Extreme hip movements based on optical motion capture

Abstract

Many causes can be at the origin of hip osteoarthritis, but the exact pathogenesis for idiopathic osteoarthritis has not yet been clearly delineated. Indeed, changes in the movement and alignment of the hip could be other potential causes of early osteoarthritis. In particular, athletes seem to present a higher risk of developing such disease due to repetitive and extreme movements performed during their daily activities. In this thesis, a clinical study with professional ballet dancers is being conducted. The goal of this study is to verify if repetitive extreme movements can be a factor of hip joint degeneration through joint subluxation and excessive cartilage deformations. To achieve these goals, we developed a motion protocol using optical motion capture system to estimate the kinematics of patient-specific hip joint 3D models. We also developed an effective and robust correction method to minimize soft tissue artifacts, a critical issue in human motion analysis.

Full text

UNIVERSIT´
E DE GEN`
EVE
FACULT´
E DES SCIENCES
Professeur Jos´e RolimD´epartement d’informatique
FACULT´
E DES SCIENCES
´
ECONOMIQUES ET SOCIALES
Professeur Nadia Magnenat-ThalmannD´epartement de syst`emes d’information
Extreme Hip Movements Based
on Optical Motion Capture
TH`
ESE
pr´esent´ee `a la Facult´e des sciences de l’Universit´e de Gen`eve
pour obtenir le grade de Docteur `es sciences, mention interdisciplinaire
par
Caecilia CHARBONNIER
de
Plan-Les-Ouates (GE)
Th`ese N◦xxxx
GEN`
EVE
Atelier de reproduction de la Section de physique
2010

Acknowledgments
My first thanks and gratitude go to my supervisor Prof. Nadia Magnenat-Thalmann for her invaluable
support during the time I have been at MIRALab. Many thanks to the jury members: Prof. Jos´e
Rolim (University of Geneva), Prof. Franz-Erich Wolter (Leibniz Hannover University), Dr. Mark de
Zee (Aalborg University) and Dr. Eric Stindel (University Hospital of Brest) for accepting to review
the manuscript.
I would like to thank the past and current PhD students of the MIRALab medical group for their
kindness and scientific collaboration: Dr. Benjamin Gilles, J´erˆome Schmid, Lazhari Assassi and Dr.
Lydia Yahia-Cherif. Thanks to Marl`ene Ar´evalo-Poizat, Nedjma Cadi, Jody Hausmann and Yacine
Benmansour for hours spent on post-processing the motion capture and body scanning data. Thanks
to Dr. Etienne Lyard, Dr. Pascal Volino and Dr. Gwenael Guillard for their support and help. Great
thanks to other MIRALab members for the friendly working atmosphere. I would also like to credit
colleagues from EPFL - Lausanne: Prof. Daniel Thalmann, Dr. Ronan Boulic and Dr. Ehsan Arbabi,
and from ARTORG Center Bern: Salman Chegini and Dr. Stephen Fergusson for the enjoyable
partnership within the CO-ME project all along these years.
This work would not have been possible without a very active participation from the clinical side:
so, many thanks to Dr. Frank Kolo-Christophe, Prof. Christoph Becker from the Department of
Radiology, and Dr. Jacques M´en´etrey, Dr. Victoria Duthon and Prof. Pierre Hoffmeyer from the
Department of Orthopaedic Surgery of the University Hospital of Geneva for their enthusiasm and
availability.
I am also grateful to the dancers from the Ballet of the Grand Th´eˆatre de Gen`eve, the Junior Ballet
and the Company of Tamara Bacci for having accepted to take part in these studies.
Thanks to CO-ME (Computer Aided and Image Guided Medical Interventions) funded by Swiss
III

National Research Foundation and FOCUS K3D (FP7-ICT-2007-214993) funded by the European
Union for the financial support. I would like to acknowledge the Hans Wilsdorf Foundation for the
generous 2007-2009 research grant.
Finally, last but not least, I would like to thank my personal relatives, family and friends, who have
supported me over the years, especially my mother, my father and my brother. Special thanks to
Caroline Falciola and Cl´ementine Lo for proofreading the manuscript.
IV

Abstract
Osteoarthritis (OA) is among the leading causes of chronic musculoskeletal disabilities and typical
symptoms include functional impairment, pain, stiffness and limited motion. OA commonly affects
large weight-bearing joints such as the hips and knees. In some cases, hip OA could be explained by
femoroacetabular impingements (FAI) caused by an abnormal morphology of the joint components:
a non spherical head (cam FAI) or an acetabular overcoverage (pincer FAI).
Although the mechanism of degeneration in the cam/ pincer -FAI hip is pretty well understood,
the exact pathogenesis for idiopathic OA has not yet been clearly delineated. Indeed, changes in
the movement (e.g., hyperrotation or hyperabduction of the hip) and alignment of the hip (e.g.,
subluxation) could be other potential causes of early OA. In particular, athletes seem to present a
higher risk of developing OA due to repetitive and extreme movements performed during their daily
activities. In this thesis, a clinical study with professional ballet dancers is being conducted. The goal
of this study is to verify if repetitive extreme movements can be a factor of hip joint degeneration
through joint subluxation and excessive labral deformations. This work aims at investigating methods
to identify arthrogenous activities, visualize/ locate femoroacetabular conflicts, and prospectively
quantify the range of motion and congruence of the hip joint in extreme postures.
To achieve these goals, the motion of the hip joint must be accurately reproduced. To this end, we
use an optical motion capture system to obtain bone poses of patient-specific hip joint 3D models.
The major drawback with this system is the soft tissue deformation due to muscle contractions,
causing markers movements with respect to the underlying bones. Thus, rigid motion of the bony
segments cannot be robustly estimated. Several methods were proposed to reduce these errors, but
these techniques do not perform better than traditional bone pose estimators, or are based on invalid
assumptions or are limited to the use of non subject-specific models (e.g., ball and socket joints). To
solve this issue, we propose in this work an optimized fitting algorithm which accounts for soft tissue
artifacts and anatomical constraints, and allows some shifts at the joint. We will demonstrate that
V

this algorithm is robust, more accurate and converges faster than the classical methods. Moreover, to
improve the correspondence between anatomical and motion frames over previous methods, we also
present a new anatomical calibration technique. Our technique is based on the 3D body scanning
technology and exploits geometric features of the 3D models.
Once the movement of the hip joint is precisely estimated, the morphology and motion of the dancers’
hips can be analyzed. To this aim, we propose to investigate several methods, including morphological
measurements (e.g., femoral alpha neck angle, acetabular depth, acetabular version), joint congruency
quantification and FAI region detection (e.g., by detecting the collisions between the joint tissues).
Eventually, the simulation results are compared with the clinical study (i.e., the radiological analysis
and the clinical examination).
VI

