FR2881255A1 - Procede d'elaboration d'une image renale - Google Patents

Abstract

Pour faire apparaître une lithiase dans un examen de tomodensitométrie, on choisit de segmenter l'image avec une détection du maximum du gradient de la densité radiologique mesurée dans les voxels de l'image reconstruite. On montre qu'en agissant ainsi on obtient une évaluation de l'enveloppe de la lithiase qui est objective, indépendante du praticien qui l'effectue. En outre pour rendre la caractérisation de la lithiase plus réaliste, notamment pour suivre les effets d'un traitement thérapeutique, on donne un résultat caractéristique équivalent au volume de la lithiase, de préférence un volume pondéré et à la densité moyenne de la lithiase. L'invention a aussi pour but de faciliter une planification d'intervention d'outils chirurgicaux, lorsqu'il n'est pas possible d'administrer un traitement oral ou de pratiquer une litothripsie.

Description

Procédé d'élaboration d'une image rénale

La présente invention a pour objet un procédé d'élaboration d'une image rénale par utilisation d'un tomodensitomètre. Le domaine de l'invention est le domaine médical. Un but de l'invention est de faciliter la détection de la présence de lithiases, de calcifications dit aussi calculs, situés dans les reins, l'appareil urinaire (vessie, urètres, etc) ou au niveau des vésicules biliaires des patients. Le but de l'invention est également de pouvoir diagnostiquer le traitement approprié à la lithiase, et dans le cas d'une intervention chirurgicale, de fournir des outils de planification de l'intervention à partir de la tomodensitométrie. Le but de l'invention est aussi et surtout de permettre, au cours d'un traitement subi par ces patients, la mesure de l'efficacité du traitement subi.. Enfin, l'invention a pour but de faciliter une planification d'intervention d'outils chirurgicaux, lorsqu'il n'est pas possible d'administrer un traitement oral ou de pratiquer une litothripsie.

Dans le domaine du diagnostic des affections rénales, on avait recours jusqu'à présent à des examens de type échographie parce que les calculs rénaux offrent une bonne réponse à un signal ultrasonore reçu. Il est connu par ailleurs, en radiologie, d'effectuer des urographies. Au cours de ces urographies, un produit de contraste est injecté par les voies urinaires dans l'appareil urinaire d'un patient et son cheminement est suivi sur des images radiologiques. Dernièrement toutefois, des tentatives d'examen du rein à l'aide de tomodensitomètres ont été menées avec des résultats significatifs. En effet, les calculs rénaux présentent une différenciation marquée dans les images rénales, et permettent une localisation et une quantification tridimensionnelle géométrique et densitométrique précise.

La mise au point de ces processus d'acquisition d'images d'affections rénales présente cependant des difficultés difficilement surmontables. En pratique, des images non traitées sont montrées à l'écran et, pour permettre une meilleure interprétation, des processus d'expansion de contraste et ou de segmentation assistés par opérateur sont mis en oeuvre. Ceci signifie qu'un praticien doit pointer sur l'image une partie d'intérêt. Cette partie d'intérêt est discriminée par le praticien du fait de son expérience. ;Sur cette pallie d'intérêt, des traitements de révélation sont entrepris en fonction de paramètres locaux, eux aussi imposés par le praticien. La raison de cette contribution du praticien est la suivante. On peut admettre que, sur un axe qui traverse le rein et qui passe au travers d'une lithiase, à l'endroit de la paroi de la lithiase, le signal de densité radiologique, mesuré en unités Hounsfield, HU, subit une croissance forte. Par exemple sa valeûr. peut passer typiquement de 300 (correspondant à la densité de l'os) à 1000, notamment dans le cas où le calcul est très dense. Normalement, il serait donc possible de placer un seuil à une valeur intermédiaire entre.ces deux valeurs pour discriminer, segmenter, l'image en deux parties celle qui correspond au rein sain (avec des valeurs de densité radiologique inférieures au seuil) et celle qui correspond à la lithiase (avec des valeurs supérieures).

