FR2897182A1 - Procede de traitement d'images de projection en tomosynthese pour une detection de signes radiologiques - Google Patents

Abstract

La présente invention a pour objet un procédé de traitement d'images permettant de détecter des signes radiologiques, dans des séries de données tridimensionnelles. La présente invention propose un algorithme permettant d'indiquer la position des signes radiologiques sur un volume numérique par des marqueurs. Il permet également de distinguer de manière automatique les éléments malins des éléments bénins. Pour ce faire, l'algorithme de l'invention comporte une approche de logique flou pour expliquer les ambiguïtés dans l'image. En outre, dans l'invention, l'algorithme est appliqué directement sur les images de projections de radiographies.

Description

Procédé de traitement d'images de projection en tomosynthèse pour une

détection de signes radiologiques

Domaine de l'invention La présente invention a pour objet un procédé de traitement d'images de projection en tomosynthèse pour une détection de signes radiologiques. La présente invention trouve des applications particulièrement avantageuses, mais non exclusives, dans le domaine de l'imagerie médicale, le domaine du contrôle non destructif par rayons X, et plus particulièrement celui de la mammographie. La présente invention concerne également un mammographe comportant un tel procédé de traitement d'images. Etat de la technique La mammographie est aujourd'hui largement utilisée pour la détection de lésions et la prévention de cancers du sein. Les signes radiologiques associés à ces lésions peuvent être soit des dépôts de calcium (appelés microcalcifications) regroupés dans une région de l'espace en amas soit des opacités. Les microcalcifications individuelles constituent généralement des éléments de petite taille (100 m à 1 mm de diamètre) plus opaques aux rayons X que les tissus environnants. Les opacités sont des zones denses, où les rayons X sont plus fortement absorbés que dans les zones adjacentes. Il arrive que certains dépôts calciques ou certaines zones denses ne soient pas repérés. Ce phénomène a plusieurs causes. Notamment, les images de mammographies étant le résultat de projections, elles représentent des structures superposées qui perturbent la visibilité des signes radiologiques et peuvent entraîner une interprétation positive à tort. Pour résoudre ce problème d'interprétations positives, il existe dans l'état de la technique un nouveau dispositif de mammographie produisant une image tridimensionnelle du sein du patient. Ce dispositif consiste à acquérir plusieurs projections d'un objet sous différents angles puis à reconstruire la répartition tridimensionnelle de cet objet à l'aide d'un algorithme de reconstruction tomographique. L'objectif est alors de déceler d'éventuelles lésions qui pourraient être masquées lors de la superposition des tissus qui a lieu au cours d'une acquisition classique par projection en mammographie.

Cependant, ce nouveau dispositif de mammographie en tomosynthèse présente des inconvénients. En effet, dans de tels dispositifs de dépistage numérique en tomosynthèse, on réalise une reconstruction en volume numérique de 50 à 80 coupes, pour un sein moyen. De ce fait, la quantité d'information à gérer est très importante. De même, l'accès à une information, présentant un intérêt clinique, prend beaucoup plus de temps du fait que cette information est recherchée séquentiellement dans le volume, coupe par coupe. Pour les dispositifs de mammographie actuels, la fréquence d'utilisation ou le débit d'actes, est une donnée primordiale. Car, cette fréquence intervient dans la rentabilité de l'appareil. Cependant, les nouveaux dispositifs en mammographie en tomosynthése ne peuvent pas avoir une fréquence d'utilisation élevée du fait que, le temps d'accès à l'information d'intérêt clinique est très important. En outre, ce type de dispositif ne garantit pas un succès du dépistage, car ce dernier dépend du temps passé pour localiser l'information d'intérêt clinique. Un autre problème, plus spécifique à la mammographie, mais qui pourrait se trouver dans d'autres domaines, est lié à la nécessité de pouvoir analyser certains signes radiologiques, cliniquement intéressants entre 100 pm et I mm. La résolution du détecteur étant actuellement de 100 m, le radiologue est amené à rechercher rapidement de petits objets dans de gros volumes. Exposé de l'invention L'invention a justement pour but de remédier aux inconvénients des techniques exposées précédemment. Pour cela, l'invention propose un procédé de traitement d'images permettant de détecter des signes radiologiques, dans des séries de données tridimensionnelles. Le temps passé pour localiser ces signes radiologiques est alors fortement diminué. Aussi, le système peut éviter un éventuel oubli de lésion(s) de la part du radiologue, lors de son diagnostic. L'invention propose une nouvelle approche de la mammographie, qui exploite avantageusement les techniques de traitement numérique de l'image radiologique, pour améliorer la lisibilité de l'information. Ce procédé de traitement d'image permet de faire face à la quantité 35 de données importante en développant de nouvelles stratégies aptes à diminuer le temps et à simplifier l'accès à l'information d'intérêt clinique. La présente invention propose un algorithme pour la détection des signes radiologiques dans des séries de données tridimensionnelles. L'algorithme de l'invention permet d'indiquer la position des signes radiologiques sur l'image tridimensionnelle par des marqueurs. Il permet également de distinguer de manière automatique les éléments malins des éléments bénins. Pour ce faire, l'algorithme de l'invention comporte une approche de logique floue pour modéliser les ambiguïtés dans l'image. L'utilisation de la logique floue permet de faciliter le procédé de décision, sur des signes radiologiques prétendus, en rassemblant toutes les informations disponibles sur lesdits signes radiologiques prétendus ainsi que sur celles de la géométrie d'acquisition. Il attribue, un degré de confiance à chaque signe radiologique prétendu en tenant compte de toutes les informations concernant ledit signe radiologique. Ce degré de confiance permet de prendre une décision précise sur le signe radiologique prétendu. En outre, dans l'invention, l'algorithme est appliqué directement sur les vues de projections de radiographies. Ceci permet d'avoir un algorithme qui n'inclut pas une étape de reconstruction, et en plus, il est indépendant de n'importe quel algorithme de reconstruction qui peut être employé pour reconstruire une série de données tridimensionnelles. D'ailleurs, une diminution du temps d'exécution est réalisée, puisque le procédé de traitement d'images, de l'invention, dépend principalement du nombre de projections et non du nombre de coupes reconstruites, comme dans l'état de la technique. En général, le nombre de projections est beaucoup plus petit que le nombre de coupes reconstruites dans un sein. L'invention présente ainsi une approche qui, en tenant compte des ambiguïtés dans l'image, fournit un résultat amélioré de détection avec un gain de temps non négligeable.