R´esum´e
Contexte de recherche
Apr`es des ann´ees de d´eveloppement `a MIRALab, les cliniciens peuvent obtenir une vue 3D compl`ete
de l’articulation de la hanche, y compris les os et les tissus mous, reconstruite `a partir d’algorithmes de
segmentation bas´es sur l’imagerie par r´esonance magn´etique (IRM) [Gil07]. Ce processus est presque
automatique et les mod`eles 3D sont sp´ecifiques aux patients.
Comme la plupart des pathologies sont li´ees `a la cin´ematique articulaire (niveau fonctionnel), ces
mod`eles 3D statiques ne sont pas suffisants pour diagnostiquer les anomalies et comprendre la phys-
iologie articulaire. Par cons´equent, une recherche importante a ´egalement ´et´e men´ee `a MIRALab
dans l’utilisation de techniques non-invasives pour quantifier la cin´ematique articulaire in vivo et
in silico. Premi`erement, des m´ethodes ont ´et´e propos´ees pour localiser le centre de rotation de la
hanche et pour ´evaluer son amplitude de mouvement [Kan05]. Cette information est importante pour
la planification chirurgicale. Toutefois, seuls des patients effectuant des mouvements d’amplitude
normale ont ´et´e ´etudi´es. Le comportement de la hanche lors de l’ex´ecution de postures extrˆemes
(ex : postures de danse) est donc encore inconnu. Deuxi`emement, un autre travail combinant IRM
dynamique et capture de mouvement optique a ´et´e r´ealis´e [YC06]. L’IRM dynamique ´etait utilis´ee
pour quantifier le d´eplacement des marqueurs et pour d´evelopper un algorithme de correction afin
de r´eduire les erreurs de mouvement de peau li´ees aux syst`emes de capture optique. Malgr´e une
approche int´eressante, cette m´ethode utilisait un squelette virtuel pour ´evaluer le mouvement lors
de l’utilisation du syst`eme optique. Cette m´ethodologie n’´etait donc pas sp´ecifique au sujet, ´etait
simplifi´ee au niveau de la mod´elisation des articulations et ´etait sujette `a de nombreuses erreurs lors
de la calibration du squelette (erreur ≈2cm par segment), ce qui n’est pas suffisamment pr´ecis pour
des applications m´edicales. De nouveaux travaux de recherche sont donc n´ecessaires dans ce domaine.
De nos jours, l’accent est mis sur la simulation physique. En effet, l’analyse du stress et de la
VII

distribution des contacts dans les tissus mous contribue `a la compr´ehension de la biom´ecanique de la
hanche [MSBT05] [SMBT05] [CBF06] [CBF08]. Cependant, ces techniques ne simulent g´en´eralement
pas des maillages 3D complexes (par exemple des mod`eles sp´ecifiques aux patients) lors de mouvements
sophistiqu´es. Le mouvement est typiquement simplifi´e `a des angles anatomiques simples ou `a un
mouvement de faible amplitude. Pourtant, il est crucial de simuler l’anatomie du patient, ainsi que sa
cin´ematique, puisque de grandes variations anatomiques existent entre les individus et que nous nous
d´epla¸cons tous diff´eremment.
Le travail pr´esent´e dans cette th`ese a ´et´e r´ealis´e dans le cadre du projet CO-ME (Computer Aided and
Image Guided Medical Interventions)1. CO-ME est un projet du Fonds National Suisse de la recherche
scientifique, l’objectif global ´etant de “d´evelopper une visualisation interactive pour l’examen clinique
de la hanche”. Nos contributions dans ce projet et dans ce contexte de recherche sont : 1) de fournir
le mouvement requis pour la simulation, o`u les mouvements de peau sont effectivement r´eduits et 2)
d’´etudier l’articulation de la hanche dans des postures extrˆemes et complexes.
Motivations
Les pathologies li´ees au syst`eme locomoteur sont certainement les causes les plus courantes de douleur
et de handicap physique `a long terme, affectant plusieurs centaines de millions de personnes a travers
le monde. Dans le cadre de cette recherche, un accent particulier est mis sur la d´etection de signes
annonciateurs d’arthrose de la hanche et sur leur traitement ult´erieur. Le patient typique souffrant
d’arthrose est d’ˆage moyen ou ˆag´e. Vu que le vieillissement de la population croˆıt `a un rythme rapide,
une meilleure connaissance de la pathogen`ese est n´ecessaire.
L’arthrose de la hanche pourrait ˆetre caus´ee par des conflits f´emoroacetabulaires qui se produisent
lorsqu’il existe un contact anormal entre le f´emur et le cotyle dˆu `a des anomalies morphologiques
[RLK99] [InL+01] [GPB+03] [LPB+04] [BKG05] [PMD+06] [TGB+08]. Celles-ci induisent des l´esions
d´eg´en´eratives du cartilage et du labrum [TGB+08] [LeG09].
Le m´ecanisme de ces conflits semblerait ´egalement ˆetre l’une des principales causes du d´eveloppement
de l’arthrose pr´ecoce chez les jeunes adultes pratiquant des mouvements r´ep´etitifs et extrˆemes (ex :
les danseurs, les gymnastes, etc.). En effet, des changements dans le mouvement et dans l’alignement
de la hanche pourraient mener `a une usure excessive des surfaces articulaires [Mas01] [Bin03] [LS06].
Des rotations externes r´ecurrentes [Mas01] [MNS+01] [MNA+03] [Bin03] [CKH+09] [GH09] ou des
1http://www.co-me.ch/, acc´ed´e novembre 2009
VIII