Cependant d'une part les lithiases ne sont pas toujours aussi denses, certaines ne sont seulement qu'en formation..Deuxièmement la présence des tissus environnant le rein a pour effet de décaler l'ensemble du. signal mesuré vers le haut ou vers le bas. En conséquence, la présence d'un tel seuil, fixe, peut amener à fausser la segmentation. C'est pourquoi dans une image un peu préparée, on demande au praticien de fixer les paramètres du seuil, localement. En pratique, cette intervention doit être réalisée coupe par coupe, et pour chacune des coupes il est nécessaire de déterminer le seuil à partir duquel le choix est fait. Pour une profondeur d'examen suffisante, environ 30 coupes doivent être traitées (ou plus selon les modalités d'acquisition et la taille de la lésion à analyser), ce qui. rend le travail d'une part fastidieux et d'autre part pas facilement reproductible. En conséquence cette intervention du praticien est un inconvénient de la méthode.

D'autre part, il est prévu, si un diagnostic de lithiase a été (posé, de traiter le patient afin de le guérir, de cette affection: Le traitement peut comporter un traitement oral: le patient prend des médicaments pendant quelques temps, par exemple plusieurs semaines. Autrement le traitement peut aussi comporter des séances de lythotripsie au cours desquelles le calcul est bornbardé par des faisceaux d'ultrasons afin de le détruire par effet mécanique du fait des ultrasons qu'il reçoit. A l'issue de cette phase de traitement, le patient est soumis à nouveau à un examen du même type que le premier. Le but est alors de comparer les images obtenues lors du premier examen avec les images obtenues lors d'un deuxième examen. Compte tenu de l'intervention assez complexe demandée au praticien, il est très malaisé de demander à ce praticien de retraiter les images avec exactement les mêmes paramètres que précédemment. En conséquence, comme ceci n'est pas réalisé, les images ne sont pas vraiment comparables et il est difficile de se faire une idée exacte de l'efficacité du traitement qui entre temps a été appliqué.

Dans l'invention, pour remédier à ce problème, essentiellement lié à l'intervention du praticien pour éditer l'image, on a prévu une méthode entièrement objective et non pas sujette à l'intervention du praticien.

Dans l'invention, pour remédier à ces problèmes on a choisi une méthode. de segmentation dans laquelle, plutôt que de déterminer que des voxels de l'image appartiennent à la lithiase en fonction d'un test par rapport à un seuil, on préfère les choisir par la mesure du gradient de leur. densité radiologique, étant entendu qu'à l'endroit de la paroi de la lithiase la valeur de la densité radiologique évolue fortement. Comme, dans la lithiase, on a pu constater que la densité radiologique évoluait moins fortement, on a pu décider de retenir comme lieu de la paroi de la lithiase le lieu des voxels pour lesquels le gradient de la densité radiologique est maximum. En conséquence, on repère le lieu des gradients maximum. Dans un exemple pratique de réalisation, ce repérage se réalise par la mise en oeuvre d'un algorithme de ligne de partage des eaux, LPE.

En agissant ainsi on- constate qu'on détermine un contour, une enveloppe, de la lithiase indépendamment de l'intervention d'un opérateur: la mesure devient objective et non plus subjective. Comme le traitement algorithmique, notamment de type LPE, est automatique, la détermination de la lithiase est ainsi automatique. ll en résulte, pour la comparaison des images acquises à des dates différentes, séparées de quelques semaines, une reproductibilité de la méthode qui la rend fiable.

L'invention a donc pour objet un procédé d'élaboration d'une image rénale dans lequel - on soumet un corps d'un patient avec un rein à une séquence 30 d'irradiations aux rayons X sous divers angles, - on relève des images en projection sous chacun de ces angles, et - on produit une première image à trois dimensions formée de voxels à partir des images en projection, chaque voxel étant affecté d'une mesure de la densité radiologique à son endroit, cette image étant représentative du corps dans et autour du rein du patient, caractérisé en ce que - on choisit un voxel semence, - à partir de ce voxel semence on explore les voxels voisins dans l'image à trois dimensions, - pour tous les voxels explorés, on mesure un gradient de la densité radiologique, - on sélectionne les voxels situés sur une enveloppe pour lesquels ce gradient est maximum et on obtient ainsi une surface enveloppe d'une affection rénale, logiquement une lithiase, - on produit et on visualise une deuxième image représentative de cette enveloppe.

