Stagiaire en Détection Des Caractéristiques Spatio-temporelles de La Marche

**Description du poste**:
**Nos patients sont notre priorité. Nous améliorons leur vie en imaginant et en développant de nouveaux dispositifs médicaux, de nouveaux composants, de nouveaux outils numériques.**

**Nous nous appuyons sur le plus grand réseau de centres d’orthopédie en France, un écosystème collaboratif avec des équipes d’orthoprothésistes, de médecins et d’ingénieurs du monde entier et nous capitalisons sur les technologies d’avenir dans des domaines aussi variés que l’intelligence artificielle, les matériaux innovants, la fabrication additive et la biomécanique.**

**Nous avons plus de 100 ans d’existence et nous n’avons jamais été aussi jeunes. Ces dernières années nous avons accéléré notre développement en créant de nouvelles implantations en France, aux USA, au Japon, en Allemagne**

**Si vous êtes engagé, investi, créatif et que vous aimez travailler en équipe**

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**# Human First**

**Pour accompagner notre dynamique et faire face à notre développement, nous recherchons un(e)**:
**Stagiaire en détection des caractéristiques spatio-temporelles de la marche**

**Stage - Temps plein - 6 mois à compter de Février 2026**

**Lyon**

**Profil recherché**:
Malgré l’utilisation de prothèses adaptées, les personnes amputées du membre inférieur présentent souvent des anomalies de la marche, notamment des irrégularités et/ou des asymétries, observables sur les paramètres spatio-temporels. Il est important de suivre l’évolution de ces anomalies, car elles sont associées à d’importantes comorbidités, telles que des lombalgies, le développement d’arthropathies précoces et un risque de chute accru. En particulier, l’aggravation de ces anomalies peut indiquer le besoin d’une prise en charge pour des soins médicaux de réadaptation ou une adaptation des composants prothétiques.

Des composants prothétiques sont équipés de capteurs destinés à évaluer l’état de la prothèse. L’utilisation des données issues de ces capteurs ainsi que des capacités de calcul du microcontrôleur pourrait donc être une solution pour effectuer le suivi des anomalies spatio-temporelles de la marche au cours de la vie courante et de manière non intrusive (pas de capteurs dédiés ni d’intervention).

Une première étude entre le LBMC et PROTEOR a montré la faisabilité de l’évaluation de certaines caractéristiques temporelles de la marche à l’aide d’une machine d’état basée sur des valeurs seuil des données des capteurs. Cette approche a été évaluée grâce à deux jeux de données préalablement collectés par la société PROTEOR : un jeu de données collecté en laboratoire (c-à-d sur des situations contrôlées et labellisées grâce à une mesure de référence) et un jeu de données issu du port de la prothèse dans la vie courante (données non contrôlées).

Le but de ce stage sera d’utiliser les données des capteurs intégrés dans la prothèse Synsys pour développer un outil d’estimation des paramètres spatio-temporels de la marche. L’accent sera mis sur la robustesse de cet outil, qui sera utilisé dans des situations de la vie courante non contrôlées, et sa précision, qui devra permettre de détecter des variations cliniquement significatives de ces grandeurs.

À long terme, les algorithmes développés pourront permettre un meilleur suivi du risque de chute et de prévoir une intervention pour les réduire (algorithmes de contrôle de la prothèse, adaptation de l’appareillage,).

Le stage se déroulera au sein du laboratoire de recherche LBMC en partenariat avec PROTEOR, fabricant de composants prothétiques.

Dans le cadre de ce stage, plusieurs étapes de travail sont prévues:

- Prise en main du sujet, étude bibliographique, identification des paramètres spatiotemporels pertinents et de leurs variations cliniquement significatives.
- Mise en place de méthodes de traitement des données des capteurs embarqués dans la prothèse pour estimer ces paramètres.
- Evaluation de la pertinence de l’approche proposée.

Doté d’un bon esprit d’analyse, vous possédez de solides connaissances en biomécanique et en traitement du signal. A l’aise dans au moins un langage de calcul scientifique (Matlab, Python,), vous disposez de compétences en programmation. Vous avez la capacité de lire et de comprendre des articles scientifiques en anglais. Vous êtes capable de résumer ses travaux dans un rapport scientifique en français et/ou anglais et savez faire preuve d’une bonne capacité à travailler en équipe.

Vous êtes actuellement en recherche d'un stage dans le cadre de la préparation d’un Master 2 ou de fin d’études d’ingénieur.

Vous souhaitez construire votre expérience au sein d’un groupe dynamique où vous pourrez mettre en pratique vos connaissances dans ce domaine, alors cette expérience est faite pour vous