Doctorant(e) sur développement d’une modélisation neuro-musculosquelettique innovante (H/F)

Sujet de thèse :
Les estimations des efforts produits par chaque muscle au cours d’une action motrice sont d’un grand intérêt notamment en milieu clinique. Par exemple, elles pourraient permettre d’apporter des informations pertinentes pour l’évaluation des déficits moteurs et pour guider l’individualisation des interventions et de la rééducation motrice après un AVC. Le développement de logiciels libres (OpenSim) dans la dernière décennie a pu laisser supposer que le problème de l’estimation des efforts musculaires était résolu. Cependant, ces logiciels ne considèrent pas les modifications de la physiologie musculaire et les altérations des stratégies nerveuses à la suite d’une pathologie, ce qui limite leur utilisation en milieu clinique.
Dans ce cadre, cette thèse porte sur le développement et la validation d’un modèle neuro-musculosquelettique innovant pour l’estimation des efforts musculaires lors de mouvements proches de ceux de la vie quotidienne. Contrairement aux approches classiques qui s’appuient sur des hypothèses d’optimalité inadaptées en cas de pathologie, le modèle proposé intégrera des informations sur les stratégies nerveuses au travers de la cohérence intermusculaire reflétant les commandes permettant la synchronisation des activations musculaires.
Après une première phase de revue systématique sur les modèles existants, le travail consistera à étendre une modélisation en 2 dimensions initialement développée pour le coude à plusieurs articulations (genou, hanche, épaule), puis à généraliser cette modélisation à des mouvements écologiques en 3D.
Cette Thèse s’intègre dans le projet MUSCLEE (Neuro-musculo-skeletal Modelling integrating neUral Strategies for musCLe Effort Estimation: extension and application in a clinical setting) financé par l’Agence Nationale de la Recherche.
Le ou la candidate devra posséder des connaissances solides dans les domaines de la biomécanique - notamment en modélisation musculosquelettique - et des neurosciences ainsi que des compétences en traitement du signal et/ou modélisation musculosquelettique et/ou optimisation numérique. Une bonne maîtrise des outils de traitement de données et de programmation et de calcul numérique (MATLAB, Python) est indispensable. Des connaissances en analyse du mouvement humain et en acquisition de données expérimentales (EMG, IMU, etc.) sont également souhaitées.
Le ou la candidate devra être titulaire d’un diplôme d’ingénieur et/ou d’un Master 2 en biomécanique, neurosciences, ingénierie biomédicale ou dans un domaine connexe.
Outre les compétences attendues en biomécanique et en neurosciences, de bonnes compétences rédactionnelles et une capacité à structurer une démarche scientifique sont attendues, notamment pour la réalisation d’une revue systématique, la rédaction d’articles scientifiques et la communication des résultats lors de congrès. Une bonne maîtrise de l’anglais (oral et écrit) est requise pour l’expl
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