KNOXVILLE, TN, 28 février 2025 /24-7PressRelease/ -- Un groupe de chercheurs britanniques a développé une méthode innovante pour estimer avec précision les forces de réaction du sol en trois dimensions (3D GRF) en utilisant un système d'insert intelligent à bas coût combinant des techniques avancées d'intelligence artificielle. Cette solution portable surmonte les limites des dispositifs de plateforme de mesure traditionnels en termes de coût et de commodité.

Que se passerait-il si une paire d'insert pouvait faire plus que soutenir vos pieds ? Imaginez des inserts qui surveillent votre santé, améliorent vos entraînements ou aident les médecins à traiter des blessures. Une équipe de chercheurs au Royaume-Uni a précisément réalisé cela en rendant le système d'insert intelligent une réalité. En particulier, le système peut mesurer avec précision l'interaction du corps avec le sol, ouvrant de nouvelles possibilités dans la science du sport et les soins de santé en estimant les forces de réaction du sol (GRFs).

Mesurer avec précision les schémas de mouvement a toujours été un objectif important pour les spécialistes de la science du sport et les professionnels médicaux. Cependant, les méthodes traditionnelles ont eu du mal à répondre aux exigences du monde réel.

"Les outils traditionnels, comme les plaques de force ou les tapis de course, sont chers, encombrants, limités aux environnements de laboratoire et peuvent perturber les schémas de marche naturels," explique Dr Dinghuang Zhang, l'un des chercheurs à l'origine de l'étude. "Nous voulions créer une alternative abordable et portable que les gens pourraient facilement intégrer dans leur vie quotidienne. Si un système basé sur des inserts peut fournir des résultats similaires à ceux des plaques de force, cela représente non seulement une avancée majeure pour l'industrie des plaques de force, mais aussi un changement de jeu pour les soins de santé, la science du sport et la réhabilitation, rendant l'analyse avancée des mouvements accessible à tous, n'importe où."

Dans cette optique, l'équipe a créé l'insert intelligent TG0, qui capture des informations de mouvement détaillées telles que la distribution de pression sous différentes parties du pied, tandis que l'unité de mesure inertielle (IMU) intégrée fournit un suivi précis du mouvement.

"Cette combinaison en fait une plateforme d'acquisition de données exceptionnellement polyvalente, non seulement pour soutenir la recherche mais aussi pour les applications pratiques dans les soins de santé, la réhabilitation et la science du sport," explique Dr Liucheng Guo, le chef de projet et CTO de TG0.

Tirant parti de l'insert intelligent TG0 avec une méthode d'intelligence artificielle (IA) innovante, leur méthode a démontré une précision extrêmement élevée avec un taux d'erreur aussi bas que 4,16%. Plus précisément, l'équipe a conçu et mis en œuvre une configuration expérimentale impliquant divers protocoles de mouvement.

Les méthodes antérieures, telles que les capteurs de mouvement ou les inserts de pression, avaient généralement des taux d'erreur compris entre 8% et 20%. Même les systèmes avancés avec des capteurs de haute technologie ont eu du mal à atteindre une meilleure précision. En revanche, le système d'insert intelligent TG0 a considérablement surpassé ces approches, offrant une solution fiable et abordable pour surveiller le mouvement dans des scénarios du monde réel.

Ce qui distingue cette étude, c'est que l'équipe a également créé un ensemble de données disponible publiquement qui combine les données des capteurs des inserts avec les lectures des plaques de force standards de référence. Cet ensemble de données est le premier de ce type et inclut des données multimodales des capteurs des inserts intelligents avec des lectures de plaques de force et pourrait accélérer la recherche en biomécanique et technologies portables.

"Cela ouvre des opportunités passionnantes," ajoute Dr Guo. "Les athlètes peuvent analyser facilement leurs performances sportives, réduire les risques de blessures et optimiser leur entraînement.

Références
DOI
10.1016/j.ish.2024.12.005

URL de la source originale
https://doi.org/10.1016/j.ish.2024.12.005

Informations sur le financement
Ce travail a été soutenu par l'Innovate UK via le partenariat de transfert de connaissances (KTP : 13863).

Journal
Intelligent Sports and Health

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