hyperabductions [NV00] [GH09] de la hanche sembleraient aussi ˆetre un facteur critique de micro-
traumatismes du labrum. En revanche, les mouvements arthrog`enes n’ont point encore ´et´e clairement
identifi´es. De plus, l’amplitude de mouvement de la hanche des personnes effectuant des positions
extrˆemes n’a pas encore ´et´e d´etermin´ee. Il est aussi difficile de savoir si la tˆete f´emorale et le cotyle sont
congruents dans les positions extrˆemes (ex : grand ´ecart). La congruence de l’articulation pourrait
ˆetre une autre cause potentielle d’arthrose pr´ecoce, induisant un stress ´elev´e au niveau du labrum.
Par cons´equent, le but de ce travail de th`ese est de v´erifier si les mouvements r´ep´etitifs extrˆemes pour-
raient ˆetre un facteur de d´eg´en´erescence de l’articulation de la hanche, `a cause de subluxations et de
d´eformations excessives du labrum. Ce travail vise `a mettre en place des m´ethodes afin d’identifier les
activit´es arthrog`enes, de visualiser/ localiser les conflits f´emoroacetabulaires, et de prospectivement
quantifier l’amplitude de mouvement et la congruence de la hanche dans les postures extrˆemes.
Pour atteindre ces objectifs, le mouvement de l’articulation de la hanche doit ˆetre fid`element repro-
duit. Dans ce but, notre m´ethodologie traite un th`eme principal : nous avons ´elabor´e un protocole
pour estimer le mouvement des articulations en utilisant un syst`eme de capture optique. Compar´ee `a
d’autres syst`emes, la capture optique n’est pas invasive, mais l’os reste inaccessible. La d´eformation
de la peau et son d´eplacement (en raison de l’activit´e musculaire) induisent des d´eplacements de mar-
queurs par rapport `a l’os (Figure 1). Ces mouvements repr´esentent un artefact qui affecte l’estimation
de la cin´ematique du squelette et est consid´er´e comme la source d’erreur la plus critique dans l’analyse
du mouvement humain [LCCC05]. Plusieurs m´ethodes ont ´et´e propos´ees pour r´eduire ces erreurs, mais
ces techniques souffrent des limitations suivantes :
•Les approches math´ematiques, telles que la technique du Point Cluster [AA01], sont instables et
ne r´eussissent pas mieux que les estimateurs traditionnels (ex : l’algorithme de d´ecomposition en
valeur singuli`ere [SB93]). Ces approches ne sont donc pas efficaces pour compenser les artefacts
de peau.
•Les m´ethodes, telles que la calibration multiple de rep`eres anatomiques [CSFL05], sont fond´ees
sur des hypoth`eses invalides (ex : supposer que le mouvement de la peau au cours d’une posture
statique est le mˆeme que pendant des activit´es dynamiques).
•Les techniques, telles que l’optimisation globale [LO99], sont limit´ees par l’utilisation d’articulations
`a rotule (c’est-`a-dire qu’aucune translation articulaires n’est permise), ce qui simplifie la struc-
ture de l’articulation et ce qui n’est pas sp´ecifique au sujet.
En conclusion, la correction des artefacts de peau est toujours d’actualit´e. Dans cette th`ese, nous
IX

proposons d’´etendre les travaux existants avec une m´ethode de correction qui combine l’optimisation
non-lin´eaire avec des contraintes de mouvement articulaire, et permet surtout des translations au
niveau de l’articulation.
Figure 1: La trajectoire d’un marqueur au cours d’une activit´e de flexion. En T2, le marqueur se
d´eplace dans le syst`eme de coordonn´ees de l’os, lorsque le muscle se contracte. Image provenant de
[AA01], utilis´ee avec permission.
Une fois que le mouvement de l’articulation de la hanche est estim´e de fa¸con pr´ecise, une ´etude clinique
peut ˆetre effectu´ee. Ce travail comprend une ´etude du mouvement de la hanche chez les danseuses
professionnelles de ballet, une population sujette `a d´evelopper de l’arthrose [Mas01] [Bin03] [LS06]
[GH09]. En effet, des l´esions chondrolabrales caract´eristiques sont diagnostiqu´ees `a un ˆage tr`es jeune
dans cette population (ex : `a l’ˆage de 18-25 ans). Les questions suivantes sont pos´ees :
•Est-ce que l’arthrose est le r´esultat unique de conflits f´emoroacetabulaires (anomalies mor-
pholigues) ?
•Est-ce que l’arthrose est une cons´equence de l’activit´e des danseuses (mouvements r´ep´etitifs
extrˆemes, subluxations) ?
•Est-ce la morphologie du patient qui n’est pas adapt´ee au mouvement ?
•Quels sont les patients `a risque ?
•Quelles sont les morphologies `a risque ?
X

Pour r´epondre `a ces questions, nous proposons d’examiner plusieurs m´ethodes, comme d’effectuer
des mesures morphologiques (ex : mesure de l’angle alpha, de la profondeur de l’ac´etabulum, de la
version ac´etabulaire), de quantifier la congruence de l’articulation et de d´etecter la r´egion du conflit
f´emoroacetabulaire (ex : en d´etectant les collisions entre les tissus articulaires). L’enregistrement et
l’´etude des hanches des danseuses professionnelles de ballet lors de postures extrˆemes a pour but de
nous fournir un mod`ele cin´ematique extrˆeme de l’articulation de la hanche.
Objectifs et contributions
Les objectifs fondamentaux de cette ´etude sont les suivants :
•L’identification des mouvements arthrog`enes `a travers l’´etude du mouvement de la hanche des
danseuses professionnelles de ballet.
•La visualisation et la localisation des conflits f´emoroacetabulaires potentiels, et la quantification
de l’amplitude de mouvement de la hanche et sa congruence dans les postures extrˆemes.
•Une meilleure compr´ehension de l’arthrose de la hanche en rapport avec la morphologie et la
cin´ematique.
•Le diagnostic pr´ecoce de l’arthrose de la hanche, en apportant aux orthop´edistes des outils
fiables.
Pour atteindre ces objectifs, notre recherche est r´ealis´ee en deux ´etapes :
Tout d’abord, nous avons mis en place un protocole d’estimation du mouvement de la hanche du
patient en utilisant un syst`eme de capture de mouvement optique. Pour r´esoudre les probl`emes de
d´eformation de la peau, nous proposons une m´ethode de correction bas´ee sur trois composantes :
•Un estimation par les moindres carr´es pour optimiser le calcul des centres de rotation et les
orientations des segments. En raison des mouvements non-lin´eaires des marqueurs [CCL93],
nous utilisons un algorithme de programmation quadratique et s´equentiel [LT01] pour assurer
robustesse et convergence rapide.
•Il a ´et´e observ´e [KASS94] que les artefacts de peau peuvent provoquer des translations non-
physiologiques ou mˆeme des dislocations. Par cons´equent, des contraintes anatomiques sont
appliqu´ees pour ´eviter ces effets ind´esirables.
•Bien que le centre de rotation de la hanche puisse ˆetre consid´er´e comme ´etant fixe au cours des
mouvements de faible amplitude, ceci n’est pas valide pour les mouvements extrˆemes [GKCMT+09].
XI

