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Article

1 - ÉVALUATION DU RISQUE DE CHUTE PAR L'ANALYSE ACCÉLÉROMÉTRIQUE DE LA DÉMARCHE

  • 1.1 - Éléments statistiques et étiologiques
  • 1.2 - Qualité de l'équilibre et de la démarche pour l'évaluation du risque de chute : tests cliniques
  • 1.3 - Éléments d'état de l'art
  • 1.4 - Discussion
  • 1.5 - Conclusion

2 - MÉTHODOLOGIE D'ÉVALUATION BIVACS®

  • 2.1 - Objet de la démarche
  • 2.2 - Démarche
  • 2.3 - Évaluation « participative »
  • 2.4 - Évaluation « qualité »
  • 2.5 - Cas de la détection de chute
  • 2.6 - Discussion

3 - CAPTEUR SONORE INTELLIGENT

  • 3.1 - Contexte
  • 3.2 - Classes de sons
  • 3.3 - Méthodes de classification
  • 3.4 - Application
  • 3.5 - Conclusions sur le capteur sonore

4 - CONCLUSIONS

5 - GLOSSAIRE

Article de référence | Réf : MED4200 v1

Capteur sonore intelligent
Détection de situations de détresse - Capteurs mobiles et d'environnement

Auteur(s) : Jean-Louis BALDINGER, Jérôme BOUDY, Yannick FOUQUET, Dan ISTRATE

Date de publication : 10 déc. 2015

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RÉSUMÉ

La détection automatique de la détresse (chute, malaise, etc.) des personnes âgées à domicile ou en institution (EHPAD, maison de retraite, foyers logements, etc.) est une problématique importante. Cela passe par différents types de capteurs portés ou non, des systèmes de fusion de l'information et d'analyse des données. Une première analyse concerne la démarche permettant de détecter une qualité de l'équilibre, facteur de risque de chute futur. Une deuxième analyse présentée dans cet article concerne l'évaluation de différents capteurs de chute existants sur le marché à travers la méthodologie BiVACS (Bien Vivre son Autonomie Chez Soi). Enfin, un capteur de détection de détresse qui utilise l'analyse de l'environnement sonore à travers les sons de la vie courante est présenté.

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ABSTRACT

Distress situations detection. Embedded and environmental sensors

Automatic detection of distress (fall, faintness, etc.) in elderly people at home or in institutions (nursing homes, retirement homes, etc.) is an important issue. It requires different types of sensors, some wearable, and information integration and data analysis systems. The first analysis is a gait analysis to compute a balance quality index that could indicate a risk factor for falls in the future. A second analysis is an evaluation of different types of commercial sensors through the BiVACS methodology. A distress detection sensor is then presented that uses the analysis of the sound environment through everyday life sounds.

Auteur(s)

  • Jean-Louis BALDINGER : Professeur associé Département EPH de Télécom SudParis (Institut Mines-Télécoms), Evry, France

  • Jérôme BOUDY : Professeur Département EPH de Télécom SudParis (Institut Mines-Télécoms), Evry, France

  • Yannick FOUQUET : Chef de projet TASDA, Grenoble, France

  • Dan ISTRATE : Enseignant-chercheur contractuel UTC Laboratoire BMBI, Compiègne, France

INTRODUCTION

Dans les pays industrialisés, un tiers des personnes âgées de 65 ans et plus, vivant à domicile, chutent chaque année. Ces chutes constituent des causes de morbidité et de mortalité importantes. En effet, la chute est la principale cause de mortalité dans la tranche de population des plus de 65 ans, soit douze à treize mille décès par an. Le nombre de décès augmente chaque année avec le vieillissement de la population.

Selon les spécialistes, un tiers des personnes de plus de 65 ans et une personne sur deux de plus de 85 ans vivant à domicile sont victimes d'une chute dans l'année. Pour les personnes âgées vivant en institution, cette proportion serait encore plus élevée.

Les statistiques fournies par l'Institut de veille sanitaire français placent cette cause de décès devant les accidents de la circulation. En fait, 30 % des gens de plus de 65 ans chutent au moins une fois par an, 50 % pour les plus de 80 ans. Les chutes constituent une des causes principales de mortalité en France et dans le monde entier.

Les principaux facteurs qui augmentent le risque d'une chute sont les affections de différents types (neurologiques, musculaires, sensorielles ou psychiques) et l'environnement (habillement, mobilier, tapis, éclairage inadapté...).

Les conséquences de la chute peuvent être les fractures (la hanche, la cheville, le col du fémur...), la perte d'autonomie. La chute est elle-même cause de nouvelles chutes, avec un risque multiplié par 20 .

Au-delà d'ateliers de prévention aidant à conserver son équilibre, la France compte environ 472 000 utilisateurs de téléalarme, selon l'AFRATA, dont près de la moitié ne sont pas utilisés par oubli, pour « ne pas déranger », par crainte du stigmate, parce que « je ne l'ai pas choisi »... et la moitié des appels sont « involontaires ». Depuis plusieurs années, des systèmes de détection automatique de chute ont fait leur apparition pour répondre à ces oublis ou incapacités à appuyer sur un bouton d'alerte. S'ils semblent utiles de prime abord, il reste nécessaire de mieux cerner leurs cibles et limites.

