FR2972551A1 - Procede de traitement tomographique a faible nombre de projections d'un objet contraste - Google Patents

Abstract

L'invention concerne la reconstruction tomographique d'un objet, par exemple une partie d'une région d'intérêt d'un patient, à partir d'un ensemble de projections respectivement monodimensionnelles ou bidimensionnelles de la région d'intérêt, obtenues pour différentes positions d'un système d'imagerie autour de la région d'intérêt.

Description

DOMAINE TECHNIQUE GENERAL L'invention concerne la reconstruction tomographique d'un objet, par exemple une partie d'une région d'intérêt d'un patient, à partir d'un ensemble de projections respectivement monodimensionnelles (1 D) ou bidimensionnelles (2D) de la région d'intérêt, obtenues pour différentes positions d'un système d'imagerie autour de la région d'intérêt. Et l'invention trouve notamment application en imagerie médicale par reconstruction tomographique ou de tomosynthèse à faible nombre de projections (en anglais « Few-View Tomography »).

ETAT DE LA TECHNIQUE On a illustré sur la figure 1 schématiquement l'acquisition d'images de projection 1 D ou 2D d'un objet et la reconstruction tomographique d'une image ayant une dimension supérieure soit 2D soit 3D de cet objet.

La reconstruction d'une image par tomographie consiste à émettre des rayons X 10 issus d'une source vers l'objet 12, les rayons X sont émis selon différentes angulations le {1,...,L} qui définissent la trajectoire Tr de la source (communément une rotation, appelée aussi en anglais, « spin »). On décrit ci-dessous la reconstruction 3D de l'objet.

Après avoir traversé l'objet 12, les rayons X 10 sont détectés par un détecteur 13 pour former un ensemble de projections 2D. Il y a autant de projections 2D acquises que d'angulations considérées (soit L projections pour la trajectoire). L'acquisition est mise en oeuvre par un détecteur 13 situé en face de la source de rayons X 11, par exemple une caméra numérique. Il est possible de mettre en oeuvre l'acquisition avec un détecteur fixe et une source qui n'est pas forcément disposée en face de la source. Une application de la tomographie est la détection et la caractérisation d'une lésion dans un organe, par exemple une tumeur cancéreuse du sein ou une sténose dans un vaisseau d'un patient.

Les projections 2D acquises sont utilisées pour reconstruire une image 3D de l'objet. Cette image 3D est plus précisément une cartographie 3D des coefficients d'atténuation aux rayons X du milieu traversé. C'est au moyen de cette cartographie que le praticien radiologue interprète cette image en fonction des différences de contraste observées. Les images 3D reconstruites de façon commune (par exemple par un algorithme de la famille des rétroprojections filtrées) sont affectées par des stries (en anglais, « streaks ») dues à l'échantillonnage fini de l'objet d'intérêt. Chaque point reconstruit de l'objet est l'origine d'un faisceau de stries d'intensité inférieure mais proportionnelle à l'intensité de l'objet au point considéré et à la largeur du pas angulaire pour lequel on ne dispose pas de mesure. Les stries disparaissent donc lorsque le pas angulaire tend vers zéro, c'est-à-dire pour un grand nombre de projections couvrant au moins 180°. Lorsque le nombre de projections est limité par la cadence de l'appareil d'imagerie ou ne couvre pas 180° parce que certaines angulations ne sont pas accessibles, l'image est altérée par des stries de sous-échantillonnage. Un problème intervenant est que l'objet à reconstruire peut comporter de fortes différences de contraste. Ainsi, les stries émanant des structures les plus intenses peuvent très fortement dégrader les structures moins intenses ou les différences de contraste plus faibles. Ce phénomène est d'autant plus important dans le domaine médical lorsque les objets imagés sont des organes traversés par un produit de contraste. C'est aussi le cas lorsque l'objet imagé est un sein dans lequel se trouvent des micro-calcifications.

PRESENTATION DE L'INVENTION L'invention permet de reconstruire un objet par tomographie à faible nombre de projections notamment quand l'objet à reconstruire comporte 30 d'importantes différences de contraste.

A cet effet, l'invention concerne selon un premier aspect un procédé de traitement d'une séquence de pluralité d'images de projection ID ou 2D d'un objet d'intérêt, en particulier dans lequel un produit de contraste a été injecté, acquises au moyen d'un système d'imagerie médicale comprenant une source de rayons, typiquement des rayons X, la source étant adaptée pour se déplacer autour de l'objet pour acquérir la pluralité d'images de projection 1 D/2D de l'objet d'intérêt selon une pluralité d'angulations, le nombre de projections 1 D/2D et/ou la couverture angulaire conduisant à l'apparition d'artéfacts spécifiques de sous-échantillonnage.