L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent. Celles-ci ne sont présentées qu'à titre indicatif et nullement limitatif de l'invention. Les figures montrent: Figure 1 la représentation schématique d'un dispositif utilisable pour mettre en oeuvre le procédé de l'invention Figure 2; deux diagrammes montrant d'une part l'évolution d'un signal de densité radiologique et l'évolution du gradient de ce signal avec la conséquence sur la détermination du lieu de la paroi de la lithiase; Figure 3: un perfectionnement de caractérisation de l'évaluation, selon l'invention, de la lithiase afin de proposer au praticien une mesure objective du volume de celle-ci, de son poids, de sa densité en unités HU ainsi que d'autres grandeurs statistiques; Figure 4: une représentation d'un perfectionnement, selon l'invention, 25 dans lequel on peut faire ressortir sur une image colorée la nature de l'affection mesurée.

La figure 1 montre un dispositif général pour mettre en ceuvre le procédé de l'invention. Dans ce procédé, un corps 1 d'un patient est soumis à un examen radiologique. Ce patient qui est un être humain a un rein situé dans une région 2 de ce corps. La région 2 du corps est la région examinée.

Par exemple, l'appareil d'examen comporte un tomodensitomètre muni schématiquement d'un tube 3 à rayons X et d'un détecteur 4 animés ensemble, autour d'un axe de rotation 5, d'une rotation 6, pas à pas ou continue. Au cours de cette rotation, la région 2 est soumise à une séquence d'irradiations aux rayons X sous divers angles, par exemple les angles tels que 7 à 9. En tomodensitométrie, pour une précision donnée de mesure, des contraintes existent sur le pas angulaire des différentes incidences sous lequel le corps est irradié, ainsi que sur la valeur de l'exploration angulaire minimale (normalement 1800). L'appareil ainsi décrit est piloté par un système informatique 10 comportant un microprocesseur 11, une mémoire programme 12 contenant un programme 13, une mémoire de données 14, et des périphériques de commande 15 et de visualisation 16. D'une manière connue, tous ces organes sont reliés entre eux par un bus de données, d'adresse, et de commande 17. Ces différents organes peuvent par ailleurs avoir des formes et des natures diverses et variées.

Dans le programme 13, un sous-programme 18 de mesure permet pour chacune des incidences 7 à 9 de prélever des images en projection telles que 19 à 21. Les signaux de ces images sont numérisés et stockés dans la mémoire 14. D'une manière connue, le programme 13 comporte par ailleurs un sousprogramme 22 de reconstruction avec lequel, à partir des images en projection 19 à 21, un volume numérique 23 représentatif de la région 2 est calculé. Par volume numérique, on entend un ensemble de voxels tels que 24, virtuellement géométriquement assemblés pour former le volume 23, et contenant une information représentative de la densité radiologique, en particulier en unité normalisée HU, de l'endroit qui leur correspond dans la région 2 du corps 1. Dans la mémoire 14, les voxels sont rangés à des adresses correspondant à leur place dans la région 2.

Il est aussi connu des sous-programmes 25 de visualisation avec lesquels il est possible de représenter sur l'écran 16 des vues de coupes du volume numérique 23, voire des vues à trois dimensions. La partie gauche de l'écran 16 montre ainsi une vue 26 d'une coupe 27 du volume numérique 23. Dans l'état de la technique, avec des outils associés, dans la vue 26 le praticien devait se faire une idée d'un niveau de densité radiologique dans une région 28 entourant une région 29 où se situe une lithiase. Il devait fixer un seuil de segmentation de manière à permettre l'acquisition d'un contour 30, dans la coupe 27, de la lithiase 29. Et ainsi de suite pour toutes les coupes du volume 23. C'est cette opération, fastidieuse et difficilement reproductible qui est maintenant supprimée dans l'invention.

Sur la figure 2, on a montré en fonction d'une exploration du volume 35 numérique, ou ce qui revient au même de la région 2, dans une direction symbolique x, y, z, des niveaux de densité radiologique DR mesurés à l'endroit de la lithiase 29 et à l'endroit 28 des parties qui l'entourent. On voit que d'une région à l'autre le niveau de densité radiologique évolue notablement. Dans le deuxième diagramme de la figure 2, on a rnontré la représentation du gradient du signal de densité radiologique DR en fonction de la coordonnée de l'espace. Ce gradient culmine à une valeur G à l'endroit 30 de la position du contour. Plus exactement, le contour 30 est fixé à l'endroit du!maximum du gradient. Sur le plan pratique, la recherche du gradient n'est pas effectuée dans une image à une dimension, ni dans une image à deux dimensions, mais dans l'image à trois dimensions. On recherche ainsi dans le volume numérique 23 l'enveloppe des crêtes du gradient, l'enveloppe étant l'ensemble des lieux 30 de la paroi de la lithiase. Dans un exemple, l'algorithme de recherche est du type ligne de partage des eaux LPE, décrit par exemple dans le document EP-A-0 576 584, le signal étudié étant le signal de gradient. Autrement, il pourrait être du type K-Means segmentation (segmentation moyenne de type K), K-Nearest Neighbor segmentation (segmentation des plus proches voisins de type K), ou Principal components analysis (analyse en composantes principales).