Les problématiques des systèmes automatiques sont d'une part leurs sensibilités et spécificités par rapport aux nombreux types de chute, et d'autre part leur facilité d'utilisation. Le fait que certains capteurs comme les caméras vidéo ou les microphones sont plus ou moins intrusifs dans la vie des personnes joue un rôle important dans leur acceptation. Nous pouvons identifier trois types de systèmes :

  • les systèmes portés généralement fondés sur des accéléromètres ;

  • les systèmes fondés sur des capteurs d'environnement ;

  • les systèmes mixtes fusionnant l'information.

Nous présenterons, dans cet article, ces trois types de systèmes à travers :

1. L'analyse de la démarche permettant de détecter une qualité de l'équilibre, facteur de risque de chute dans le futur ;

2. L'évaluation de différents types de capteurs de chute existants sur le marché par le biais de la méthodologie BiVACS® (Bien Vivre son Autonomie Chez Soi) ;

3. Un capteur de détection de détresse qui utilise l'analyse de l'environnement sonore à travers les sons de la vie courante.

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KEYWORDS

accelerometer   |   gyroscope   |   microphone   |   medical remote monitoring   |   fall detection   |   Gait analysis   |   pattern recognition   |   gait assessment   |   acceleration parameters extraction

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-med4200


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3. Capteur sonore intelligent

Dans cette partie, nous allons présenter l'utilisation de l'analyse de l'environnement sonore pour détecter des situations de détresse mais aussi identifier d'autres activités et situations. Les techniques utilisées ainsi que leur application seront décrites.

3.1 Contexte

L'analyse de l'environnement sonore s'est concentrée initialement sur la parole (reconnaissance de la parole) et la reconnaissance du locuteur (biométrie) en considérant le reste des sons comme étant des bruits par rapport à la parole. Il n'est pourtant pas difficile d'admettre que les sons de l'environnement encapsulent une quantité considérable d'informations dont nous nous servons dans la vie de tous les jours. Qu'il s'agisse d'une sonnerie de téléphone, d'un klaxon de voiture, d'un chant d'oiseau ou encore d'un cri humain, les sons autour de nous attirent notre attention et peuvent être informatifs au même niveau que la parole, voire plus dans certaines situations (une alarme incendie, par exemple).

Depuis un certain nombre d'années, la communauté scientifique a commencé à s'intéresser à l'analyse et à la reconnaissance des sons pour des applications de sécurité des biens, des personnes mais aussi pour détecter des défauts mécaniques dans les moteurs.

Par exemple, Kocher et al ont utilisé les ultrasons résultants d'un appareil de détartrage (0 à 100 kHz) pour reconnaître le type de matériel avec lequel l'appareil est en contact (tissu, ciment...). Ils ont utilisé une analyse Fourier et une méthode basée sur les plus proches voisins avec logique floue en obtenant des résultats prometteurs.

Certaines études ont visé à reconnaître l'usure des outils de coupe à travers l'analyse du son ...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - Agirc-Arrco -   Préserver l'équilibre pour prévenir les chutes, évaluation et perception des personnes accueillies dans les centres de prévention Agirc-Arrco.  -  Étude nationale des centres de prévention Agirc-Arrco (2010).

  • (2) - Agirc-Arrco -   Rapport final de l'étude « Sécurité-Habitat ».  -  Médialis, Paris, 79 p. (2012).

  • (3) - Alcimed -   Étude prospective des technologies pour la santé et l'autonomie.  -  Commanditée par l'ANR et la CNSA, 190 p., oct. 2007.

  • (4) -   Étude sur la télésanté et télémédecine en Europe.  -  Commanditée par l'AsipSanté et la FIEEC, mars 2011.

  • (5) - BOULMIER (M.) -   Bien vieillir à domicile : enjeux d'habitat, enjeux de territoires.  -  Rapport remis au Secrétaire d'État au Logement et à l'Urbanisme, juin 2010.

  • ...

1 Sites Internet

AFRATA 2014 – Association française de téléassistance http://afrata.org/-La-Teleassistance-

Tasda 2014 http://www.tasda.fr/tasda_documents.php?cat_id=3

Société McRoberts https://www.mcroberts.nl/

Freescale http://www.freescale.com/webapp/sps/site/prod_summary.jsp?code=RD3152MMA7260Q

Association TASDA – Technopôle Alpes santé à domicile et autonomie http://www.tasda.fr

AGIM – Laboratoire AGe – Imagerie – Modélisation FRE 3405 CNRS/UJF/EPHE/UPMF http://www.agim.eu

FSE – France Silver ECO

Centre national de référence santé à domicile et autonomie, devenu France Silver Eco http://www.cnr-sante.fr/

HAUT DE PAGE

1.1 Liste des entreprises et leurs références

Telecom Design http://www.telecomdesign.fr

Tunstall http://www.vitaris.fr

Cléode http://www.cleode.fr

Vivago http://www.telealarme-vivago.fr

Vigilio http://www.vigifall.fr

Serviligne http://www.serviligne.com

Link Care Services ...

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