw entropy data extracted in real time from electromyographic signals