Le procédé selon le premier aspect de l'invention est récursif et comprend les étapes consistant à : a) définir a priori une image parcimonieuse et une suite de modèles de décomposition de l'objet d'intérêt comme somme d'une composante parcimonieuse et d'une composante complémentaire non parcimonieuse ; b) initialisation d'une image 2D/3D parcimonieuse en fonction de l'image parcimonieuse définie a priori et initialisation de la suite de modèles de décomposition de l'objet d'intérêt ; c) reconstruction d'une image 2D/3D de la composante parcimonieuse du modèle de décomposition de l'objet d'intérêt à partir des images de projection 1 D/2D acquises et de l'image 2D/3D parcimonieuse initialisée en b) ; d) mise à jour de l'image 2D/3D parcimonieuse comme égale à la reconstruction précédente (c) de la composante parcimonieuse et mise-à-jour du modèle de décomposition de l'objet d'intérêt en une nouvelle composante parcimonieuse et une nouvelle composante complémentaire non parcimonieuse, et retour à l'étape (c) de manière à ce qu'au cours des itérations l'étape de reconstruction réintroduit au fur et à mesure la composante complémentaire dans l'image 2D/3D 20 25 30 parcimonieuse, pour obtenir une image 2D/3D complète de l'objet d'intérêt non parcimonieux. D'autres aspects du procédé sont les suivants : la reconstruction de l'image 2D/3D de la composante parcimonieuse consiste à appliquer aux images de projection 1 D/2D acquises une reconstruction faisant l'hypothèse selon laquelle l'objet d'intérêt est parcimonieux ; l'étape de définition consiste à décomposer l'objet d'intérêt suivant des intensités de pixels par rapport à un seuil tel que si l'intensité du pixel est au-delà du seuil le pixel appartient à la composante parcimonieuse, si l'intensité du pixel est en-deçà du seuil, le pixel appartient à la composante complémentaire ; l'étape de définition consiste à décomposer l'objet d'intérêt selon une localisation du pixel dans l'image 2D/3D suivant que son indice appartient à l'ensemble des indices de la composante parcimonieuse ou qu'il appartient à l'ensemble des indices de la composante complémentaire ; la reconstruction de l'image 2D/3D de la première composante parcimonieuse comprend une étape de segmentation consistant à - fixer à zéro des pixels de l'image à l'intensité inférieure à un seuil donné ; - et/ou réduire les intensités des pixels de l'image de la valeur d'un seuil ; - et/ou fixer à zéro des pixels de l'image dont les indices appartiennent à un ensemble d'indices donnés. l'étape de reconstruction comporte une étape de rétroprojection filtrée ; 30 le procédé consiste notamment en la récursion suivante : 10 15 20 25 goy =t (" - V( , -1) E {1,..., } p > 0 g(Xi) = Bpti (go-pR(Rgo - p» g(2L, ) =Bpi ( g(X _i) - pR(Rg(~ -~) - p» E {2,...,E} où go est une image connue a priori de l'objet d'intérêt, appartient à une suite fixée a priori de seuils décroissant linéairement de i vers 0, p est le vecteur des projections 1 D/2D acquises, R est un opérateur de projection qui modélise l'acquisition des images de projection, R est un opérateur modélisant la rétroprojection filtrée, p est un scalaire garantissant la convergence du procédé et BY est un opérateur de segmentation par seuillage de seuil y ; appartient à une suite de seuils décroissants de i vers 0 suivant une fonction constante par morceaux de sorte que chaque seuil reste inchangé pour un nombre pré-déterminé d'itérations ; l'image connue a priori de l'objet d'intérêt est nulle ; le procédé peut comprendre en outre une étape consistant à AA) partitionner des composantes des images de projections 1 D/2D acquises en un sous-ensemble de composantes sans produit de contraste et un sous-ensemble de composantes avec produit de contraste, les étapes a) à d) étant mises en oeuvre pour traiter le sous-ensemble de composantes avec produit de contraste et obtenir une image 2D/3D complète de l'objet avec produit de contraste ; et à l'issu de l'étape d) les étapes suivantes : BB) reconstruire par rétroprojection filtrée le sous-ensemble de composantes sans produit de contraste et obtenir une image 2D/3D de l'objet d'intérêt sans produit de contraste ; CC) déterminer une image 2D/3D, moyenne pondérée de l'image 2D/3D de l'objet avec produit de contraste obtenue à l'étape AA) à d) et de l'image 2D/3D de l'objet sans produit de contraste obtenue à l'étape BB); DD) reconstruire de façon itérative (E$) le sous-ensemble de composante avec produit de contraste à partir de l'image 2D/3D composite obtenue à l'étape (CC) (E,) de manière à obtenir une image 2D/3D complète améliorée de l'objet avec produit de contraste. Selon un second aspect, l'invention concerne un système d'imagerie comprenant : une unité d'acquisition comprenant une source de rayonnement, un capteur, pour l'acquisition d'une pluralité d'images de projection 1 D/2D d'un objet ; et une unité de traitement des images de projection 1 D/2D acquises pour mettre en oeuvre un procédé le premier aspect de l'invention. Selon un troisième aspect, l'invention concerne un produit programme d'ordinateur pour l'exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l'invention lorsque celui-ci est mis en oeuvre sur un ordinateur