Dans le cas de l'examen d'un sein dense ou d'un sein avec de nombreuses structures fibreuses, la superposition des tissus, lors de la prise des vues de projections conduit à des ambiguïtés dans l'interprétation. L'algorithme de l'invention permet également de réduire les ambiguïtés dans l'interprétation dues à cette superposition des tissus.

Le procédé de l'invention tend également à mettre en évidence tous les signes radiologiques dans l'image tridimensionnelle du sein. La présente invention donne une meilleure confiance au médecin dans leur outil de diagnostic. Plus précisément, l'invention a pour objet un procédé de traitement d'image d'un dispositif à rayons X, dans lequel, - on réalise plusieurs images en projection radiographique d'un corps, - on reconstruit une image en trois dimensions du corps, - on localise dans cette image en trois dimensions des structures prétendument représentatives de signes radiologiques tridimensionnels, avec un degré de confiance associé, et on obtient ainsi des signes radiologiques tridimensionnels prétendus, caractérisé en ce que - dans chaque image en projection, on détermine un ensemble de particules candidates bidimensionnelles correspondant à des projections des signes radiologiques tridimensionnels prétendus, - par une description de logique floue, on attribue, à chaque particule candidate bidimensionnelle, un degré d'appartenance à chacune des classes bidimensionnelles d'appartenances d'un ensemble de classes d'appartenance, chaque classe d'appartenance étant relative à un type de signes radiologiques, chaque classe étant préalablement déterminée, - une particule floue bidimensionnelle étant formée par l'ensemble des particules candidates bidimensionnelles et par leurs degrés d'appartenance respectifs à une classe considérée, - on réalise une agrégation des particules floues bidimensionnelles dans chaque image en projection afin d'obtenir des particules floues tridimensionnelles dans un volume numérique, - on extrait des informations d'attribut pour chaque particule floue tridimensionnelle, - on détermine à partir de l'ensemble des informations d'attributs 30 obtenues un degré de confiance pour chaque signe radiologique. Brève description des dessins L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent. Celles-ci sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l'invention. 35 La figure 1 montre une représentation schématique d'un dispositif de rayonnement X, en particulier un mammographe, muni des moyens perfectionnés de l'invention, La figure 2 montre une illustration de moyens mettant en oeuvre le procédé, selon l'invention, La figure 3 montre dans un graphe un mode de détermination de l'ensemble des contours candidats d'un prétendu signe radiologique localisé, selon l'invention. Les figures 4a et 4b montrent chacune un exemple d'une fonction d'un critère d'une classe prédéfinie permettant d'attribuer un degré d'appartenance à la classe pour un contour candidat donné, selon l'invention. La figure 5 montre une représentation schématique de l'agrégation des différentes particules floues de chaque image de projection, selon l'invention. Les figures 6a à 6c montrent une représentation schématique d'un exemple de méthode de détermination des clusters, selon l'invention.

Description détaillée de modes de réalisation de l'invention La figure 1 montre un dispositif de rayonnement X particulièrement un mammographe conforme à l'invention. Ce dispositif 1 de rayonnement X comporte une colonne verticale 2 fixe. Le dispositif 1 comporte un support vertical 2a articulé à la colonne verticale 2. Ce support vertical 2a peut être orienté en oblique. Le dispositif 1 comporte un tube 3 émetteur de rayonnement X et un détecteur 4 apte à détecter les rayons X émis par le tube 3. Le tube 3 est muni d'un foyer 5 qui est le foyer émetteur des rayons X. Ce foyer 5 émet un faisceau 6 de rayons X suivant une direction d'émission D. Le tube 3 est porté par un bras 7 fixé sur le support vertical 2a. Ce bras 7 est formé par un arceau. Le bras 7 est articulé à la colonne verticale 2. Il permet de déplacer le tube 3 suivant une trajectoire en forme d'arc de cercle. D'autres arrangements sont possibles permettant au tube de se déplacer dans un plan ou dans une portion de sphère. Le tube 3 peut alors occuper différentes positions répartis en basculement entre deux positions extrêmes. Ces deux positions sont par exemple symétriques l'une de l'autre, par rapport au plan de la colonne 2. Le détecteur 4 est dans un exemple préféré un détecteur électronique. Le détecteur 4 est accroché au support vertical 2a à l'opposée du tube 3 et dans la direction principale d'émission D, de manière à recevoir le faisceau 6 de rayons X Le support vertical 2a est muni d'un plateau porte-sein 8 sur lequel une patiente pose son sein. Ce plateau porte-sein 8 est superposé au détecteur 4. Le détecteur 4 est placé sous le plateau porte sein 8. Le détecteur 4 détecte les rayons X ayant traversé le sein de la patiente. En outre, pour des raisons tant de stabilité que de qualité d'image, il est nécessaire de comprimer le sein de la patiente, au moment de la radiographie. Différents efforts de compression peuvent être appliqués. Ces efforts sont appliqués via une pelote 9 de compression qui comprime le sein sur le plateau porte-sein 8, en fonction du type d'examen que l'on souhaite faire. A cet effet le support vertical 2a comporte une pelote 9 coulissante et susceptible de venir comprimer le sein, manuellement ou d'une manière motorisée. La pelote 9 est formé en un matériau transparent aux rayons X, notamment en matière plastique. Le support vertical 2a porte donc verticalement, en partant du haut, le tube 3 à rayons X, la pelote 9, le plateau porte-sein 8 et le détecteur 4. Alors que la pelote 9, le sein de la patiente, le plateau 8 et le détecteur 4 sont fixes, le tube à rayon X 3 peut occuper diverses positions dans l'espace par rapport à cet ensemble.

Dans une variante, le détecteur 4 peut être mobile et occuper diverses positions autour du sein en même temps que le tube à rayons X 3. Dans ce cas, le détecteur 4 n'est plus solidaire au plateau porte sein 8. Le détecteur 4 peut avoir une forme plane ou courbe. Il peut être déplacé en rotation et/ou en translation.