La segmentation de l'image volumique 23 pour extraire la sous-image correspondant à la lithiase 29 comporte donc le calcul du gradient de la densité radiologique. Plutôt que d'avoir à effectuer ce calcul pour tous les voxels du volume 23, on peut préférer se contenter de le calculer pour un certain nombre d'entre eux, en particulier ceux de la lithiase seulement. En pratique, pour aboutir notamment dans ce cas plus rapidement au résultat, on fait commencer le calcul par un voxel semence, par exemple un voxel 31 pointé par le praticien au milieu de la lithiase 29 dans la visualisation 26 de la coupe 27. Si on veut se passer de cette opération de pointage, bien entendu il est possible de faire commencer le calcul du gradient par un voxel arbitraire, par exemple un voxel 24 situé à une des extrémités du volume numérique 2:3.

A partir du voxel 31, typiquement situé à droite sur les diagrammes de la figure 2, on explore les voxels voisins de ce voxel 31 dans l'image à trois dimensions 23. Pour tous les voxels rencontrés,- au départ il y en a 26, on mesure le gradient de la densité radiologique. Et ainsi de suite, de proche en proche, on mesure les valeurs de gradient représentées par la courbe 32 du 2881255 7 deuxième diagramme de la figure 2. Chacune de ces valeurs de gradient peut être mémorisée dans une autre image numérique 33 (figure 1) et affecté à un voxel de l'image 33 correspondant au voxel volume du numérique 23. De cette façon, l'image volumique 33 est l'image volumique du gradient de la densité radiologique. Eventuellement, à chaque adresse de la mémoire 14 correspondant au stockage des informations des voxels du volume 23, on peut ajouter des attributs, un de ces attributs étant le gradient dû voxel concerné.

Dans l'image 33, ou dans l'image 23 avec attributs, on peut ainsi d'une manière connue, en particulier avec l'algorithme de type LPE cité plus haut, produire une deuxième image représentative de l'enveloppe de la lithiase. Cette enveloppe peut ainsi être visualisée, c'est ce que montre la partie droite de l'écran 16 par la vue 34. La visualisation peut être une visualisation en coupe (comme la vue 26) ou une visualisation à trois dimensions en mettant en oeuvre un algorithme de visualisation correspondant. Dans ces conditions, le programme 13 comporte donc un sousprogramme 35 d'élaboration de l'image 33 de gradient et un. sousprogramme 36 de segmentation dans cette image de gradient, le sousprogramme 36 étant par exemple un sous-programme de type LPE.

Si on choisit un seul voxel semence 31, le calcul par le microprocesseur 11 prendra un certain temps. On peut accélérer ce traitement en désignant plusieurs voxels semences. Par exemple on peut choisir deux voxels semences situés dans la région 29 de la lithiase. De préférence, la vue 26 de la coupe 27 sera une vue segmentée par rapport à un seuil 37. Le seuil 37 sera de préférence un seuil avec une valeur haute, notoirement connu comme représentative de lithiase, par exemple supérieure à 900 en unité Hounsfield HU. normalisée. Le voxel choisi est alors choisi dans la région de lithiase certaine. Si on doit choisir plusieurs voxels semences, en plus du voxel 31 on pourra choisir alors un voxel 38 situé dans la zone 28 de façon à ce que les voxels 31 et 38 soiént placés dans deux régions ainsi segmentées de l'image. Bien entendu, on peut choisir dans chaque région plusieurs voxels de manière à accélérer encore le calcul de gradient.

On remarque que cette manière de faire est nettement moins lourde 35 que le processus ancien parce que, d'une part elle peut être arbitraire (voxel 24) et d'autre part, si elle est assistée par l'opérateur par le choix du voxel 31 elle ne nécessite que la visualisation d'une seule vue 26. En outre et surtout, elle n'a aucune incidence sur le résultat du calcul. Ainsi, le procédé de l'invention est indépendant de l'endroit où le praticien place le marqueur, le voxel semence, dans la lithiase. Elle a seulement une incidence sur la rapidité avec laquelle le calcul est effectué. Par contre la détermination de l'enveloppe des lieux 30 sera toujours la même.