PRESENTATION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront encore de la description qui suit laquelle est purement illustrative et non limitative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : la figure 1 illustre un système d'imagerie médicale conforme à l'invention ; la figure 2 illustre un système d'imagerie médicale conforme à l'invention ; la figure 3 illustre un procédé de traitement d'images conforme à l'invention ; la figure 4 illustre des étapes du procédé de traitement d'images conforme à l'invention.30 DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Système d'imaqerie médicale Sur la figure 1, on a illustré, schématiquement, un système d'imagerie médicale 100 pour l'acquisition d'images 2D de projection pour la reconstruction d'une image 3D d'un organe. Un tel système est notamment utilisé pour la détection et la caractérisation de sténoses dans les vaisseaux.

Le système 100 d'imagerie médicale comprend un support 1 destiné à recevoir un patient (12) à examiner, une source 11 destinée à émettre un faisceau 10 de rayons X, un détecteur 13 disposé en face de la source 11 et configuré pour détecter les rayons X émis par la source 11, une unité de commande 6, une unité de stockage 7 et une unité d'affichage 8.

D'autres rayonnements ionisants que les rayons X peuvent être envisagés : rayons gamma notamment. Ainsi les dispositifs tomographiques utilisés en médecine nucléaire (tomographie d'émission et de transmission de simple photon et tomographie par émission de positons) sont conformes à l'invention.

La source 11 de rayons X et le détecteur 13 sont reliés par exemple au moyen d'un arceau 15. Le détecteur 13 peut être un capteur d'image à semi-conducteurs comprenant, par exemple, du phosphore d'iodure de césium (scintillateur) sur une matrice de transistor/photodiode en silicium amorphe. D'autres détecteurs adéquats sont : un capteur CCD, un détecteur numérique direct qui convertit directement les rayons X en signaux numériques. Le détecteur 13 illustré sur la figure 1 est plan et définit une surface plane d'image, d'autres géométries peuvent bien entendu convenir. L'unité de commande 6 permet de commander l'acquisition en fixant plusieurs paramètres tels que la dose de radiation à émettre par la source à rayons X et le positionnement de la source 11 et du détecteur 13. Elle est connectée à l'arceau 15 par connexion filaire ou sans fil. L'unité de commande 6 peut comprendre un dispositif de lecture (non représenté) par exemple un lecteur de disquettes, un lecteur de CD-ROM, DVD-ROM, ou des ports de connexion pour lire les instructions du procédé de traitement d'un support d'instructions (non montré), comme une disquette, un CD-ROM, DVD-ROM, ou clé USB ou de manière plus générale par tout support de mémoire amovible ou encore via une connexion réseau. L'unité de stockage 7 est connectée à l'unité de commande 6 pour l'enregistrement des paramètres et des images acquises. Il est possible de prévoir que l'unité de stockage 7 est située à l'intérieur de l'unité de commande 6 ou à l'extérieur. L'unité de stockage 7 peut être formée par un disque dur ou SSD, ou tout autre moyen de stockage amovible et réinscriptible (clés USB, cartes mémoires etc.). L'unité de stockage 7 peut être une mémoire ROM/RAM de l'unité de commande 6, une clé USB, une carte mémoire, une mémoire d'un serveur central. L'unité d'affichage 8 est connectée à l'unité de commande 6 pour l'affichage des images acquises et/ou d'informations sur les paramètres de 20 commande de l'acquisition. L'unité d'affichage 8 peut être par exemple un écran d'ordinateur, un moniteur, un écran plat, un écran plasma ou tout autre type de dispositif d'affichage de type connu. Une telle unité d'affichage 8 permet à un praticien de contrôler la 25 reconstruction et/ou l'affichage des images 2D acquises. Le système d'imagerie médicale 100 est couplé à un système de traitement 200. Le système de traitement 200 comprend une unité de calcul 9 et unité de stockage 10. Le système de traitement 200 reçoit des images acquises et stockées 30 dans l'unité de stockage 4 du système d'imagerie médicale 100 à partir desquelles il effectue un certain nombre de traitement (voir ci-après), par exemple une reconstruction d'une image 3D à partir d'images 2D. La transmission des données de l'unité de stockage 4 du système d'imagerie médicale 100 vers l'unité de calcul 9 du système de traitement 200 peut être faite à travers un réseau informatique interne ou externe ou à l'aide de tout support mémoire physique adéquat tel que disquettes, CD-ROM, DVD-ROM, disque dure externe, clé USB, carte SD, etc. L'unité de calcul 9 est par exemple un/des ordinateur(s), un/des processeur(s), un/des microcontrôleur(s), un/des micro-ordinateur(s), un/des automate(s) programmable(s), un/des circuit(s) intégré(s) spécifique(s) d'application, d'autres circuits programmables, ou d'autres dispositifs qui incluent un ordinateur tel qu'une station de travail. En variante, le calculateur 9 peut comprendre un dispositif de lecture (non représenté) par exemple un lecteur de disquettes, un lecteur de CD- ROM ou DVD-ROM, ou des ports de connexion pour lire les instructions du procédé de traitement d'un support d'instructions (non montré), comme une disquette, un CD-ROM, un DVD-ROM ou une clé USB ou de manière plus générale par tout support de mémoire amovible ou encore via une connexion réseau.

