| Summary: | Notre objectif a été d'étudier l'apport d'une analyse temps-fréquence par transformée en ondelettes dans l'évaluation stabilométrique de la stabilité posturale de sujets présentant une pathologie neurologique. A partir d'un corpus de données incluant 199 patients présentant une pathologie neurologique et 41 sujets témoins, nous avons étudié la reproductibilité et la validité des paramètres stabilométriques. Nous avons déterminé les valeurs d'erreur de mesure de paramètres issus d'une analyse temps-fréquence, d'une analyse fréquentielle par méthode FFT et d'une analyse linéaire du signal, chez des patients hémiplégiques vasculaires. Pour la moyenne de 3 acquisitions de 30 secondes, nous proposons de privilégier l'utilisation de paramètres issus d'une analyse temps-fréquence qui sont les plus reproductibles. L'évaluation stabilométrique a montré un intérêt au moins équivalent aux critères cliniques dans la prédiction du risque de chute chez le patient hémiplégique vasculaire. Le modèle de prédiction reste cependant insuffisant pour être appliqué de manière isolé en pratique clinique, où une évaluation multi-modale du patient reste nécessaire. Une étude des déterminants neurologiques et biomécaniques de la distribution du contenu fréquentiel a été réalisée avec l'analyse en ondelettes. Nous avons montré qu'en l'absence de tremblement postural caractérisé, la distribution du contenu fréquentiel était essentiellement liée au degré d'instabilité posturale. Nos perspectives sont d'approfondir l'intérêt de l'analyse temps-fréquence par transformée en ondelettes, qui permet d'étudier à la fois la stabilité posturale et les mécanismes de contrôle sous-jacents. === Our objective was to study the interest of time-frequency analysis by wavelet transform in stabilometric assessment of postural sway in neurological patients. From a corpus of data including 199 patients with neurological disease and 41 control subjects, we studied the reliability and validity of stabilometric parameters. We determined the error measurement from a time-frequency analysis, a FFT analysis and a linear analysis of the stabilogram, in stroke patients. For the average of 3 acquisitions of 30 seconds, we propose to use the time-frequency parameters that are most reliable. Stabilometric assessment showed an interest at least equivalent to clinical criteria in predicting the risk of falls in the stroke patient. The prediction model remains insufficient to be applied alone in clinical practice, where a multi-modal patient assessment is still required. A study of the neurological and biomechanical determinants of the distribution of frequency content was carried out with the wavelet analysis. We have shown that in the absence of postural tremor, the distribution of frequency content was mostly related to the degree of postural instability. Our outlook is to deepen the time-frequency analysis by wavelet transform, which allows to study both postural stability and the underlying control mechanisms.
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