Après avoir reçu le faisceau 6 qui traverse une partie du corps du patient, le détecteur 3 émet des signaux électriques correspondant à l'énergie des rayons reçus. Ces signaux électriques peuvent ensuite être transmis à une logique de commande 10 par l'intermédiaire d'un bus externe 11. Ces signaux électriques permettent à cette logique de commande 10 de produire une image tridimensionnelle correspondant à la partie du corps analysée. Cette image peut être visualisée à l'aide d'un écran de cette logique de commande 10 ou imprimée. Dans un exemple, la logique de commande 10 comporte un microprocesseur 12, une mémoire 14 de programme, une mémoire de données 15, un écran de visualisation 16 muni d'un clavier 17 et une interface 18 d'entrée sortie. Le microprocesseur 12, la mémoire 14 de programme, la mémoire de données 15, l'écran de visualisation 16 muni d'un clavier 17 et l'interface 18 d'entrée sortie sont interconnectés par un bus interne 19.

Dans la pratique, lorsque l'on prête une action à un dispositif, celle-ci est réalisée par un microprocesseur du dispositif commandé par des codes instructions enregistrés dans une mémoire de programme du dispositif. La logique de commande 10 est un tel dispositif. La logique de commande 10 est, souvent réalisée sous forme de circuit intégré.

La mémoire 14 de programme est divisé en plusieurs zones, chaque zone correspondant à des codes instructions pour réaliser une fonction du dispositif. La mémoire 14 comporte, selon les variantes de l'invention, une zone 20 comportant des codes instructions pour établir une trajectoire du tube 3 et pour commander une multiplicité d'image de projections le long de cette trajectoire. La mémoire 14 comporte une zone 21 comportant des codes instructions pour réaliser un pré-traitement des images projetées dans le but de supprimer des artefacts dus à la géométrie d'acquisition. La mémoire 14 comporte une zone 22 comportant des codes instructions pour localiser sur chaque image projetée les signes radiologiques prétendus, au moyen de marqueurs créés. La mémoire 14 comporte une zone 23 comportant des codes instructions pour définir un ensemble de particules candidats possibles pour chaque marqueur de signes radiologiques prétendus. La mémoire 14 comporte une zone 24 comportant des codes instructions pour mettre en oeuvre un programme de logique floue.

Ce programme de logique flou détermine pour chaque particule candidate un degré d'appartenance à chaque classe d'appartenance dite bidimensionnelle étant relative à un type de signes radiologiques, chaque classe étant préalablement déterminée. Ce degré d'appartenance est déterminé en fonction des attributs de chaque particule candidate.

La mémoire 14 comporte une zone 25 comportant des codes instructions pour définir pour chaque signe radiologique prétendu, une particule floue bidimensionnelle formée par l'ensemble des particules candidates ainsi que leurs degrés d'appartenance respectifs. La mémoire 14 comporte une zone 26 comportant des codes instructions pour mettre en oeuvre une agrégation des particules floues bidimensionnelles de chacunes des images de projection. Dans un mode de réalisation préféré, l'agrégation est une opération au cours de laquelle on affecte une information à un voxel d'un volume numérique obtenu par la géométrie d'acquisition. Cette information est prélevée dans les pixels qui correspondent à ce voxel dans les différentes images en projection. L'agrégation fournit des particules floues tridimensionnelles correspondant à une combinaison des particules floues bidimensionnelles de chaque image de projection. La mémoire 14 comporte une zone 27 comportant des codes instructions pour traiter les particules floues tridimensionnelles du volume numérique, afin d'en extraire les attributs caractérisants chaque particule floue tridimensionnelle. La mémoire 14 comporte une zone 28 comportant des codes instructions pour transmettre à un classificateur les attributs extraits afin de fournir un degré de confiance des particules floues tridimensionnelles. Ce degré de confiance est le degré de lésion que l'on peut accorder aux particules floues tridimensionnelles pour être un vrai signe radiologique. Dans un mode de réalisation préféré, et pour le reste de la description une particule est un contour du signe radiologique. En sachant que la particule peut être également une composante connexe du signe radiologique. Une composante connexe est le contour et l'ensemble des pixels présents dans et sur le contour. Lorsque la particule est un contour, l'agrégation des particules floues fournit des surfaces floues. Et lorsque la particule est une composante connexe, l'agrégation des particules floues fournit des volumes flous. La logique de commande 10 procède par échantillonnage d'une série de poses du tube 3. Le sein et donc le détecteur sont ainsi irradiés pendant des poses consécutives. Pour ces poses, le foyer du tube à rayons X occupe dans l'espace des positions qui peuvent être fixes, angulairement réparties.

Dans un exemple, et bien que cela ne puisse pas être considéré comme une limitation de l'invention, on prévoit que l'exploration angulaire soit ainsi de 60 degrés, de plus ou moins 30 degrés par rapport à une direction médiane d'irradiation, en général vertical pour un mammographe. Au cours de cette exploration, on procède à l'acquisition d'un certain nombre de faisceaux 6, par exemple neuf, onze, treize ou autres, en fonction de la précision souhaitée. Dans l'exemple de la figure 1, le nombre de faisceaux est de 9. On acquiert tous les faisceaux 6 en un seul balayage. Chaque faisceau 6 représente une vue de projection radiographique. La figure 2 montre une illustration de moyens mettant en oeuvre le procédé, selon l'invention. Dans la mise en oeuvre de l'invention, le procédé de traitement d'image est appliqué à chaque donnée image, représentant chaque image de projection. Ces données images sont fournies directement par le détecteur numérique à la logique de commande. C'est à partir, de ces données images que le procédé de traitement permet de localiser des éléments susceptibles de constituer des signes radiologiques. Ces signes radiologiques prétendues peuvent être des microcalcifications ou des opacités. Sur la figure 2, le tube 3 à rayons X émet, à l'étape 100, des intensités de rayonnement X traversant le sein de la patiente pour une multiplicité d'images de projection, selon une trajectoire préalablement déterminée. Le détecteur 4 acquiert les données images de rayons X représentant les images de projection. La logique de commande traite individuellement chacunes des données images de rayons X. A l'étape 101, la logique de commande applique un prétraitement à chacune des données image de rayons X. Dans cette étape 101 de prétraitement, la logique de commande élimine des artefacts introduits, d'une part, par la géométrie d'acquisition et, d'autre part, par la détection du contour du sein. Les artefacts, qui sont introduits par la géométrie d'acquisition, sont principalement dus à l'acquisition de la multiplicité d'images de projection. En effet, des lames du collimateur du tube décrivent la même trajectoire que ledit tube à rayon X, par conséquent, l'ouverture angulaire, qui définit la surface du détecteur sur lequel le faisceau est projeté, n'est plus coplanaire au détecteur. Ainsi, la trajectoire du foyer du tube à rayon X n'est pas homothétique de la position du détecteur. Ceci mène à une déformation en forme de trapèze du champ exposé, et présente ainsi des artefacts le long des contours des données images acquises. La logique de commande recadre chacune des données images sur la région d'intérêt (ROI), c'est à dire la région de l'image contenant le sein de la patiente. Elle définit alors pour chaque donnée image une région d'intérêt, incluant un minimum d'artefacts, en utilisant la connaissance antérieure de la géométrie d'acquisition. Cette étape 101 est destinée à appliquer le procédé de traitement d'image de l'invention pour la détection d'éléments susceptibles de constituer des signes radiologiques, uniquement sur la région d'intérêt. Ceci permet de réduire le temps de traitement et d'éviter de fausses détections dans les régions contenant des artefacts. L'étape 101 permet de convertir les données images issues du détecteur en des données images exploitables pour les traitements ultérieurs.