En outre, le système de traitement comprend une unité de stockage 14 pour le stockage des données générées par l'unité de calcul 9. L'unité de calcul 9 peut être connectée à l'unité d'affichage 8 (comme sur la figure 1) ou bien à une autre unité d'affichage (non représentée). Procédé de traitement d'imaqes Le procédé de traitement d'images est par exemple implémenté dans l'unité 200 de traitement du système d'imagerie médicale illustré sur la figure 1. Le procédé de traitement d'images permet de reconstruire une image 3D d'un objet d'intérêt f à partir d'images de projections 2D p acquises de l'objet d'intérêt, en particulier dans le cas où un produit de contraste a été injecté dans l'objet d'intérêt. On dispose donc d'une pluralité d'images de projections 2D obtenue au moyen du système d'imagerie médicale dont la source se déplace suivant une trajectoire autour de l'objet (communément une rotation, appelée aussi spin). Les images de projection 2D p sont par exemple préalablement acquises et récupérées de l'unité de stockage 14 de l'unité de traitement 200 du système d'imagerie médicale 100 et le traitement des images de projection 2D est mis en oeuvre dans le calculateur 9 de l'unité de traitement 200 du système d'imagerie médicale. Les images de projection 2D p sont telles que Rf = p , où R est l'opérateur de projection qui modélise l'échantillonnage fini effectué par le système d'imagerie médicale lors de l'acquisition.

Les images 3D reconstruites sont affectées par des stries dues au sous-échantillonnage de l'objet d'intérêt. Il est connu que le sous-échantillonnage peut être compensé par un a priori mathématique selon lequel l'objet d'intérêt est parcimonieux (en anglais, « sparse »); c'est-à-dire compressible. Il s'agit dans le cas vasculaire des vaisseaux de l'objet d'intérêt. Ces vaisseaux sont mis en évidence par injection d'un produit de contraste. Le temps de passage de ce produit de contraste ne permet pas d'acquérir un nombre suffisant de projections et dans certains cas, même si l'acquisition couvre 180°, la couverture angulaire pour laquelle le produit de contraste est présent est inférieure à 180° à cause d'une mauvaise synchronisation entre l'injection du produit, sa diffusion et l'acquisition des images. Typiquement, la distribution des vaisseaux injectés dans un organe a un support limité à une fraction assez faible de l'image 3D de l'organe, elle est donc parcimonieuse. On ne peut en revanche pas faire d'hypothèse de parcimonie aussi forte pour le reste du contenu de l'image (os, tissus mous).