En effet, une subluxation potentielle pourrait se produire pour ´eviter les p´en´etrations osseuses.
Ainsi, des d´etections de collision sont effectu´ees entre les os et les r´eponses `a ces collisions sont
ensuite calcul´ees pour atteindre l’´etat de non-p´en´etration (ce qui permet de d´eplacer le centre
de rotation de la hanche au cours du mouvement).
Cette m´ethode de correction a l’avantage de fonctionner en temps r´eel et est applicable `a d’autres
articulations. La validation de cette m´ethode est obtenue avec des donn´ees recueillies `a l’aide d’un
protocole d’IRM dynamique.
Avant de convertir les trajectoires des marqueurs en animation, notre travail se porte sur un autre
probl`eme classique en analyse de mouvement : les positions des marqueurs par rapport aux os sont
inconnues. Une calibration est donc n´ecessaire afin d’´etablir une correspondance entre l’anatomie
et le mouvement. Cette proc´edure est appel´ee calibration anatomique. Dans la plupart des ´etudes
cin´ematiques, les positions des segments et leurs orientations par rapport au cluster de marqueurs sont
´etablies `a partir de la calibration d’un certain nombre de rep`eres anatomiques, externes et palpables
[CCCL95]. Le mauvais placement de ces rep`eres est une source d’erreur qui affecte la d´etermination de
la position de l’os, et de ce fait, l’estimation et l’interpr´etation de la cin´ematique articulaire [CLCC05].
Pour r´ealiser cette calibration, notre id´ee est de combiner IRM et body scanner 3D afin d’obtenir une
meilleure approximation grˆace `a la position des marqueurs sur la peau.
La deuxi`eme ´etape est la phase exp´erimentale et analytique. Celle-ci consiste `a ´etudier le mouvement
des hanches des danseuses professionnelles de ballet, puisqu’elles sont soumises `a de fortes amplitudes
de mouvement pendant leurs activit´es quotidiennes. Des conflits f´emoroacetabulaires et/ ou des
subluxations pourraient ˆetre des causes potentielles de d´eveloppement d’arthrose de hanche chez cette
population avec des stigmates potentielles chez les danseuses symptomatiques. Dans ce travail, ces
hypoth`eses sont ´evalu´ees grˆace `a :
•L’analyse de mesures morphologiques standards (ex : mesure de l’angle alpha, de la profondeur
de l’ac´etabulum, de la version ac´etabulaire) qui sont g´en´eralement utilis´ees pour diagnostiquer les
conflits f´emoroacetabulaires. Dans ce but, un ensemble d’outils de mesure est mis en place pour
´evaluer la normalit´e de l’articulation de la hanche du sujet en am´eliorant la lecture (subjective)
des images radiologiques.
•La quantification des translations f´emoroacetabulaires pour d´eterminer la pr´esence de sublux-
ation, en se basant sur la troisi`eme composante de notre m´ethode de correction d’artefacts de
peau.
XII

•La d´etection de la r´egion des conflits f´emoroacetabulaires en utilisant des m´ethodes de d´etection
de collision et en mesurant la compression des cartilages par des m´ethodes de calcul de p´en´etration
(des simulations bas´ees sur la physique pourraient ˆetre aussi int´egr´ees afin de visualiser la
d´eformation des cartilages et calculer la pression `a l’int´erieur de l’articulation).
Les r´esultats de nos simulations sont ensuite compar´es `a l’´etude clinique (analyse radiologique et
examen clinique). Si nous pouvons comprendre la relation entre la morphologie et la cin´ematique,
nous serons en mesure de d´eterminer si certaines morphologies sont mieux adapt´ees aux activit´es
pratiqu´ees par les danseurs. Finalement, pour mettre en œuvre et tester nos contributions, toutes
nos donn´ees d’acquisition et nos m´ethodes sont int´egr´ees dans une plateforme clinique dirig´ee par une
ontologie m´edicale. L’objectif est de fournir aux orthop´edistes une visualisation et une simulation
interactive de la hanche pour son examen clinique.
R´esultats
Nous d´emontrons l’efficacit´e des m´ethodes propos´ees [MTCS08] [CLMT08] [CAVMT09] [CSKC+09]
par rapport aux techniques pr´ec´edentes dans les aspects suivants :
•Pr´ecision : `a travers une validation ad´equate, nous montrons que la pr´ecision de nos m´ethodes
est de l’ordre du millim`etre. Grˆace au body scanner 3D et `a l’utilisation de mod`eles 3D, la cal-
ibration anatomique est plus pr´ecise. Contrairement aux techniques pr´ec´edentes qui appliquent
de fortes contraintes cin´ematiques, notre algorithme d’estimation du mouvement permet des
translations au niveau de l’articulation, ce qui apporte une simulation plus valable d’un point
de vue physiologique.
•Robustesse : notre algorithme d’estimation du mouvement est capable de g´erer de larges et
diverses amplitudes de mouvement, ainsi que de g´erer la variabilit´e inter-patient.
•Automatisation : `a partir de peu de param`etres de l’utilisateur (un fichier standard de tra-
jectoires de marqueurs), notre algorithme d’estimation du mouvement est en mesure de calculer
directement la cin´ematique de la hanche du sujet. En outre, en exploitant les caract´eristiques
g´eom´etriques des mod`eles 3D, notre m´ethode de calibration anatomique est quasi automatique.
•Faisabilit´e clinique : par rapport aux techniques pr´ec´edentes qui sont coˆuteuses en temps en
raison des acquisitions de donn´ees suppl´ementaires et requises, notre protocole de mouvement
est plus faisable cliniquement, car il ne n´ecessite qu’une seule et unique acquisition de donn´ees
suppl´ementaire (un body scan 3D de 15 secondes de la surface corporelle du sujet).
XIII

•Vitesse de calcul : notre algorithme d’estimation du mouvement permet une visualisation
et une interaction avec les donn´ees en temps r´eel, ce qui facilite l’analyse de syst`emes humains
complexes.
•Flexibilit´e : les m´ethodes propos´ees sont g´en´eriques et ne sont pas limit´ees `a une articulation
sp´ecifique.
Grˆace `a l’´etude des danseuses, nous mettons ´egalement en avant les constatations cliniques suivantes
[CKCD+09] [DMKC+09] [CKCD+10a] [CKCD+10b] [DKCC+10] :
•Chez les jeunes adultes, l’arthrose pr´ecoce n’est pas seulement le r´esultat de conflits f´emoroacetabulaires.
Les mouvements r´ep´etitifs extrˆemes pourraient aussi affecter le d´eveloppement pr´ecoce de l’arthrose
de la hanche.
•Une pratique prolong´ee de la danse pourrait exposer la hanche morphologiquement “normale” `a
des conflits f´emoroacetabulaires r´ecurrents en position sup´erieure ou post´erosup´erieure et `a des
subluxations de l’articulation.
•Certains mouvements de danse semblent ˆetre arthrog`enes : d´evelopp´e `a la seconde, grand ´ecart
facial, grand ´ecart lat´eral et grand pli´e. Ces mouvements devraient donc ˆetre limit´es en fr´equence.
•Aucune morphologie sp´ecifique semble ˆetre n´ecessaire pour la danse. Les amplitutes extrˆemes
de mouvement sont possibles grˆace `a un entraˆınement intensif et r´egulier. Elles sont le r´esultat
d’une combinaison de trois mouvements articulaires.
Limitations et perspectives
Malgr´e les avanc´ees attribuables aux m´ethodes que nous pr´esentons, il y a un certain nombre de
limitations. L’exp´erience acquise au cours de cette th`ese nous permet de mettre en ´evidence certains
aspects et probl`emes qui devront recevoir une attention particuli`ere dans des travaux futurs. Plus de
travail est ´egalement requis en terme de test et validation.
•Calibration anatomique : l’automatisation et la flexibilit´e en terme de traitement et de
g´eom´etrie, respectivement, sont deux aspects qui pourraient ˆetre encore plus performant con-
cernant notre m´ethode de calibration. En effet, l’identification de la position des marqueurs
sur le scan pourrait ˆetre acc´el´er´ee en utilisant des m´ethodes de partionnement du corps et des
techniques de d´etection automatique. Notre m´ethode de calibration est bas´ee sur l’utilisation
XIV