Pour accélérer encore le calcul, on peut prévoir que le calcul du gradient s'effectue sur des macro-voxels 39, par exemple des groupements de 27 voxels adjacents ou des groupements de 729 voxels adjacents (27x27) ou autres. On peut prévoir alors, une fois que le maximum du gradient 30 aura été trouvé pour un tel macro-voxel 39, de sur-échantillonner le calcul et de le réaliser pour des voxels élémentaires tels que 40 correspondant à ce macro-voxel 39. En agissant ainsi on accélère le calcul. Dans ce cas, on peut décider, pour la constitution de l'image volumique 33 d'attribuer, à tous les voxels d'un macro-voxel qui ne contient pas le maximum du gradient, la valeur de gradient mesurée pour le macro-voxel. Il est également possible d'inclure un suréchantillonnage des données avant traitement pour améliorer la précision du calcul.

Au moment de la mesure en fonction du sous-programme 18, et du relevé des images en projection 19 à 21, il peut être prévu un filtrage de type classique d'élimination du bruit. De même, au moment de la visualisation des vues 26 ou 34 il peut être prévu un filtrage de visualisation, un lissage pour que ces images apparaissent d'une manière plus agréable.

En outre, pour rendre les résultats encore plus facilement exploitables par un praticien, on décide de mesurer un volume V de la lithiase. Simplement, ce volume V peut être représenté par le nombre des voxels situés dans l'enveloppe déterminée par le maximum du gradient, dans l'enveloppe déterminée par les contours 30. Dans ces conditions, on obtient un volume. On notera que la valeur de ce volume est directement proportionnel au nombre de voxels contenus dans la lithiase. Sur la figure 3, dans un perfectionnement, on a préféré représenter un volume pondéré dans lequel chaque voxel intervient au prorata de la valeur de sa mesure de densité racliologique. Le diagramme de la figure 3 montre, en agrandissement, l'équivalent du premier diagramme de la figure 2. Il indique ainsi que, entre une valeur seuil inférieure v1 et une valeur de seuil supérieure v2 de densités radiologiques, à l'endroit 29 de la lithiase, les voxels i peuvent être pris en considération en fonction du rapport de leur écart de densité radiologique vi-v1 à la hauteur de l'expansion de densité radiologique v2-Év1. Cette prise en considération est au moins effectuée pour les voxels pour lesquels la valeur est inférieure à v2. En variante v2 est une valeur maximale de densité radiologique dans la lithiase. Dans ces conditions le volume V sera par exemple exprimé sous la forme de Formule 1 V=E(vi-v1)/(v2-v1) En agissant ainsi on se rend compte qu'on est capable de différencier des lithiases dont le volume enveloppe serait le même mais dont le profil d'évolution de la densité radiologique serait différent. Dans ce but, figure 2 deuxième diagramme, on décide de ne retenir un maximum G d'uni gradient du signal de densité radiologique que si cette valeur G est elle-même supérieure à un seuil g, au moins un seuil de bruit. Dans un exemple, G est tel que g = 113 G. Admettre un gradient plus faible signifie tout sirnplement que la pente 41 du signal de densité radiologique est moins forte et donc qu'une zone 42 d'imprécision sur la position de la limite exacte de l'enveloppe 30 peut être plus ou moins étendue. Dans l'invention, pour éviter d'avoir à supporter les aléas de cette imprécision, on préfère, dans la mesure du volume, prendre en considération toute la zone 42, chaque voxel étant pris en considération au prorata du rapport cité précédemment.

En agissant ainsi on peut avoir un volume direct, celui contenu dans le contour 30 et avoir aussi de préférence un volume pondéré, bien plus exact.

D'une fois sur l'autre, par exemple à plusieurs semaines d'intervalle, le praticien peut mesurer en fonction du traitement qu'il a proposé au patient, et indépendamment de la forme des images vues sur l'écran, les effets sur ce volume ou sur ce volume pondéré du traitement appliqué.

La caractérisation ci-dessus est représentative de l'étendue, voire de l'étendue pondérée, de la lithiase. Elle n'est pas représentative de sa force. Pour en donner alors une mesure plus exacte, on en calcule la densité moyenne D, sous la forme Formule 2 D = E vi(vi -v1)/(v2 - v1).