Dans cette étape 101 de prétraitement les données images peuvent être filtrées pour réduire l'impact du bruit. Cette étape 101 dépend essentiellement du dispositif d'acquisition, et peut donc changer entre les différentes versions des dispositifs d'acquisition de tomosynthèse existants. Dans une variante, la logique de commande peut ne pas appliquer l'étape 101 de prétraitement des données images et passer directement à l'étape 102. A l'étape 102, la logique de commande applique un masque binaire à chaque donnée image prétraitée afin de séparer le sein du fond. Chaque donnée image obtenue est ensuite convertie en une image de contrastes qui est défini pour chaque pixel de chaque donnée image. Cette conversion est obtenue par un filtrage par ondelette ayant la forme d'un chapeau mexicain. Ce filtrage sera décrit à la figure 3. La logique de commande crée des marqueurs pour étiqueter tous les pixels présentant des signes radiologiques prétendus. Elle extrait une carte des marqueurs représentant les signes radiologiques prétendus pour un traitement ultérieur. A l'étape 103, la logique de commande détermine l'ensemble des contours candidats possibles à attribuer à chaque signe radiologique prétendu de chacune des données image prétraitée. Dans un mode de réalisation préféré, les contours candidats sont déterminés par des seuils successifs. Chaque seuil défini un contour candidat. Cette étape 103 sera décrit à la figure 3. A l'étape 104, la logique de commande calcule, par une description de logique floue, pour chaque contour candidat possible, de chaque marqueur, un degré d'appartenance, par rapport à un critère d'une classe préalablement définie. Dans le cas, de signes radiologiques tel que la microcalcification, le critère peut être la surface, le gradient de contraste ou tous autres attributs qui peuvent caractériser les microcalcifications. Dans le cas de signes radiologiques tel que les opacités, le critère peut être la densité d'opacités.. A l'étape 105, la logique de commande définit un contour flou à attribuer à chacun des marqueurs de la carte de chacune des données image prétraitée. Ce contour flou est formé par l'ensemble des contours candidats ainsi que leurs degrés d'appartenance respectifs. La figure 3 montre la détermination de l'ensemble des contours candidats possibles pour un marqueur donné. Les figures 4a et 4b montrent chacune l'obtention du degré d'appartenance d'un contour à la classe des microcalcifications par rapport à un critère. La mémoire de donnée 15 de la figure 1 montre de manière schématique les différentes étapes de la description de la logique floue. Ces différentes étapes seront décrites plus tard, lors de la description des figures 3, 4a et 4b.

Après avoir effectué des détections séparées dans chacune des données images, la logique de commande effectue l'étape 106. L'étape 106 consiste en une agrégation en volume numérique des contours flous de chacunes des données images. Dans l'état de la technique, on réalise une reconstruction en volume numérique des données images ou des valeurs radiologiques. Alors, que dans l'invention on effectue une agrégation en volume numérique des contours flous de signes radiologiques prétendus de chaque donnée image. Cette agrégation en volume numérique tient compte de la géométrie d'acquisition fournie par l'étape 107, comme montré à l'étape 104.

A l'étape 108, l'agrégation de l'étape 106 produit pour chacun des signes radiologiques prétendus, une surface floue. Chaque surface floue est une combinaison possible des contours candidats à travers les images de projections. Chaque surface floue est formée par un ensemble de surface candidate ainsi que leurs degrés d'appartenances respectifs à une classe dite tridimensionnelle prédéfinie. Chaque surface candidate est une combinaison possible des contours candidate à travers les images de projections. Le degré d'appartenance à chaque classe d'appartenance dite tridimensionnelle relative à un type de signes radiologiques est déterminé par une description de logique floue. La logique de commande évalue chacune des surfaces floues. Elle extrait des attributs de ces surfaces floues.

Lorsque le signe radiologique est une opacité, la logique de commande transmet directement les attributs au classificateur de l'étape 109. Lorsque le signe radiologique est une microcalcification, la logique de commande effectue l'étape 110. A l'étape 110, la logique de commande détermine si les surfaces floues forment un groupement en un amas, communément appelé cluster. Pour chaque cluster déterminé, la logique de commande extrait des attributs. Les étapes 108 et 110 sont montrées par les figures 6a à 6c.

A l'étape 111, la logique de commande calcule un degré de confiance. Ce degré de confiance est calculé en fonction des attributs de chaque cluster ou de chaque surface floue tels que la surface, la forme, le nombre de surfaces floues présentes dans le cluster ainsi que les degrés d'appartenance des surfaces candidates le formant. Les attributs des clusters ou des surfaces floues sont envoyés au classificateur prédéfini qui donne en sortie le degré de confiance du signe radiologique représenté par la surface floue ou par le cluster. Plus le degré de confiance ressemble, respectivement ne ressemble pas, à un signal de signe radiologique avéré, plus le degré de confiance obtenu sera grand et proche de 1, respectivement de O. Ce degré de confiance peut être également obtenu par apprentissage sur une base d'images dans lesquelles les signes radiologiques avérés ont été marqués, en utilisant par exemple un arbre de décision, un réseau de neurones ou bien les machines à vecteurs de support.