de mod`eles g´en´eriques. Pour accroˆıtre sa flexibilit´e, il serait aussi opportun de d´evelopper un
algorithme plus complet et ind´ependant de la g´eom´etrie des mod`eles.
•Algorithme d’estimation du mouvement : il existe une extension possible. Au lieu de
corriger le centre de rotation de la hanche lorsqu’un contact anormal survient entre l’os de
la hanche et le f´emur, nous pourrions introduire des contraintes d´eriv´ees de la m´ecanique des
milieux continus. L’id´ee serait d’int´egrer des forces (charges) afin de trouver l’´equilibre dans
l’articulation, et par cons´equent avoir une approximation plus exacte du centre de rotation de
la hanche. Toutefois, ces forces doivent ˆetre disponibles, ce qui peut ˆetre difficile `a mesurer en
fonction du mouvement (ex : mouvements de danse).
•D´etection des conflits f´emoroacetabulaires : nous nous sommes concentr´es sur l’interpr´etation
g´eom´etrique du contact entre les tissus articulaires. Nous pensons que notre simulation pourrait
b´en´eficier de l’utilisation de mod`eles biom´ecaniques en tenant compte des propri´et´es m´ecaniques
des tissus mous et osseux, et ainsi contribuer `a une meilleure compr´ehension de la pathologie.
•Validation : en raison de la difficult´e `a mesurer (ex : pas d’acc`es `a la cin´ematique des os)
et de la complexit´e du syst`eme musculo-squelettique, les mod`eles fonctionnels sont difficiles `a
valider. Des tests approfondis et des collectes de donn´ees sont obligatoires, ce qui n’a pas pu ˆetre
exhaustivement r´ealis´e pendant cette th`ese. Nous recommandons donc des tests de validation
suppl´ementaires.
XV

Contents
List of Figures XXI
List of Tables XXVII
Chapter 1 Introduction 1
1.1 Researchcontext ....................................... 2
1.2 Motivations .......................................... 3
1.3 Objectives and contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Outline ............................................ 8
Chapter 2 Related work 11
2.1 Introduction.......................................... 12
2.2 Instrumentation for 3D motion recording . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.2.1 Bone-basedtechniques................................ 12
2.2.2 Skin-basedtechniques ................................ 16
2.2.3 Summary ....................................... 19
2.3 Soft tissue artifact assessment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.1 Techniques based on intra-cortical pins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.2 Techniques based on external fixators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.3 Techniques based on percutaneous trackers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.3.4 Techniques based on R¨ontgen photogrammetry . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.3.5 Techniques based on Magnetic Resonance Imaging . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.3.6 Summary ....................................... 25
2.4 Soft tissue artifact minimization and compensation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.4.1 Rigidskinframes................................... 31
2.4.2 Solidificationmodel ................................. 31
XVII

2.4.3 Point cluster technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.4.4 Multiple anatomical landmark calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.4.5 Dynamiccalibration ................................. 35
2.4.6 Softtissuemodeling ................................. 36
2.4.7 Globaloptimization ................................. 38
2.4.8 Techniques using imaging technologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.5 Discussion........................................... 42
Chapter 3 Motion study of the hip joint 45
3.1 Introduction.......................................... 46
3.2 Anatomyofthehipjoint................................... 46
3.2.1 Osteology....................................... 46
3.2.2 Syndesmology..................................... 47
3.2.3 Myology........................................ 49
3.3 Segmentalkinematics .................................... 50
3.4 Coordinatesystems...................................... 52
3.4.1 Anatomicallandmarks................................ 53
3.4.2 Pelvic coordinate system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.4.3 Femoral coordinate system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.4.4 Joint coordinate system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.4.5 Hipjointcenter.................................... 57
3.5 Clinical movements and range of motion of the hip joint . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.5.1 Flexion/extension .................................. 59
3.5.2 Abduction/adduction................................ 60
3.5.3 Internal/ external rotation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.6 Jointkinematics ....................................... 61
3.6.1 Translational degrees of freedom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.6.2 Rotational degrees of freedom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.6.3 Homogeneous transformation matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.6.4 Global vs. relative transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.7 Conclusion .......................................... 67
Chapter 4 Hip joint kinematics estimation 69
4.1 Introduction.......................................... 70
4.2 Motioncapture ........................................ 70
XVIII

4.2.1 Markersconfiguration ................................ 71
4.2.2 Calibration of the system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.2.3 Calibration of the subject . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.2.4 Motion tracking and post-processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.3 Anatomicalcalibration.................................... 75
4.3.1 3Dbodyscanning .................................. 76
4.3.2 Markersextraction.................................. 77
4.3.3 Body scan model post-processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.3.4 MRI skin model pre-processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
4.3.5 Registration...................................... 81
4.3.6 Validation....................................... 86
4.4 Soft tissue artifact minimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.4.1 Nonlinear optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.4.2 Jointconstraints ................................... 90
4.4.3 Collisiondetections.................................. 92
4.4.4 Validation....................................... 93
4.5 Bodyanimation........................................ 96
4.5.1 Skeletonanimation.................................. 96
4.5.2 Skinning........................................ 97
4.6 Semantic-drivenplatform .................................. 99
4.7 Conclusion .......................................... 100
Chapter 5 Experiments and results 101
5.1 Introduction.......................................... 102
5.2 Subjects............................................ 102
5.3 Clinicalevaluation ...................................... 103
5.3.1 Anamnesis and clinical examination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.3.2 MRIexamination................................... 104
5.3.3 Morphological analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
5.4 Motioncaptureprotocol................................... 108
5.5 Range of motion quantification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
5.6 Hip joint congruency quantification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.7 FAIdetection......................................... 112
5.8 Statistical analysis and results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.8.1 Arabesque....................................... 115
XIX

