Depuis plusieurs années la robotique est vue comme une solution clef pour améliorer la qualité de vie des personnes ayant subi une amputation. Pour créer de nouvelles prothèses intelligentes qui peuvent être facilement intégrées à la vie quotidienne et acceptée par ces personnes, celles-ci doivent être non-intrusives, fiables et peu coûteuses. L’électromyographie de surface fournit une interface intuitive et non intrusive basée sur l’activité musculaire de l’utilisateur permettant d’interagir avec des robots. Cependant, malgré des recherches approfondies dans le domaine de la classification des signaux sEMG, les classificateurs actuels manquent toujours de fiabilité, car ils ne sont pas robustes face au bruit à court terme (par exemple, petit déplacement des électrodes, fatigue musculaire) ou à long terme (par exemple, changement de la masse musculaire et des tissus adipeux) et requiert donc de recalibrer le classifieur de façon périodique. L’objectif de mon projet de recherche est de proposer une interface myoélectrique humain-robot basé sur des algorithmes d’apprentissage par transfert et d’adaptation de domaine afin d’augmenter la fiabilité du système à long-terme, tout en minimisant l’intrusivité (au niveau du temps de préparation) de ce genre de système. L’aspect non intrusif est obtenu en utilisant un bracelet à électrode sèche possédant dix canaux. Ce bracelet (3DC Armband) est de notre (Docteur Gabriel Gagnon-Turcotte, mes co-directeurs et moi-même) conception et a été réalisé durant mon doctorat. À l’heure d’écrire ces lignes, le 3DC Armband est le bracelet sans fil pour l’enregistrement de signaux sEMG le plus performant disponible. Contrairement aux dispositifs utilisant des électrodes à base de gel qui nécessitent un rasage de l’avant-bras, un nettoyage de la zone de placement et l’application d’un gel conducteur avant l’utilisation, le brassard du 3DC peut simplement être placé sur l’avant-bras sans aucune préparation. Cependant, cette facilité d’utilisation entraîne une diminution de la qualité de l’information du signal. Cette diminution provient du fait que les électrodes sèches obtiennent un signal plus bruité que celle à base de gel. En outre, des méthodes invasives peuvent réduire les déplacements d’électrodes lors de l’utilisation, contrairement au brassard. Pour remédier à cette dégradation de l’information, le projet de recherche s’appuiera sur l’apprentissage profond, et plus précisément sur les réseaux convolutionels. Le projet de recherche a été divisé en trois phases. La première porte sur la conception d’un classifieur permettant la reconnaissance de gestes de la main en temps réel. La deuxième porte sur l’implémentation d’un algorithme d’apprentissage par transfert afin de pouvoir profiter des données provenant d’autres personnes, permettant ainsi d’améliorer la classification des mouvements de la main pour un nouvel individu tout en diminuant le temps de préparation nécessaire pour utiliser le système. La troisième phase consiste en l’élaboration et l’implémentation des algorithmes d’adaptation de domaine et d’apprentissage faiblement supervisé afin de créer un classifieur qui soit robuste au changement à long terme. / For several years, robotics has been seen as a key solution to improve the quality of life of people living with upper-limb disabilities. To create new, smart prostheses that can easily be integrated into everyday life, they must be non-intrusive, reliable and inexpensive. Surface electromyography provides an intuitive interface based on a user’s muscle activity to interact with robots. However, despite extensive research in the field of sEMG signal classification, current classifiers still lack reliability due to their lack of robustness to short-term (e.g. small electrode displacement, muscle fatigue) or long-term (e.g. change in muscle mass and adipose tissue) noise. In practice, this mean that to be useful, classifier needs to be periodically re-calibrated, a time consuming process. The goal of my research project is to proposes a human-robot myoelectric interface based on transfer learning and domain adaptation algorithms to increase the reliability of the system in the long term, while at the same time reducing the intrusiveness (in terms of hardware and preparation time) of this kind of systems. The non-intrusive aspect is achieved from a dry-electrode armband featuring ten channels. This armband, named the 3DC Armband is from our (Dr. Gabriel Gagnon-Turcotte, my co-directors and myself) conception and was realized during my doctorate. At the time of writing, the 3DC Armband offers the best performance for currently available dry-electrodes, surface electromyographic armbands. Unlike gel-based electrodes which require intrusive skin preparation (i.e. shaving, cleaning the skin and applying conductive gel), the 3DC Armband can simply be placed on the forearm without any preparation. However, this ease of use results in a decrease in the quality of information. This decrease is due to the fact that the signal recorded by dry electrodes is inherently noisier than gel-based ones. In addition, other systems use invasive methods (intramuscular electromyography) to capture a cleaner signal and reduce the source of noises (e.g. electrode shift). To remedy this degradation of information resulting from the non-intrusiveness of the armband, this research project will rely on deep learning, and more specifically on convolutional networks. The research project was divided into three phases. The first is the design of a classifier allowing the recognition of hand gestures in real-time. The second is the implementation of a transfer learning algorithm to take advantage of the data recorded across multiple users, thereby improving the system’s accuracy, while decreasing the time required to use the system. The third phase is the development and implementation of a domain adaptation and self-supervised learning to enhance the classifier’s robustness to long-term changes.