A l'étape 112, les clusters identifiés à l'étape 110 ou les surfaces floues peuvent être visualisées sur l'écran de visualisation. Cette visualisation est faîte en utilisant des marqueurs graphiques placés dans l'image, ou en modifiant les niveaux de gris des clusters détectés ou des surfaces floues menant au perfectionnement de l'évidence des résultats.

La figure 3 montre la détermination de l'ensemble des contours possibles d'un signe radiologique prétendu. La logique de commande détermine d'abord les signes radiologiques prétendus dans chaque donnée image en créant des marqueurs. Ces marqueurs permettent de préciser la position (x, y) des signes radiologiques prétendus.

Pour ce faire, la logique de commande extrait pour chacune des données images une carte de signes radiologiques prétendus. Cette extraction estréalisée par un filtrage qui est conçu pour réagir fortement à la présence de structure ayant une dimension donnée.

Dans un mode de réalisation préféré, cette extraction est obtenue par un filtrage par ondelettes. Ce filtrage par ondelettes est une méthode permettant d'interpréter le contenu des données images. La logique de commande utilise des filtres en ondelettes d'échelle s pour calculer le contraste entre un signe radiologique prétendu et son voisinage environnant.

L'équation correspondante est donnée en coordonnées polaires par i 2 \ YZ l'équation suivante : fs (r) = ù 1-- .e ss Ce filtrage par ondelettes permet d'appliquer une échelle s à chaques données images de manière à sélectionner les pixels présentant une intensité supérieure à cette échelle s. Ceci permet de ne conserver que les pixels d'intensité suffisante dans les données images filtrées. Dans la détermination de l'échelle s, la logique de commande tient également compte que l'information perdue au moment du filtrage ne peut pas être récupérée à un stade ultérieur de l'algorithme. La logique de commande applique, de ce fait, à chacun des données images un algorithme de détection afin d'extraire les pixels dont l'intensité est supérieure à l'échelle s. Pour ce faire, la logique de commande réalise une convolution de chaques données images avec le filtre d'ondelette choisi. Ceci permet de souligner les structures d'une taille donnée dans les données images. Ceci est mis en application par une approche de plusieurs graduations, pour expliquer les variations prévues dans la taille des signes radiologiques. Dans chacunes des données images résultantes, on combine, dans un exemple, un opérateur maximum avec l'échelle s. Cette combinaison a pour but de réduire au minimum l'impact du bruit et d'extraire seulement la réponse du filtre. Pour créer une carte des signes radiologiques prétendus, le résultat de la convolution est comparé avec la variation locale du niveau de bruit de fond. Les pixels résultants sont examinés afin de trouver des zones reliées. Les pixels reliés sont alors marqués comme des signes radiologiques prétendus. En fait, la logique de commande utilise la réponse du filtre pour extraire une carte des signes radiologiques prétendus. Dans un mode de réalisation préféré, la logique de commande applique le traitement de la logique floue sur des marqueurs, créés pour chaque position de pixels reliés ayant des intensités supérieures. L'utilisation de marqueurs permet de réduire la complexité du traitement de la logique floue. Elle permet également d'optimiser la performance de l'algorithme et du temps d'exécution de cet algorithme. Dans une variante, la logique de commande peut appliquer le traitement de la logique de flou à chaque pixel de chaque donnée image, et donc garder une quantité maximum d'informations pour un traitement ultérieur. À partir des marqueurs créés, la logique de commande crée pour chaques marqueurs, un contour flou. Ceci est séparément fait pour chaques 15 données images. La figure 3 montre, dans une donnée image donnée, un mode de traitement d'un marqueur M de signe radiologique prétendu. En sachant que tous les autres marqueurs de chaques données images seront traités de la même façon. 20 La logique de commande détermine un ensemble de contours candidats possibles du marqueur M en utilisant, dans un exemple préféré, une méthode de seuils successifs S1 à S10. La logique de commande applique les seuils successifs S1 à S10 au marqueur M. Dans l'exemple de la figure 3 les seuils successifs S1 à S10 sont au nombre de 10. Ils sont 25 représentés par exemple par 10 niveaux de gris. Chaque seuil S1 à S10 a une gamme d'intensité de pixel différente des autres. Dans un exemple préféré, le seuil S1 a une gamme d'intensité de pixel supérieure à la gamme d'intensité de pixel du seuil S2, et ainsi de suite. Le nombre de seuil ainsi que la gamme d'intensité de pixel de chaque 30 seuil est choisi selon le type de résultat que l'on veut obtenir. Chaque marqueur M est traité séparément. À partir du marqueur M, la logique de commande crée un premier contour Cl de liaison entourant le marqueur M et défini par le premier seuil S1. La logique de commande crée un deuxième contour C2, défini par le deuxième seuil S2. La logique de commande crée ainsi respectivement pour chaque seuil S1 à S10 un contour ci à C10 entourant le marqueur M. La logique de commande applique chaques seuils successifs S1 à S10 au marqueur M. A chaque seuil, elle vérifie si on n'a pas une des deux conditions suivantes : Condition 1 : A(C)<ùA. Avec A(C) représentant la surface du contour et A. représentant la surface maximale autorisée pour une surface de signe radiologique. et Condition 2 : I(p,C)>ùI(p). ùDI. Avec I(p,C) représentant l'intensité du pixel sous le contour C du signe radiologique prétendu p, I(p),, représentant l'intensité maximum de pixel du signe radiologique prétendu p, and Al. représentant la variation maximum d'intensité permise dans un seul signe radiologique prétendu.