L'acquisition doit donc être faite de manière soustraite : deux spins identiques sont acquis, l'un sans injection de produit de contraste, l'autre avec, de sorte que la soustraction des deux spins correspond uniquement aux vaisseaux qui sont parcimonieux. L'intégration des images de projections 2D acquises et de l'hypothèse de compressibilité se fait par la définition de la fonctionnelle : J(g, X,) = XS(g) + Q(g) , où Q est un critère de reconstruction tomographique quadratique, par exemple tel que décrit ou référencé dans les documents [Riddell C, Savi A, Gilardi MC, Fazio F, "Frequency weighted least squares reconstruction of truncated transmission SPECT data." IEEE Trans. Nucl. Sci. 43(4):2292-8] et [Thibault JB, Sauer KD, Bouman CA, Hsieh J., "A three-dimensional statistical approach to improved image quality for multi-slice helical CT." Med Phys. 34(11):4526-44] et où S est une contrainte de parcimonie définie par S(g) _ 114),zg 1 où 11, symbolise la norme dite L, et ~~z est une transformée permettant la compression spatiale de l'image 3D g (transformée en ondelettes, gradient, identité,...). Plus généralement S peut être la somme pondérées de plusieurs de ces transformées spatiales et combiner d'autres connaissances a priori sur l'image, comme la positivité des coefficients d'atténuation aux rayons X. Le scalaire est un poids qui définit la force de la contrainte de parcimonie, en d'autres termes le degré de compressibilité de la solution cherchée.

Tel que connu pour minimiser la fonctionnelle J(g,2,) par rapport à g pour fixé et obtenir une estimation de f , solution du problème de reconstruction tomographique parfaitement échantillonné, on peut utiliser un algorithme itératif d'optimisation convexe pour la minimisation de J(g,X), par exemple l'un de ceux décrits ou référencés dans [Afonso MV, Bioucas-Dias JM, Figueiredo MA., "Fast image recovery using variable splitting and constrained optimization." IEEE Trans Image Process. (9):2345-56] et [Beck A, Teboulle M. "Fast gradient-based algorithms for constrained total variation image denoising and deblurring problems." IEEE Trans. Image Process. 18(11):2419-34]. On note A, l'itération permettant la minimisation de J(g,X) par rapport à g pour fixé et A~ [g] l'image 3D résultat de l'application de x itération(s) de l'algorithme initié à partir de l'image 3D g . En effet, sauf dans le cas parfaitement échantillonné, on notera que ces algorithmes produisent des images différentes selon l'image g à partir de laquelle le procédé itératif d'optimisation est initié. On rappelle par exemple que la minimisation de J(g,2,) est obtenue par: g(K+» = A~ = proxpx, S(g(K) - p'VQ(e») avec p scalaire pris suffisamment petit pour garantir la convergence de A~ , VQ(g) gradient de Q en g et proxr S(g) = argminl2 g - h z +y S(h)l l'application de l'opérateur proximal de S à g pour y = pa, scalaire. On peut envisager de mettre en oeuvre des étapes similaires pour A, en calculant A2,(g(K» non seulement à partir de l'itération g(K) mais aussi à 20 partir de l'itération g(K-1) ou bien encore à partir de toutes les itérations précédentes. En utilisant l'un ou l'autre de ces algorithmes, la contrainte de parcimonie est appliquée sur la totalité de l'objet d'intérêt. De manière nouvelle, on considère ces mêmes algorithmes comme 25 applicables au cas où l'objet d'intérêt ne vérifie pas la contrainte de parcimonie (soustraction impossible dans le cas vasculaire) ; une reconstruction approchée (en particulier biaisée) des parties parcimonieuses est alors obtenue au prix d'une simplification extrême ou d'une perte totale des autres structures. On qualifiera dans la suite de ce document une telle reconstruction de « sélective » puisqu'elle donne accès sélectivement à une ou plusieurs structures parcimonieuses de l'objet d'intérêt indépendamment des autres. Cette sélection est modulée par l'intensité du paramètre X. Pour une valeur élevée de X, un ensemble très restreint de structures est sélectionné, pour une valeur très faible ou nulle, la reconstruction diffère peu ou pas d'une reconstruction quadratique standard incluant toutes les structures même non parcimonieuses, et tous les artéfacts de sous-échantillonnage. L'originalité de l'invention vient du fait que l'on considère parcimonieuses seulement des structures isolées de l'objet d'intérêt. On fait ainsi les hypothèses, toujours valides, que l'on connaît a priori une image parcimonieuse de l'objet d'intérêt (connaissance pouvant être nulle), hypothèse notée H1, et que l'on peut modéliser a priori l'objet en une première composante parcimonieuse incluant la partie connue à priori et une seconde composante, complémentaire et non parcimonieuse, appelée « fond », hypothèse notée H2.