5.8.2 D´evelopp´edevant................................... 115
5.8.3 D´evelopp´e `a la seconde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
5.8.4 Grand´ecartfacial .................................. 115
5.8.5 Grand´ecartlat´eral.................................. 115
5.8.6 Grandpli´e ...................................... 117
5.8.7 Comparison of simulation and clinical findings . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
5.9 Discussion........................................... 119
Chapter 6 Conclusion 121
6.1 Contributions......................................... 122
6.2 Limitations and future work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
6.2.1 Anatomical calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
6.2.2 Boneposeestimation ................................ 124
6.2.3 Femoroacetabular impingement detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
6.2.4 Validation....................................... 124
Appendix A Acronyms 127
Appendix B Osteoarthritis (OA) 129
Appendix C Software implementation and functionalities 132
Appendix D Publications 145
Glossary 149
Bibliography 153
XX

List of Figures
1 La trajectoire d’un marqueur au cours d’une activit´e de flexion. En T2, le marqueur se
d´eplace dans le syst`eme de coordonn´ees de l’os, lorsque le muscle se contracte. Image
provenant de [AA01], utilis´ee avec permission. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X
1.1 Excessive overcoverage of the femoral head by acetabulum in pincer FAI (left), causing
abutment against the acetabular rim. Reduced head-neck offset of cam FAI (right):
non-spherical head abuts the acetabular rim. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Types of alignment of femoral head to acetabular socket: a) normal b) subluxation c)
luxation............................................. 4
1.3 The trajectory of an individual marker during a step-up activity. In T2, the marker
is displaced in the bone system as the muscle contracts. Image from [AA01] used by
permission. .......................................... 5
2.1 View of one subject with the triad targets attached to the tibial, femoral and patellar
pins. Image from [LCS+94] used by permission. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2 a) An Ilizarov fixator, commonly used in the stabilization of bone fracture b) The
corresponding X-ray image. Image from [web] used by permission. . . . . . . . . . . . 14
2.3 Percutaneous tracker including the four halo pins used to mount the device and the
four retroreflective targets. Image from [HOS+97] used by permission. . . . . . . . . . 15
2.4 RSA of a prosthetic knee: a) markers positioning b) the corresponding X-ray image.
Image from [VNRR02] used by permission. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.5 Real-time dynamic MRI of the thigh. Image from [GPMTV04] used by permission. . . 16
2.6 The two main motion capture systems: a) optical (Vicon) b) magnetic (Ascension). . . 18
2.7 a) The Physilog system for recording sensors b) The position of the sensor on shank
(red), and its corresponding virtual sensor on ankle (green). Image from [DJC+06] used
by permission ( c
2006IEEE)................................. 19
XXI

2.8 The five categories of technique in STA minimization. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.9 The two trends in STA minimization: the first group treats each body segment sepa-
rately, while the second group includes segment relative motion. . . . . . . . . . . . . . 30
2.10 The capability of the proposed techniques to cope with the two different movements
that a cluster of markers undergoes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.11 Technical markers and ALs in the double static calibration for cycling: a) extension
posture and b) flexion posture. Image from [CCP+97] used by permission. . . . . . . . 35
2.12 Vibration response of a 30mm wand marker after release with relaxed muscles and
muscles in tension. Image from [KT99] used by permission. . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.13 Typical representation of a multi-link model with ball and socket joints. The small
spheres linked to each segment correspond to the skin markers. . . . . . . . . . . . . . 38
2.14 a) Markers displacements: yellow = real markers positions, blue = calculated positions
b) Best markers selection (in red). Image from [YCGMMT04] used by permission. . . 41
3.1 The hip bone (lateral view) and the femur (anterior view). Netter illustration from
www.netterimages.com c
Elsevier Inc. All rights reserved. . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.2 The hip joint (lateral view). Netter illustration from www.netterimages.com c
Elsevier
Inc.Allrightsreserved. ................................... 48
3.3 The ligaments of the hip (anterior and posterior views). Netter illustration from www.
netterimages.com c
Elsevier Inc. All rights reserved. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4 The muscles of the hip and thigh (posterior and anterior views). Netter illustration
from www.netterimages.com c
Elsevier Inc. All rights reserved. . . . . . . . . . . . . 50
3.5 The position vector of a vertex represented in a global (gx,gy,gz) and a local frame
(lx,ly,lz), indicated as gpand lp,respectively....................... 52
3.6 Location of hip and femur bones ALs. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.7 The pelvic coordinate system (X Y Z), the femoral coordinate system (xyz), and the
joint coordinate system (e1e2e3) for the right hip joint. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.8 a) HJC initialization through spherical approximation b) Circumduction motion pattern
of the hip, defined by the elevation αand the angle 0 ≤β < 2π.............. 58
3.9 a) Grand ´ecart lat´eral b) Evaluation of the maximum hip flexion c) Evaluation of the
maximumhipextension.................................... 59
3.10 a) Grand ´ecart facial b) Evaluation of the maximum hip abduction. . . . . . . . . . . 60
3.11 a) Evaluation of the maximum hip internal rotation b) Evaluation of the maximum hip
externalrotation........................................ 61
XXII

3.12 The points defined in the pelvic (Qh) and in the femoral frames (Qf) used to describe
the joint translational degrees of freedom: a) the translation is null and the two points
coincide b) the translation denotes a subluxation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.13 Bone and joint transforms in the reference (MRI acquisition) pose (left), in a user pose
(middle) and in the neutral pose (right). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.14 Global vs. relative bone transforms: t0refers to the reference (MRI acquisition) pose,
t1,t2and t3to successive user poses. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
4.1 Markers position on the subject’s body (front and back views). . . . . . . . . . . . . . 71
4.2 Calibration of the Vicon system: a) L-FRAME b) WAND. . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.3 3D body scanning: a) subject scanned with the skin markers b) resulting point cloud. 77
4.4 Markers extraction procedure: a) user point selection b) automatic selection of the
points of interest c) sphere fitting and outliers removal. . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.5 Markers extraction results. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
4.6 Original scan model (left) and corresponding generic body model after fitting (right). . 80
4.7 Skin model generated from MRI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.8 a) Merged skin models without pre-processing: the orange arrow shows the overlapping
surfaces, the green arrows the internal body points b,c,d) Skin model pre-processing:
the undesirable points (in red) are first selected (b) and then removed using the clipping
filter (c). The two skin models are finally merged together (d). . . . . . . . . . . . . . 81
4.9 The markers and the body scan model segmented into two parts (left): the yellow part
is conformed to the MRI skin model (right) and the green parts are rigidly registered. 82
4.10 Manual registration: the body scan model and the MRI skin model are perfectly aligned. 83
4.11 Barycentric coordinates at point Pi⊥............................. 84
4.12 The MRI skin model with the hole at the crotch (left) and the corresponding schematic
view (right) illustrating our projection method. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.13 a,b,c) Rigid registration: for each part, appropriate points are selected (in red) on the
generic body model surface from the pelvis to the knee, at the junction of the part of to
be registered. Each set of points are used to compute the rigid transform of the torso
(b) and the two shanks (c), respectively. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.14 a) Registration result b) The surface contours drawn in a MRI slice: the green (body
scan model) and blue (MRI skin model) contours are perfectly aligned. . . . . . . . . . 86
4.15 a) MRI-compatible markers setup b) Error made on the skin markers after anatomical
calibration: green = real markers positions (MRI-compatible markers), red = registered
skinmarkers. ......................................... 87
XXIII