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.

Ces dernières années, des travaux importants ont été observés dans le développement du contrôle prothétique afin d'aider les personnes amputées du membre supérieur à améliorer leur qualité de vie au quotidien. Certaines prothèses myoélectriques modernes des membres supérieurs disponibles dans le commerce ont de nombreux degrés de liberté et nécessitent de nombreux signaux de contrôle pour réaliser plusieurs tâches fréquemment utilisées dans la vie quotidienne. Pour obtenir plusieurs signaux de contrôle, de nombreux muscles sont requis mais pour les personnes ayant subi une amputation du membre supérieur, le nombre de muscles disponibles est plus ou moins réduit selon le niveau de l’amputation. Pour accroître le nombre de signaux de contrôle, nous nous sommes intéressés au biceps brachial, vu qu’anatomiquement il est formé de 2 chefs et que de la présence de compartiments a été observée sur sa face interne. Physiologiquement, il a été trouvé que les unités motrices du biceps sont activées à différents endroits du muscle lors de la production de diverses tâches fonctionnelles. De plus, il semblerait que le système nerveux central puisse se servir de la synergie musculaire pour arriver à facilement produire plusieurs mouvements. Dans un premier temps on a donc identifié que la synergie musculaire était présente chez le biceps de sujets normaux et on a montré que les caractéristiques de cette synergie permettaient d’identifier la posture statique de la main lorsque les signaux du biceps avaient été enregistrés. Dans un deuxième temps, on a réussi à démontrer qu’il était possible, dans un cube présenté sur écran, à contrôler la position d’une sphère en vue d’atteindre diverses cibles en utilisant la synergie musculaire du biceps. Les techniques de classification utilisées pourraient servir à faciliter le contrôle des prothèses myoélectriques. / In recent years, important work has been done in the development of prosthetic control to help upper limb amputees improve their quality of life on a daily basis. Some modern commercially available upper limb myoelectric prostheses have many degrees of freedom and require many control signals to perform several tasks commonly used in everyday life. To obtain several control signals, many muscles are required, but for people with upper limb amputation, the number of muscles available is more or less reduced, depending on the level of amputation. To increase the number of control signals, we were interested in the biceps brachii, since it is anatomically composed of 2 heads and the presence of compartments was observed on its internal face. Physiologically, it has been found that the motor units of the biceps are activated at different places of the muscle during production of various functional tasks. In addition, it appears that the central nervous system can use muscle synergy to easily produce multiple movements. In this research, muscle synergy was first identified to be present in the biceps of normal subjects, and it was shown that the characteristics of this synergy allowed the identification of static posture of the hand when the biceps signals had been recorded. In a second investigation, we demonstrated that it was possible in a virtual cube presented on a screen to control online the position of a sphere to reach various targets by using muscle synergy of the biceps. Classification techniques have been used to improve the classification of muscular synergy features, and these classification techniques can be integrated with control algorithm that produces dynamic movement of myoelectric prostheses to facilitate the training of prosthetic control.