La logique de commande détecte le seuil fournissant le contour candidat maximum, dès qu'elle rencontre la condition 1 et la condition 2. Le marqueur M ne peut pas avoir un contour supérieur à ce contour candidat maximum. Dans l'exemple de la figure 3, la logique de commande rencontre les deux conditions 1 et 2 au seuil S6. De ce fait, le contour candidat maximum attribué au marqueur M est le contour C6. L'ensemble des contours candidats Cl à C6 avec leurs degrés d'appartenance définit un contour flou du marqueur M. La détermination du degré d'appartenance est montrée aux figures 4a et 4b. Pour déterminer le degré d'appartenance de chaque contour candidat, 25 la logique de commande détermine pour chaque contour candidat des attributs le caractérisant. Ces attributs peuvent être la surface, la circonférence, le contraste, la longueur, la morphologie, l'intensité, l'homogénéité ainsi que la texture du contour. La morphologie, renseignant sur la forme du contour, peut être 30 donnée par le rapport de ferret qui est le rapport entre la distance la plus grande et la distance la plus petite, du contour. Cette morphologie peut également être donnée par le rapport entre le contour extérieur, qui est représenté ici par le contour C6 et le contour intérieur représenté ici par le contour C1. 35 La connaissance antérieure au sujet des contours des signes radiologiques est transformée en une description d'ensemble flou. Dans le cas où le signe radiologique est une microcalcification, la connaissance antérieure est résumée comme suit : Les signes radiologiques sont petits et ont un contraste élevé. Ces deux critères traduisent une description d'un ensemble de flou en utilisant deux attributs nommés la surface et le gradient de contraste notamment montré dans les figures 4a et 4b. Les figures 4a et 4b montrent respectivement une fonction d'un critère F1 et F2 caractérisant une classe bidimensionnelle de microcalcification. Les deux fonctions de critère F1 et F2 expriment respectivement le degré d'appartenance d'un contour candidat de microcalcification prétendues à une microcalcification prédéfinie en fonction de la surface et du gradient de contraste dudit contour. Dans le cas où le signe radiologique est une opacité, la connaissance antérieure est résumée comme suit : Les signes radiologiques ont une densité élevée. Les critères caractérisant la classe bidimensionnelle prédéfinie d'un signe radiologique peuvent être différents de ceux ci-dessus cités. La logique de commande calcule pour chaque contour candidat Cl à C6, un degré d'appartenance en fonctions de ses attributs par rapport aux critères de la classe bidimensionnelle prédéfinies. Le degré d'appartenance caractérise à la fois la brillance et la forme du contour. Plus le contour apparaît brillant et ronde, plus le degré d'appartenance sera élevé. La logique de commande détermine pour chaque marqueur, de 25 chaques données images, un contour flou comportant l'ensemble des contours candidats et leurs degrés d'appartenance respectifs. Dans un exemple, pour réduire la complexité de l'algorithme et le temps d'exécution, la logique de commande peut comparer les contours flous à un seuil prédéfini. Ce seuil peut être choisi en fonction de la taille, de 30 la forme et/ou du gradient de contraste d'un signe radiologique prédéfini. Dans ce cas, elle peut considérer que les contours flous supérieurs à ce seuil sont susceptibles d'être des signes radiologiques. La logique de commande supprime alors sur la carte des marqueurs tous les contours flous inférieurs à ce seuil. 35 Après avoir effectué des détections séparées dans chacune des données images, la logique de commande réalise une agrégation en volume numérique des contours flous de chaque donnée image, en tenant compte de la géométrie d'acquisition. Cette agrégation fournie un volume numérique de surfaces floues.

Cette agrégation en volume numérique est réalisée par une combinaison des informations recueillies dans chaque carte de marqueurs pour un voxel, comme le montre la figure 5. La figure 5 montre un mode de réalisation de l'agrégation des contours flous de chaque image de projection. L'agrégation permet de mettre en relation les contours flous de chaque image de projection avec une surface floue du volume numérique. Les surfaces floues sont une combinaison possible des contours flous à travers les images de projection. Les surfaces floues sont formées par un ensemble de surfaces candidates. Chaque surface candidate étant une combinaison possible de contours candidats à travers les projections. Cette combinaison peut être exprimée en termes d'équation comme suit : N(( I(xv,y,z ) = \Ik~xkYk~) Avec I(xv,yv,zv) représentant l'intensité du pixel à la position (xv,yv, zv) , I(xk, yki) représentant le pixel du kiéme des N cartes de marqueurs correspondant à la position (xv, yv, zv) , et Y représentant l'opérateur d'agrégation utilisé pour réaliser cette relation. Cet opérateur d'agrégation peut être un opérateur tel qu'une somme, un maximum, une moyenne ou tous autres types d'opérateurs tels que des ordres statistiques. Dans un mode de réalisation préféré, l'opérateur somme est utilisé pour une agrégation des informations des différentes cartes de marqueurs pour un voxel donné. Le fait que le tube à rayons X est mobile et émet des rayons X sur un détecteur immobile pose des problèmes d'artefacts qui sont inhérents à la géométrie d'acquisition d'une série de projection. En effet, selon l'angle d'acquisition, des parties du sein sont projetées en dehors de la surface active du détecteur. Ceci mène à une situation, où le nombre de projections n'est pas constant dans la construction du volume numérique. Afin de maintenir une comparaison valide entre les différents signes radiologiques prétendus, la logique de commande tient compte de cette contrainte quand elle réalise l'agrégation des contours flous des différentes images de projection. Une fois que l'agrégation des contours flous de toutes les cartes de marqueurs a été exécutée, la logique de commande analyse les surfaces floues résultantes dans le volume numérique. La logique de commande détermine pour chaque surface candidate un degré d'appartenance à une classe tridimensionnelle prédéfinie à travers des critères définissant cette classe. Pour déterminer le degré d'appartenance de chaque surface 10 candidate, la logique de commande détermine pour chaque surface candidate les attributs le caractérisant. La connaissance antérieure au sujet des surfaces des signes radiologiques est transformée en une description d'ensemble flou. En fonction d'au moins une fonction d'un critère caractérisant la classe 15 tridimensionnelle prédéfinie de signe radiologique, on détermine le degré d'appartenance de chaque surface candidate en fonction des attributs la caractérisant. L'ensemble des surfaces candidates avec leurs degrés d'appartenance respectifs définit la surface floue. 20 Lorsque le signe radiologique est une opacité, la logique de commande extrait les attributs de chaque surface floue. Elle transmet pour chaque surface floue les attributs la caractérisant ainsi que l'ensemble des surfaces candidates avec leurs degrés d'appartenance respectifs à un classificateur prédéfini. 25 Le classificateur à pour but, entre autres, de fournir une décision très précise sur chaque surface floue en fonction des attributs la caractérisant Un tel classificateur fourni en sortie des informations au sujet de la présence d'un signe radiologique ou même inclure la probabilité d'une tumeur maligne, sur une conclusion donnée. Ces classificateurs peuvent être 30 un arbre de décision précis, un arbre de décision flou utilisant des valeurs précises, un arbre de décision flou utilisant des valeurs floues, un réseau de neurone ou une machine de support de vecteur. La décision sur chaque surface floue est définie par le degré de confiance attribué. Après avoir obtenu cette décision, la logique de 35 commande visualise les surfaces floues en tenant compte du degré de confiance qui leur est attribuée. Dans un exemple préféré, lors de la visualisation, la logique de commande rehausse l'intensité du contraste de la surface floue par rapport à l'intensité de son environnement immédiat. Ce rehaussement dépend du degré de confiance. Ceci permet de mettre plus particulièrement en valeur les surfaces floues pour lesquels la probabilité de constituer des signes radiologiques est la plus forte. L'image de présentation finale sur laquelle les surfaces floues ont été rehaussées est affichée sur l'écran de visualisation en vue d'être visualisée par un praticien. Lorsque le signe radiologique est une microcalcification, la logique de commande détermine un groupement en amas des surfaces floues. Un mode de détermination du groupement en amas est montré aux figures 6a à 6c.