Ce calcu' de la densité moyenne D peut être normalisé ou non par le 35 volume V mesuré par la formule 1 précédente. Les voxels dont la valeur est inférieure à v1 sont écartés. Eventuellement, connaissant pour chaque voxel de l'image sa valeur relative, il est possible de tracer un histogramme de la population des voxels candidats. Sur cette population, il est possible, plutôt que de donner une valeur de densité moyenne de donner une valeur de densité du premier quartile, du troisième quartile, voire un écart type. Tous ces éléments sont des attributs qui peuvent être associés dans l'image 23 ou l'image 33 e1: permettre par la suite de comparer les images entre elles.

Le calcul de la formule 1 est effectué par un sous-programme 43 du programme 13 alors que le calcul de la densité moyenne est effectué par un sous-programme 44 du programme 13.

Figure 4, on prévoit par ailleurs, à titre de perfectionnement, une segmentation de l'image de densité radiologique en fonction d'au moins trois seuils s1, s2, s3. Dans un exemple le seuil s1 est un seuil inférieur valant sensiblement 300 unités Hounsfield HU. Le seuil s2 est fixé autour de 400 HU, le seuil s3 étant fixé par exemple à 1125 HU. La valeur du seuil s1 correspond à une valeur normalisée de l'os. En quelque sorte, on va qualifier les calcifications par leur plus grande densité par rapport à l'os du patient. Les seuils si, s2 et s3 sont eux-mêmes réglables par le praticien à l'aide de commandes ergonomiques mises à sa disposition avec le périphérique 15.

Ces seuils s1 à s3 permettent de déterminer dans l'objet représenté quatre classes c1 à c4. Pour les voxels concernés par une classe il est prévu de leur attribuer une couleur dans les vues en coupe telles que 26. Par exemple, la classe c4 est affectée de la couleur rouge, la classe c3 est affectée de la couleur émeraude, la classe c2 est affectée de la couleur jaune et la classe c1 est affectée de la couleur bleu pâle. Pour une visualisation donnée d'une image d'un patient, les seuils s1 s2 et s3 sont mémorisés comme étant des paramètres de visualisation et, sur des images obtenues ultérieurement après plusieurs semaines les mêmes paramètres peuvent être appliqués pour comparer les images entre elles, et voir d'une manière rapide si le traitement thérapeutique préconisé a eu ou non un effet suffisant. Bien entendu en plus de cette comparaison avec des codes de couleur, il est conseillé d'effectuer les comparaisons des volumes et des densités d'une fois sur l'autre. Par ailleurs le nombre des seuils et des classes peut être modifié.

Comme tous les traitements sont automatiques, dans la mesure où les images sont affectées à un même patient, par exemple par une référence administrative attribuée à un fichier de mémorisation des volumes numériques ou des images, il devient possible d'établir des comparaisons systématiques entre les différentes grandeurs mesurées, volume, volume pondéré, densité moyenne, écart type ou autre. II est possible de présenter ces comparaisons sur un graphique ayant en ordonnée les valeurs de ces grandeurs et en abscisses les dates auxquelles ces valeurs ont été mesurées. Le rapport automatique consiste ainsi à intégrer toutes les mesures, captures d'écran, statistiques en unités HU, de taille, etc. résultant du post-traiitement automatiquement dans un rapport sous un format portable, par exemple du type.pdf ou.rtf. Le praticien peut récupérer sur son micro-ordinateur les fichiers correspondant, pour d'éventuelles retouches et les envoyer à un autre praticien, par exemple un urologue prescripteur ou un chirurgien. Par opposition, dans l'état de la technique, ces praticiens impriment des films, et dictent un rapport. Ce rapport est ensuite dactylographié par une secrétaire. Le rapport automatique permet d'avoir les captures d'écrans et toutes les autres mesures sous forme numérique et éditable par la suite.

Dans la pratique le seuil bas s1 est inférieur à une valeur de densité radiologique pour laquelle un maximum du gradient de densité radiologique est mesuré, typiquement s1 est inférieur à la valeur de densité radiologique à l'endroit du contour 30. En pratique, on choisit s1 = 300 HU qui correspond à la densité radiologique de l'os. Dans ce cas hormis la lithiase tout le reste de l'image devient bleu pâle.