4.16 Visualization of the error made on the markers during motion (3 different postures):
the red spheres are the recorded markers positions (pi), while the green spheres are
their estimated positions (p0
i)................................. 90
4.17 a) The femur undergoes non-physiological translations due to STA b) The position of
the femur is corrected, so that the origins of the pelvic and femoral frames are aligned
ontheHJC........................................... 91
4.18 Intersection (orange circles) between the surfaces of the femur and hip bone that gen-
erally occurs during extreme motion (front and back views). . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.19 2D schematic view of the collisions detection algorithm: the femur is corrected at each
instant frame. As a result, the HJC undergoes a translation of vector DHJC. . . . . . 93
4.20 Examples of computed dancing postures: a) d´evelopp´e `a la seconde b) grand pli´e c)
grand´ecartfacial. ...................................... 97
4.21 Examples of computed dancing postures with the animated body scan model: a)
d´evelopp´e `a la seconde b) d´evelopp´e devant c) arabesque. . . . . . . . . . . . . . . . . 98
4.22 The semantic-driven platform with the ontology (right hand window and right image),
the 3D visualization window (left), the MRI window (middle top), the patient loader
(middle window) and the visualization/ simulation tools (bottom right window). . . . 99
5.1 a,b,c) Types of lesions found in dancers: degenerative labrum (a), cartilage thinning
associated with subchondral cysts (b), herniation pit (c) d) Spatial partitioning of the
acetabular region in quadrants to report the location of lesions. . . . . . . . . . . . . . 105
5.2 a) Computation of the acetabular version based on 3D reconstruction; roof edge (RE)
and equatorial edge (EE) are lines drawn between the anterior and posterior acetab-
ular edges, defining the orientation of the acetabular opening proximally and at the
maximum diameter of the femoral head respectively (arrows) b) Definition of the ac-
etabular depth (right) on a transverse oblique MR image (left) c) Definition of the α
angle (right) on a radial MR image (left), illustrating a cam type morphology (α= 85◦).107
5.3 a) Computation of the neck-shaft angle (right) on a frontal MR image (left), illustrating
a normal morphology (θ= 132◦) b) Definition of the femoral neck torsion. The torsion
angle is calculated in the axial plane by superimposing MR images taken at different
heights (each image is stored in a different color channel). . . . . . . . . . . . . . . . . 108
5.4 Recorded dancing movements: a) arabesque b) d´evelopp´e devant c) d´evelopp´e `a la
seconde d) grand ´ecart facial e) grand ´ecart lat´eral f ) grand pli´e. . . . . . . . . . . . . 109
XXIV

5.5 Computed dancing postures for the subject #1 (here the left hip): a) arabesque b)
d´evelopp´e devant c) d´evelopp´e `a la seconde d) grand ´ecart facial e) grand ´ecart lat´eral
f)grandpli´e. ......................................... 110
5.6 The vector DHJC used to quantify the congruency of the hip joint: a) the translation
of the HJC is null and the joint is thus congruent b) the translation of the HJC denotes
asubluxation.......................................... 111
5.7 2D schematic view of the FAI detection algorithm. The penetration depth is defined
for each Piby the norm of the vector PiPi⊥and determines the topographic extent (in
mm) of the labrum compression. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.8 a) Visualization of the FAI region during extreme motion (posterior and lateral views).
The colors represent the penetration depth distribution b) Acetabulum divided into
8 sectors (position 1 anterior, position 2 anterosuperior, position 3 superior, position
4 posterosuperior, position 5 posterior, position 6 posteroinferior, position 7 inferior,
position 8 anteroinferior) to report the location of the impingement zone. . . . . . . . 113
5.9 Histograms showing the distribution of frequency of the computed impingement zones
for each movement: a) d´evelopp´e devant b) d´evelopp´e `a la seconde c) grand ´ecart facial
d) grand ´ecart lat´eral (front leg) e) grand ´ecart lat´eral (back leg) f) grand pli´e. . . . . 116
5.10 Histogram showing the frequency of impingement by movement. . . . . . . . . . . . . 117
5.11 Histogram showing the frequency of subluxation by movement. . . . . . . . . . . . . . 118
5.12 An example of superior FAI while performing a d´evelopp´e `a la seconde (left) and the
corresponding contact zones (orange circles, middle and right images) on the hip and
femur bones models (the cartilages and the labrum are not shown for clarity). The
type of contact is characteristic of a femoroacetabular conflict, but located in superior
position............................................. 119
B.1 Osteoarthristis condition. Image courtesy of Medical Multimedia Group LLC, eOrthopod.129
B.2 Surgical procedures. Image courtesy of Medical Multimedia Group LLC, eOrthopod. . 131
C.1 Systemoverview........................................ 133
C.2 The2Dand3DWindows................................... 134
C.3 Patientloader. ........................................ 134
C.4 Ontologybrowser. ...................................... 135
C.5 Querydialogbox........................................ 136
C.6 Patient’sdatabrowser..................................... 137
C.7 Objects list and organ properties dialog boxes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
XXV

C.8 Dissection mode dialog box. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
C.9 Modelsdialogbox. ...................................... 139
C.10Visualizationdialogbox.................................... 140
C.11Simulationdialogbox. .................................... 142
C.12Imageoptionsdialogbox. .................................. 144
XXVI