Une reconstruction sélective de la partie parcimonieuse est effectuée par un des algorithmes ci-dessus mentionnés, initié à partir de l'image parcimonieuse connue a priori. On généralise cependant ce principe en procédant de manière récursive par niveau : à chaque niveau, on redéfinit l'image parcimonieuse comme égale à la partie parcimonieuse calculée au niveau précédent (hypothèse H1), puis l'on redéfinit le modèle a priori de l'objet en « agrandissant » la composante parcimonieuse (en d'autres termes on diminue l'intensité du paramètre X), hypothèse H2. La récursion est initiée par exemple par une image 3D parcimonieuse nulle (hypothèse H1 nulle) et se termine pour une intensité nulle (hypothèse H2 où la composante dite parcimonieuse inclut tout l'objet, bien qu'il ne soit pas parcimonieux, et la composante complémentaire de fond est nulle). L'intérêt de la méthode est de supprimer les stries associées à la composante parcimonieuse grâce à la contrainte de parcimonie, avant de reconstruire le fond et éviter la dégradation du fond par ces stries. Les stries, des vaisseaux dans le cas vasculaire, des micro-calcifications dans le cas de la tomosynthèse du sein, sont réduites ou éliminées du fond. La récursion se définit donc comme une suite de modèles a priori définissant à chaque niveau une composante parcimonieuse et une composante complémentaire non parcimonieuse, ce qui se traduit simplement en une suite décroissante de degrés de compressibilité A = {~ ,...,~V } tels que X, > ...> 0 , pour laquelle on détermine à partir de l'image parcimonieuse a priori go, possiblement nulle, une estimation g"(A,go) de f solution non parcimonieuse du problème de reconstruction tomographique parfaitement échantillonné, suivant : igo,A g( ) = Aar [go] g(X ) = Aâ~ [g(2_11 E {2,...,',E} g*(go,A)= g(XE) Pour expliciter le déroulement du procédé pour obtenir g"(A,go) qui est la reconstruction complète de f , on fixe, E,, l'image a priori go et A la suite des modèles de décomposition de l'objet, qui s'exprime comme suite de degrés de compressibilité. On initie, E2, l'image 3D parcimonieuse gp = go et le modèle de décomposition de l'objet en fixant _ . On calcule la reconstruction sélective, E3, g(X) = A~ [gi qui est la séquence de x itérations qui minimise la fonctionnelle J(g,2,) par rapport à g pour _ en partant de l'image parcimonieuse gp. Ensuite, de manière itérative, à l'itération E {2,...,E}, on met à jour, E4, l'image parcimonieuse gp = g(X _1) et le paramètre du modèle de décomposition _ pour retourner à l'étape E3. On obtient ainsi pour _ E, E5, la reconstruction complète g*(A, go) = g(~v ) de l'objet non parcimonieux. Le procédé selon l'invention consiste donc à mettre en oeuvre une succession de reconstructions 3D itératives de moins en moins sélectives, à partir de l'ensemble d'images de projection 2D acquises, mais initiée par une image 3D parcimonieuse contenant de plus en plus de structures, possiblement reconstruites sans artéfacts de sous-échantillonnages, de sorte que l'on réintroduit au fur et à mesure la ou les structure(s) éliminée(s) dans l'image 3D de reconstruction sélective pour obtenir une image 3D complète de l'objet d'intérêt, estimée de l'objet d'intérêt parfaitement échantillonné.

On notera que le procédé, de façon avantageuse, ne fait pas d'hypothèse sur les projections 2D acquises ni ne requière de pré-traitement spécifique au procédé de ces images. Seuls les pré-traitements usuels à tout procédé de reconstruction tomographique d'images rayons X sont requis.

De manière préférée, on utilise les opérateurs et contraintes suivants : VQ(g) = R(Rg - p) où R est un opérateur qui modélise la rétroprojection filtrée; la contrainte de parcimonie combine cl) z(g) = g à une contrainte de positivité de sorte que l'opérateur proximal prox7S(g) est un opérateur de seuil y de soustraction douce du fond d'une image 3D, noté Br (g) . Cet opérateur consiste à - fixer à zéro les pixels de l'image dont la valeur est inférieure au seuil Y - soustraire y aux pixels dont la valeur est supérieure au seuil y. Plus généralement, on pourra utiliser tout opérateur de segmentation par seuillage d'une image 3D qui : - fixe à zéro des pixels de l'image d'intensité inférieure à un seuil fixé ; - et/ou réduit l'intensité de pixels de l'image de la valeur d'un seuil ; - et/ou fixe à zéro des pixels de l'image situé en dehors d'une zone fixée.

