Modélisation anatomique utilisateur spécifique et animation temps-réel.

La complexité de l'anatomie fait de son apprentissage une tâche difficile.

En se basant sur la théorie de l'incarnation (utiliser son propre corps comme support de connaissances améliore leur compréhension et leur mémorisation), nous nous proposons de développer un système en réalité augmentée pour l'apprentissage de l'anatomie en mouvement. Il s'agit d'un miroir anatomique : le capteur Kinect va capturer un utilisateur sur lequel nous allons afficher des données anatomiques (maquette anatomique 3d).

L'idée de ce travail est de pouvoir visualiser des phénomènes anatomiques spécifiques pendant le mouvement et en temps réel : on a par exemple le mouvement des os les uns en fonction des autres, la déformation des muscles pendant un mouvement, l'activité musculaire, etc...

Ma thèse a pour but de résoudre le problème de recalage entre le corps de l’utilisateur du LBA et le modèle porteur des connaissances anatomiques à transmettre par le biais de la réalité augmentée. On veut en effet que l'anatomie interne inférée par le système se superpose à l'image de l’utilisateur sur l'affichage en réalité augmentée. Les verrous de ce travail viennent, d'une part, de la nature des informations captées sur l’utilisateur ; ces informations seront en effet partielles.

D'autre part, tout ceci devra se faire dans le contexte du temps réel.

Au-delà de cette problématique scientifique, ma thèse a une dimension intégrative puisque l’on y vise la réalisation d’un noyau opérationnel de l'applicatif.