List of Tables
1.1 Clinical features of osteoarthritis. Reproduced from [ML00] used by permission. . . . . 3
2.1 Instrumentation for 3D motion recording. Note: the accuracy is regarded in terms of
bone pose estimation and not in terms of instrument’s precision. . . . . . . . . . . . . 20
2.2 Summary table of the studies reporting STA measurements. Mostly reproduced from
[LCCC05]usedbypermission................................. 28
3.1 Anatomical landmarks definition. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.2 Pelvic coordinate system definition. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.3 Femoral coordinate system definition. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.4 Clinical rotations and translations in the human hip. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.1 Markers configuration used in this thesis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.2 RMS errors by movement, obtained by averaging RMS values for the 11 subjects’ trials.
Values are reported in mm. ................................. 90
4.3 Markers displacements in X, Y and Z directions, and Euclidean distances between the
computed and actual marker position. Values are reported in mm. ........... 94
4.4 Femur reconstruction errors for medio-lateral (tz), antero-posterior (tx) and proximo-
distal (ty) translations [mm], and for flexion/ extension (γ), abduction/ adduction (α)
and internal/ external rotation (β) [deg]........................... 95
5.1 Subjects age, weight and height. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.2 Morphological analysis (N=22hips). ........................... 108
5.3 Range of motion of the hip joint by movement. Values are reported in deg. . . . . . . 114
5.4 Computed penetration depths and subluxations by movement. Values are reported in
mm. .............................................. 117
XXVII

Chapter 1
Introduction
1James Robert, 1705-1776. Dictionnaire universel de m´edecine, de chirurgie, de chimie, de botanique, d’anatomie, de
pharmacie, d’histoire naturelle, etc. Pr´ec´ed´e d’un discours historique sur l’origine & les progr`es de la m´edecine, Paris:
chez Briasson, 1746-1748. Collection L´eo-Pariseau. Biblioth`eque des livres rares et collections sp´eciales, Universit´e de
Montr´eal. Image from http://www.bib.umontreal.ca/CS/livre-savant/renaissances/fiches/encarteres.htm used
by permission.
1

1.1 Research context
MIRALab at the University of Geneva has a long history of innovations in the field of medical sim-
ulation [KBG+95] [BGK+96] [MWMTT98] [YCGMMT04] [KSMT05] [GMMT06]. At the beginning,
efforts were primarily direct towards modeling and visualization of 3D generic models of human organ
extracted from Computed Tomography (CT). After years of development at MIRALab, clinicians
can now obtain a complete 3D view of the hip joint, including bones and soft tissues, reconstructed
from innovative segmentation algorithms based on Magnetic Resonance Imaging (MRI) [Gil07], which
is not invasive compared to CT. Moreover, the process is almost automatic and the 3D models are
patient-specific.
Since most of the pathological cases relate to the joint kinematics (functional level), static 3D models
are not sufficient to diagnose abnormalities and to understand the articular physiology. Therefore,
substantial research was also conducted at MIRALab in the use of non-invasive techniques to quantify
joint kinematics in vivo and in silico. Information from optical motion capture, MRI and computer
was combined. First, methods were proposed to locate the hip joint center (HJC) and to assess the
range of motion of the hip joint [Kan05]. This information is important for the surgical planning.
However, only patients with a normal range of motion (people not assuming extreme positions such as
the dancers for example) were studied. Hence, the behavior of the hip joint while performing extreme
postures is still unknown. Second, another work combining dynamic MRI and optical motion capture
was carried out [YC06]. The dynamic MRI was used to quantify the markers displacements and to
develop a correction algorithm in order to reduce the errors of skin artifact in optical systems. Despite
an interesting approach, this method used a virtual skeleton to derive the joints kinematics when using
the optical system. This methodology was thus not subject-specific, was simplified in terms of joint
structures and was prone to error during the skeleton calibration (error ≈2cm per segment), which
is not accurate for medical applications. Therefore, further research is needed in this area.
Nowadays, a strong focus is being put in the physically-based simulation. Indeed, the analysis of the
stress and contact distribution in soft tissues contributes to the understanding of hip biomechanics
(e.g., mass-spring [MSBT05] [SMBT05] and Finite-Element method [CBF06] [CBF08]). However,
these techniques do not generally simulate complex geometrical 3D meshes (for instance patient-
specific models) during sophisticated movements. The movement is typically simplified to simple
anatomical angles or to low amplitude motion. Nevertheless, it is crucial to simulate both the real
patient’s anatomy and kinematics, since large anatomical variations exist among individuals and that
all people move differently.
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The work presented in this dissertation has been done in the framework of CO-ME (Computer Aided
and Image Guided Medical Interventions)1. CO-ME is a Swiss National Foundation project, the global
objective being “to develop an interactive clinical visualization for the hip joint examination”. Our
contributions to this project within this research context are 1) to provide the required motion input
for the simulation, where skin artifacts are effectively reduced and 2) to study the hip joint in extreme
and complex postures.
1.2 Motivations
Musculoskeletal disorders (MSDs) are injuries of either muscles, nerves, tendons, ligaments, joints,
cartilage, or spinal discs. Most MSDs are not typically the result of an instantaneous or acute event
(e.g., a slip, trip, or fall), but reflect a more gradual or chronic development. MSDs include problems
such as back pain, joint diseases, osteoporosis and limb trauma due to accidents. Within the framework
of this research, a special focus is put in the search of early signs of hip osteoarthritis (OA) and their
subsequent treatment. The typical patient with OA is middle-aged or elderly. As ageing of population
is growing at a rapid pace, a better knowledge of the pathogenesis is critical. Most often, the patient
will suffer pain and stiffness in and around the hip joint, along with some limitation of function and
mobility (Table 1.1) [ML00].
Symptoms Signs
Joint pain Bony enlargement at affected joints
Morning stiffness lasting less than 30 minutes Limitation of range of motion
Joint instability or buckling Crepitus on motion
Loss of function Pain with motion
Malalignment and/ or joint deformity
Table 1.1: Clinical features of osteoarthritis. Reproduced from [ML00] used by permission.
OA of the hip could be caused by femoroacetabular impingements (FAI) which occur when there is
an abnormal contact between the proximal femur and the acetabular rim. Generally, two basic types
of impingement can be distinguished (Figure 1.1): 1) the cam FAI caused by a non-spherical femoral
head at the femoral head-neck junction [InL+01] [LPB+04] [BKG05] [PMD+06] [TGB+08] and 2)
the pincer FAI due to acetabular overcoverage [GPB+03] [LPB+04] [BKG05] [PMD+06] [TGB+08] or
acetabular retroversion [RLK99]. These morphological abnormalities induce degenerative lesions of
the cartilages and the superior labrum [PMD+06] [TGB+08] [LeG09]. In severe arthritic conditions,
and when no improvement with medication is noted, surgical treatments and more commonly, total
1http://www.co-me.ch/, accessed November 2009
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