Sur la figure 1 on a montré que le patient pouvait au cours de l'examen radiologique subir une injection d'un produit 45 de contraste. Dans ces conditions, au cours de l'examen on prélèvera plusieurs images de type 19 à 21 conduisant elles-mêmes à plusieurs images de type 23. Une première image de type 23 est une image non contrastée, avant injection du produit de contraste, une deuxième et une troisième image correspondront à des états néphrologiques et pyelologiques qui eux-mêmes correspondant à une diffusion et à une métabolisation du produit injecté dans le corps du patient 1. On compare aussi ensuite ces images entre elles pour affiner la mesure de la lithiase.

Dans le cadre d'interventions avec des outils chirurgicaux, il est bien plus facile avec l'invention de déterminer une trajectoire à partir cl'un point d'entrée et de visualiser, dans des coupes transversales à cette trajectoire, l'anatomie traversée. En effet, cette anatomie est maintenant bien mieux identifiée, bien mieux segmentée.

Claims (15)

REVENDICATIONS

1 - Procédé d'élaboration d'une image rénale dans lequel - on soumet un corps d'un patient avec un rein à une séquence d'irradiations aux rayons X sous divers angles, - on relève des images en projection sous chacun de ces angles, et - on produit une première image à trois dimensions formée de voxels à partir des images en projection, chaque voxel étant affecté d'une mesure de la densité radiologique à son endroit, cette image étant représentative du corps dans et autour du rein du patient, caractérisé en ce que - on choisit un voxel semence, - à partir de ce voxel semence on explore les voxels voisins dans l'image à trois dimensions, - pour tous les voxels explorés, on mesure un gradient de la densité radiologique, on sélectionne les voxels situés sur une enveloppe pour lesquels ce gradient est maximum et on obtient ainsi une surface enveloppe d'une affection rénale, - on produit et on visualise une deuxième image représentative de cette enveloppe.

2 - Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, -pour choisir un voxel semence, on effectue une segmentation de la première image avec une valeur seuil haute, - on visualise cette première image ainsi segmentée, et - on désigne comme voxel semence dans cette première image segmentée un voxel situé dans une région de l'image où la densité radiologique mesurée est supérieure à ce seuil.

3 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 2, caractérisé en ce 30 que on choisit plusieurs voxels semences répartis dans la première image.

4 - Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que - on effectue une segmentation de la première image avec une valeur seuil, -et on choisit des voxels semences placés dans deux régions ainsi segmentées de l'image.

- Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que pour sélectionner les voxels pour lesquels le gradient de la densité radiologique est maximum, - on suréchantillonne les voxels situés dans la première image, dans un environnement proche des voxels sélectionnés, et on précise cette sélection sur ces voxels suréchantillonnés.

6 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce. que on produit une première image filtrée, et ou une deuxième image filtrée.

7 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce 15 que - on calcule le volume de l'enveloppe dans deuxième image, et on présente un résultat de ce calcul.

8 - Procédé selon la revendications 7, caractérisé en ce que - on calcule un volume pondéré de l'enveloppe dans la deuxième 20 image.

9 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que on calcule une valeur moyenne de la densité radiologique dans l'enveloppe et on présente le résultat de ce calcul.

10 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que on produit des deuxièmes images séparée dans le temps et on les compare, notamment on compare les volumes calculés des enveloppes.

11 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que - on produit des deuxièmes images correspondant à un état du corps avant et après injection de produits de contraste, notamment correspondant à des états néphrographique et/ou pyelographiqe, et on les compare.

12 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 11, caractérisé en ce que - on choisit au moins trois seuils de densité radiologique, -on affecte chaque voxels d'une classe parmi quatre correspondant à une plage de densité radiologique entre deux seuils dans laquelle l'information qu'il contient se situe, - on visualise les voxels en leurs attribuant dans l'image visualisée des couleurs différentes selon leur classe.

13 - Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que -on détermine un seuil bas parmi les seuils choisi; - ce seuil bas étant inférieur à une valeur de densité radiologique pour laquelle un maximum du gradient de densité radiologique est mesuré.

14 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 13, caractérisé en ce que - on fait varier les seuils.

15 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 14, caractérisé en ce que - on retient une valeur de gradient si elle est supérieure à un seuil.

16 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 15, caractérisé en ce qUe - on sélectionne les voxels à l'aide d'un algorithme de partage des eaux.