Selon un mode de réalisation particulier, le procédé de traitement selon l'invention consiste en la récursion suivante : igo = 0, x% =t (E - ) /(ÿ -1) E {1,...,E} p > 0 gOL,I) = Bpti (pRp) g(X ) = 13p2 (g(~ -~) - pR(Rg(L -I) - p) OÙ i est une constante définissant un niveau d'intensité de pixels, par exemple 90% de l'intensité maximale du résultat de la rétroprojection filtrée Rp . Dans ce mode de réalisation particulier, la première itération =1 conduit à une étape de rétroprojection filtrée des images de projection 2D acquises. Le résultat de cette étape est soumis à une étape de segmentation par soustraction douce donnant une image dans laquelle le fond a été supprimé, le seuil de la soustraction correspondant au poids de la contrainte donnée. Ici la contrainte est une contrainte de parcimonie qui consiste à considérer que dans l'image les structures ayant un niveau d'intensité supérieur à un seuil i sont parcimonieuses, les autres n'étant pas parcimonieuses. Cette contrainte de parcimonie est relâchée dans les itérations suivantes e {2,...,71} de manière à réintroduire les zones éliminées, le seuil i étant remplacé par un seuil décroissant linéairement au fur et à mesure des itérations c'est-à-dire qu'on sélectionne à chaque itération les zones qui ont une intensité au dessus d'un seuil de plus en faible. Le fait d'avoir sélectionné dans un premier temps les images ayant les intensités les plus fortes entraine une reconstruction de ces zones sans les stries associées grâce à la contrainte de parcimonie, qui permet ensuite une réintroduction des zones précédemment éliminées sans réintroduire les stries associées aux intensités les plus fortes. De manière alternative, la décroissance du seuil peut suivre une 10 fonction décroissante constante par morceaux. Les applications décrites ci-dessus dans le cadre de l'injection d'un produit de contraste dans les vaisseaux se transposent sans modification dans le cas de la tomosynthèse du sein. Les micro-calcifications sont les structures parcimonieuses de très haute intensité pouvant générer des stries 15 dégradant les structures non parcimonieuses du fond constitué de tissus glandulaires et adipeux. En revanche, dans le cas particulier où un défaut d'injection du produit de contraste conduit à disposer d'un ensemble de composante des images de projections 2D tel que certaines sont sans produit de contraste, 20 on introduit les étapes supplémentaires consistant à: AA) partitionner Eo des composantes des images de projections 2D acquises en un sous-ensemble de composantes sans produit de contraste et un sous-ensemble de composantes avec produit de contraste, les étapes E, à E5 étant mises en oeuvre pour traiter le sous-ensemble de composantes 25 avec produit de contraste et obtenir une image 3D complète de l'objet avec produit de contraste ; BB) reconstruire E6 par rétroprojection filtrée le sous-ensemble de composantes sans produit de contraste et obtenir une image 3D de l'objet d'intérêt sans produit de contraste ; CC) déterminer E, une image 3D, moyenne pondérée de l'image 2D/3D de l'objet avec produit de contraste obtenue à l'étape AA) Eo à E5 et de l'image 3D de l'objet sans produit de contraste obtenue à l'étape BB) E6; DD) reconstruire de façon itérative E$ le sous-ensemble de composantes avec produit de contraste à partir de l'image 3D composite obtenue à l'étape CC) E, de manière à obtenir une image 3D complète améliorée de l'objet avec produit de contraste. La description qui suit est effectuée dans le cas d'une reconstruction 3D c'est-à-dire à partir de projections 2D.

Bien entendu cette description s'étend au cas d'une reconstruction 2D, c'est-à-dire à partir de projections ID.

Proqramme d'ordinateur Le procédé ci-dessus décrit peut être avantageusement implémenté 15 sous la forme d'un programme d'ordinateur comprenant des instructions machine pour la mise en oeuvre du procédé.