La figure 6a montre les surfaces floues du volume numérique. Ces surfaces floues sont indiquées sur le volume numérique par des marqueurs tridimensionnels créés par la logique de commande. Ces marqueurs qui sont une annotation graphique se situe au centre de gravité des surfaces floues. La logique de commande extrait les marqueurs tridimensionnels servant d'entrée à l'étape de détection du cluster. Dans une variante, la logique de commande peut extraire uniquement les marqueurs dont les surfaces floues ont un niveau de contraste élevé dans le volume numérique. La logique de commande crée ainsi une représentation graphique comportant les marqueurs tridimensionnels V1 à V10. Cette représentation graphique des marqueurs tridimensionnels V 1 à V10 est la base de la structure de données sur laquelle tout traitement ultérieur pour la détection du cluster sera basé. Ce graphique représente l'ensemble des marqueurs V1 à V10 et de leurs positions relatives, dans l'image tridimensionnelle. La logique de commande peut déterminer, après l'extraction des marqueurs, le groupage en amas des surfaces floues. La figure 6b montre un mode de détermination des amas. Pour déterminer le groupage en un amas des marqueurs tridimensionnels, la logique de commande mesure les distances de chaques marqueurs tridimensionnels V1 à V10 à chaques autres marqueurs tridimensionnels V1 à V10. Pour ce faire, elle relie ensemble chaque paire de marqueurs tridimensionnels, par une arête, dont la valeur interne correspond à la distance spatiale de ladite paire de marqueurs tridimensionnels. La figure 6c montre un mode de pondération des arêtes. Une fois que tous les marqueurs tridimensionnels sont reliés entre eux, seulement les arêtes les plus significatives sont préservées pour former des clusters des particules candidat. La logique de commande applique différents critères pour mettre en oeuvre la pondération des arêtes. Dans l'exemple de la figure 6c, la décision de la pondération des arêtes est seulement basée sur une valeur de la longueur des arêtes. Cette valeur est calculée par la différence des positions de deux marqueurs tridimensionnels reliés par l'arête correspondante. La logique de commande applique un seuil à la valeur des arêtes afin d'éliminer les arêtes inadéquates. Ce seuil peut être, dans un exemple, égale à 2 voire 5 centimètres. Deux marqueurs tridimensionnels sont considérés comme proches, lorsque leur arête est inférieure au seuil. De ce fait, pour un premier marqueur tridimensionnel V1 ainsi proche d'un deuxième marqueur tridimensionnel V2, la logique de commande attribue un premier groupement d'amas Al. Elle attribue le même premier groupement d'amas Al à tous les autres marqueurs tridimensionnels V3 à V10 proches du premier marqueur tridimensionnel V1. Puis, elle attribue également ce premier groupement d'amas Al à tous les autres marqueurs tridimensionnels V3 à V10 proches du deuxième marqueur tridimensionnel V2, et ainsi de suite. Un premier groupement d'amas Al est ainsi formé.

La logique de commande détermine, de la même manière, un deuxième groupement d'amas A2, en analysant les autres marqueurs tridimensionnels ne faisant pas partis du premier groupement d'amas Al. Elle détermine ainsi, tous les groupements d'amas présents dans le volume numérique.

Dans l'exemple de la figure 6c, la logique de commande détermine ainsi un premier groupement d'amas Al formé par les marqueurs tridimensionnels V1 à V6, un deuxième groupement d'amas A2 formé par les marqueurs tridimensionnels V7 à V9. Le marqueur tridimensionnel V12 n'est pas considéré comme un amas par la logique de commande, car ce dernier considère qu'un amas est au moins formé par trois marqueurs tridimensionnels proches. De même les marqueurs tridimensionnels V10 et V11 proche ne sont pas considéré comme un groupement d'amas. Après avoir déterminé les groupements d'amas, la logique de commande détermine le degré de confiance de ces amas. Ce degré de confiance est déterminé en fonction des attributs de l'amas. La logique de commande extrait un certain nombre d'attributs caractérisant l'amas afin que la décision finale soit prise (cluster ou pas cluster). Ces attributs peuvent être la morphologie de l'amas et/ou la distance entre les marqueurs tridimensionnels et/ou le nombre de surface floue présent dans l'amas et/ou les attributs ainsi que l'ensemble des surfaces candidates et leurs degrés d'appartenances respectifs pour chaque surface floue présents dans l'amas. La logique de commande transmet au classificateur les attributs extraits de l'amas. Le classificateur fournit des informations au sujet de la présence d'un signe radiologique ou même inclure la probabilité d'une tumeur maligne, sur une conclusion donnée. Ce classificateur à pour but, entre autres, de fournir une décision très précise sur chaque amas en fonction des attributs de l'amas correspondant. Après avoir obtenu, la décision sur chaque amas, la logique de commande visualise les amas en tenant compte de la décision qui leur est attribuée. Dans un exemple préféré, lors de la visualisation, la logique de commande augmente l'intensité du contraste de l'amas par rapport à l'intensité de son environnement immédiat. Cette augmentation dépend du degré de confiance. Ceci permet de mettre plus particulièrement en valeur les amas pour lesquels la probabilité de constituer des signes radiologiques est la plus forte. L'image de présentation finale sur laquelle les amas ont été rehaussés est affichée sur l'écran de visualisation en vue d'être visualisée par un praticien.