Les amputations d’un membre supérieur sont non seulement dévastatrices pour le bien-être physique, psychologique et social des patients, mais elles comportent également des répercussions financières importantes pour l’individu et le système de santé. Les allotransplantations de tissus composites vascularisés ont été proposées en tant que solution permettant de rétablir la forme et la fonction au détriment d’une immunosuppression à vie et d’un taux élevé de rejet chronique. Les prothèses myoélectriques combinent l’expertise chirurgicale avec les avancées technologiques pour réhabiliter les fonctions motrices d’un moignon amputé, mais elles demeurent limitées par un taux élevé d’abandon et des coûts importants. Dans les systèmes de santé avec des ressources limitées, les dirigeants ont la tâche complexe de partager équitablement l’allocation de ressources entre plusieurs maladies et interventions. Dans le domaine de l’économie de la santé, les analyses de type coût-bénéfice ont été développées pour répondre à ces questions. Les mesures d’utilité doivent incorporer l’impact que le traitement suscite sur l’espérance de vie et la qualité de vie. Ces utilités sont ensuite rapportées en fonction du coût, ce qui permet aux dirigeants de la santé de déterminer dans quels traitements il serait préférable d’investir les ressources. Dans cette thèse, nous proposons un modèle pour étudier les coûts-utilité des allotransplantations de la main et des prothèses myoélectriques. Pour commencer, une étude pilote a été effectuée sur les amputations du pouce traitées avec des lambeaux libres de l’orteil, ce qui nous a permis de confirmer la faisabilité des questionnaires d’utilité conçus. Par la suite, les utilités ont été mesurées dans une population d’amputés du membre supérieur, de patients réimplantés proximalement et de contrôles en santé. Les résultats démontrent que 1) les patients réimplantés rapportent la meilleure utilité avec les prothèses myoélectriques, 2) les amputés unilatéraux préfèrent significativement les prothèses myoélectriques également, et 3) aucune différence n’a été recelée entre les deux traitements chez les amputés bilatéraux. Au final, une analyse des coûts-bénéfices a été effectuée dans le contexte du système de santé canadien, démontrant que le traitement des patients amputés unilatéralement avec des prothèses myoélectriques permettrait de sauver davantage de coûts, alors que l’écart en épargnes monétaires se rétrécit pour les amputés bilatéraux traités avec une allotransplantation ou une prothèse. Avec les résultats rapportés dans cette thèse, nous pouvons proposer une mise à jour des indications de traitements pour les patients avec une amputation du membre supérieur. Basé sur l’analyse de type coût-utilité, nous concluons que les amputés unilatéraux sont de meilleurs candidats pour des prothèses myoélectriques, alors que les deux traitements sont encore adéquats pour les amputations bilatérales. / Amputations of the upper extremity are not only devastating for the patient’s physical, psychological and social well-being, but they also yield significant financial repercussions to the individual and the healthcare system. Vascularized composite allotransplantations of the upper extremity were proposed as a solution to restore form and function, albeit to the detriment of lifelong immunosuppression and high rates of chronic rejection. New-generation myoelectric prostheses combine surgical prowess with technological refinements to rehabilitate motor functions of the amputated stump, but remain plagued by high rates of abandonment and significant costs. In healthcare systems wherein resources are limited, financial regulators have the difficult task of proposing an equitable divide of resource allocations between a multitude of diseases and interventions. In the field of health economics, cost-benefit analyses were developed to assist in this decision-making process. Utility outcome measures need to encompass the impact that a treatment elicits on life expectancy and quality of life. Comparison of utilities of different interventions as a function of cost further indicates which route healthcare regulators should partake. In this thesis, we propose a model to study cost-utilities of hand allotransplantation and myoelectric prostheses. To begin, a pilot study was performed on thumb amputations treated with free toe flaps, which allowed to confirm the feasibility of the utility questionnaires that we developed. Afterwards, utilities and quality adjusted life years were measured in a population of upper extremity amputees, proximally replanted patients and healthy controls. Findings demonstrated that 1) replanted patients reported the highest utility outcomes for myoelectric prostheses, 2) unilateral amputees significantly preferred myoelectric prostheses as well, and 3) no significant preference between both interventions was obtained in patients with bilateral amputations. Finally, a cost-benefit analysis was performed in the context of the Canadian healthcare system, demonstrating that significant savings can be achieved with treatment of unilateral amputations with myoelectric prostheses, whereas the gap in cost savings between both treatment groups becomes less significant in bilateral amputees. With the findings reported in this thesis, we can propose an update of the indications for treatment in patients with upper extremity amputations. From the perspective of cost-utility analyses, we conclude that unilateral amputees are better candidates for myoelectric prostheses, and that both treatments can still be offered in cases of bilateral amputations.