Description

Le maintien d’une fonction adéquate des muscles squelettiques est essentiel pour préserver la mobilité, l’autonomie et la qualité de vie des personnes au cours du vieillissement. Des programmes d’exercice combinant entraînement en résistance et en endurance contribuent à lutter contre la sarcopénie, à soutenir la fonction neuromusculaire, et à réduire le risque de chutes et de handicaps.
Plus largement, l’activité physique améliore la santé neurovasculaire et la neuroplasticité, entraînant des bénéfices significatifs sur l’équilibre, les fonctions cognitives et le bien-être mental.
Dans ce contexte, le développement d’une méthode précise et facile d’utilisation pour évaluer l'efficacité de la fonction musculaire constituerait une avancée majeure pour la promotion de la santé, la prévention personnalisée, la rééducation ou encore l’entraînement sportif.
Les technologies actuelles d’évaluation de la fonction musculaire sont fragmentées et présentent des limitations majeures. De plus, ces différentes techniques de mesure sont généralement utilisées séparément, soit au moyen d’instruments de laboratoire encombrants, soit via des dispositifs portables isolés. Ainsi, aucun dispositif portable existant n’est capable de proposer une interprétation mécanistique de la fonction musculaire reliant sa commande nerveuse et la production mécanique associée. Le projet MUSE-MF répond directement à cet enjeu en développant un dispositif diagnostique unique et portable qui intègre un système complet de détection multimodale dédié au diagnostic fonctionnel. Il combine la spectroscopie de bio-impédance (BIS : contraction du muscle) et l’électromyographie (EMG : activation neuromusculaire), afin de permettre un suivi en temps réel de la commande neuronale et de la mécanique contractile pendant la contraction musculaire. Avec un tel dispositif, il devient possible d’évaluer les lésions musculaires, quantifier l'atrophie et distinguer les troubles neuromusculaires induites par des pathologies.

Compétences requises

titulaire d'un Master II ou équivalent en électronique ou bioengineering. Des connaissances en biologie seront appréciées

Bibliographie

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Mots clés

Fonction musculaire, capteur, BIA, EMG