Claims (15)

REVENDICATIONS

1. - Procédé de traitement d'image d'un dispositif à rayons X (1), dans lequel, - on réalise plusieurs images en projection (6) radiographique d'un corps, - on reconstruit une image en trois dimensions du corps, - on localise dans cette image en trois dimensions des structures prétendument représentatives de signes radiologiques tridimensionnels, avec un degré de confiance associé, et on obtient ainsi des signes radiologiques tridimensionnels prétendus, caractérisé en ce que - dans chaque image en projection, on détermine un ensemble de particules candidates (Cl à C6) bidimensionnelles correspondant à des projections des signes radiologiques tridimensionnels prétendus, - par une description de logique floue, on attribue, à chaque particule candidate bidimensionnelle, un degré d'appartenance à chacune des classes bidimensionnelles d'appartenances d'un ensemble de classes d'appartenance, chaque classe d'appartenance étant relative à un type de signes radiologiques, chaque classe étant préalablement déterminée, - une particule floue bidimensionnelle étant formée par l'ensemble des particules candidates bidimensionnelles et par leurs degrés d'appartenance respectifs à une classe considérée, - on réalise une agrégation des particules floues bidimensionnelles dans chaque image en projection afin d'obtenir des particules floues tridimensionnelles (V1, V12) dans un volume numérique, - on extrait des informations d'attribut pour chaque particule floue tridimensionnelle, -on détermine à partir de l'ensemble des informations d'attributs obtenues un degré de confiance pour chaque signe radiologique.

2 - Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que - on détermine la particule candidate à attribuer à chaque signe radiologique prétendu en appliquant des seuils successifs (Si à S10), - pour chaque seuil, on définit une particule candidate, caractérisant le signe radiologique prétendu,

3 - Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que - les seuils successifs correspondent à des niveaux de gris successifs.

4 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 3 caractérisé en ce que la détermination de la particule candidate comporte les étapes suivantes : - lorsque la surface de la particule candidate est inférieure ou égale à une surface maximale préalablement déterminée, et que - le contraste de la particule candidate est supérieur ou égal à une intensité maximum de contrastes préalablement déterminée moins la variation maximum d'intensités de contraste permise, alors cette particule candidate est la particule maximum que l'on peut attribuer au signe radiologique prétendu.

5 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4 caractérisé en ce que - chaque particule floue tridimensionnelle est formée par un ensemble de particule candidate tridimensionnelle et de leurs degrés d'appartenance respectifs, - chaque particule candidate tridimensionnelle est obtenue par une opération d'agrégation à partir des particules candidates bidimensionnelles à travers les projections, - par une description de logique floue, on attribue, à chaque particule candidate tridimensionnelle, un degré d'appartenance à chacune des classes tridimensionnelles d'appartenances d'un ensemble de classes d'appartenance tridimensionnelle, chaque classe d'appartenance étant relative à un type de signes radiologiques, chaque classe étant préalablement déterminée.

6 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que la détermination du degré de confiance comporte l'étape suivante : - on transmet la particule floue tridimensionnelle ainsi que ses attributs à un classificateur préalablement déterminé.

7 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que la détermination du degré de confiance comporte les étapes suivantes : - on mesure le groupage en un amas (Al, A2) des particules flouestridimensionnelle, - on extrait des attributs à chaque amas mesuré, - on transmet au classificateur les amas mesurés ainsi que leurs attributs respectifs, ce classificateur fournissant en sortie le degré de 5 confiance de chaque amas.

8 - Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que la mesure du groupage en un amas des particules floues tridimensionnelle comporte les étapes suivantes: - on mesure les distances de chaque particule floue tridimensionnelle 10 à une autre particule floue tridimensionnelle, - on compare chaque distance à un seuil préalablement défini, - on supprime toutes les distances supérieures à ce seuil, - un amas est formé par au moins trois particules floues tridimensionnelle dont les distances entre eux ne sont pas supprimées. 15

9 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que - une particule candidate est définie par un contour candidat du signe radiologique, - un contour flou est formé par l'ensemble des contours candidats 20 possibles et par leurs degrés d'appartenance respectifs, - l'agrégation des contours flous dans chaques images en projections fournit des surfaces floues dans le volume numérique.

10 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que 25 - une particule candidate est définie par un composant connexe du signe radiologique tel que le contour candidat ainsi que les pixels présents dans et sur le contour, - un composant connexe flou est formé par l'ensemble des composants connexes candidats possibles et par leurs degrés 30 d'appartenance respectifs, - l'agrégation des composants connexes flous dans chaques images en projections fournit des volumes flous dans le volume numérique.

11 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que 35 - le classificateur est un arbre de décision précis ou/et un arbre dedécision flou utilisant des valeurs précises ou/et un arbre de décision flou utilisant des valeurs floues ou/et un réseau de neurone ou/et une machine de support de vecteur.

12 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce 5 que - on pré-traite les images de projections pour éliminer des artefacts introduits, d'une part, par la géométrie d'acquisition et, d'autre part, par la détection du contour du corps.

13 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 12, caractérisé en ce 10 que - on visualise les particules floues tridimensionnelles et/ou les amas par un rehaussement de leur intensité du contraste par rapport à l'intensité de leur environnement immédiat en fonction de leur degré de confiance.

14 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 12, caractérisé en ce 15 que - on visualise les particules floues tridimensionnelles et/ou les amas par l'emplacement de marqueurs.

15. Dispositif de rayons X caractérisé en ce qu'il comporte un procédé de traitement d'image selon l'une quelconque des revendications 1 à 14.