Claims (12)

1. REVENDICATIONS1. Procédé de traitement d'une séquence de pluralité d'images de projection ID ou 2D d'un objet d'intérêt, en particulier dans lequel un produit de contraste a été injecté, acquises au moyen d'un système d'imagerie médicale comprenant une source de rayons, typiquement des rayons X, la source étant adaptée pour se déplacer autour de l'objet pour acquérir la pluralité d'images de projection 1 D/2D de l'objet d'intérêt selon une pluralité d'angulations, le nombre de projections 1 D/2D et/ou la couverture angulaire conduisant à l'apparition d'artéfacts spécifiques de sous-échantillonnage, le procédé étant récursif et comprend les étapes consistant à : a) définir (E,) a priori une image parcimonieuse et une suite de modèles de décomposition de l'objet d'intérêt comme somme d'une composante parcimonieuse et d'une composante complémentaire non parcimonieuse ; b) initialisation (E2) d'une image 2D/3D parcimonieuse en fonction de l'image parcimonieuse définie a priori et initialisation de la suite de modèles de décomposition de l'objet d'intérêt ; c) reconstruction (E3) d'une image 2D/3D de la composante parcimonieuse du modèle de décomposition de l'objet d'intérêt à partir des images de projection 1 D/2D acquises et de l'image 2D/3D parcimonieuse initialisée en b) (E2) ; d) mise à jour (E4) de l'image 2D/3D parcimonieuse comme égale à la reconstruction précédente (c) (E3) de la composante parcimonieuse et mise-à-jour du modèle de décomposition de l'objet d'intérêt en une nouvelle composante parcimonieuse et une nouvelle composante complémentaire non parcimonieuse, et retour à l'étape (c) (E3) de manière à ce qu'au cours des itérations l'étape de reconstruction (E3) réintroduit au fur et àmesure la composante complémentaire dans l'image 2D/3D parcimonieuse, pour obtenir (E5) une image 2D/3D complète de l'objet d'intérêt non parcimonieux.
2. 2. Procédé de traitement selon la revendication 1 dans lequel la reconstruction de l'image 2D/3D de la composante parcimonieuse consiste à appliquer aux images de projection 1 D/2D acquises une reconstruction faisant l'hypothèse selon laquelle l'objet d'intérêt est parcimonieux.
3. 3. Procédé de traitement selon l'une des revendications 1 à 2 dans lequel l'étape de définition consiste à décomposer l'objet d'intérêt suivant des intensités de pixels par rapport à un seuil tel que si l'intensité du pixel est au-delà du seuil le pixel appartient à la composante parcimonieuse, si l'intensité du pixel est en-deçà du seuil, le pixel appartient à la composante complémentaire.
4. 4. Procédé de traitement selon l'une des revendications 1 à 2 dans lequel l'étape de définition consiste à décomposer l'objet d'intérêt selon une localisation du pixel dans l'image 2D/3D suivant que son indice appartient à l'ensemble des indices de la composante parcimonieuse ou qu'il appartient à l'ensemble des indices de la composante complémentaire.
5. 5. Procédé de traitement selon les revendications 1 à 4 dans lequel la reconstruction de l'image 2D/3D de la première composante parcimonieuse 25 comprend une étape de segmentation consistant à - fixer à zéro des pixels de l'image à l'intensité inférieure à un seuil donné ; - et/ou réduire les intensités des pixels de l'image de la valeur d'un seuil ;- et/ou fixer à zéro des pixels de l'image dont les indices appartiennent à un ensemble d'indices donnés.
6. 6. Procédé de traitement selon l'une des revendications 1 à 5 dans lequel l'étape de reconstruction comporte une étape de rétroprojection filtrée.
7. 7. Procédé de traitement selon la revendication 1 à 6 consistant en la récursion suivante : go, x =ti("-V( ,-1) E {1,..., } p > 0 gOL,i) = Bpti (go-pR(Rgo - p» g(X ) =Bpi ( g(2L,-1 ) - pR(Rg(L -1 ) - p» E {2,...,E} où go est une image connue a priori de l'objet d'intérêt, appartient à une suite fixée a priori de seuils décroissant linéairement de i vers 0, p est le vecteur des projections 1 D/2D acquises, R est un opérateur de projection qui modélise l'acquisition des images de projection, R est un opérateur modélisant la rétroprojection filtrée, p est un scalaire garantissant la convergence du procédé et BY est un opérateur de segmentation par seuillage de seuil y .
8. 8. Procédé selon la revendication 7 tel que appartient à une suite de seuils décroissants de i vers 0 suivant une fonction constante par morceaux de sorte que chaque seuil reste inchangé pour un nombre pré- déterminé d'itérations.
9. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel l'image connue a priori de l'objet d'intérêt est nulle.
10. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes comprenant une étape consistant à AA) partitionner (Es) des composantes des images de projections 1 D/2D acquises en un sous-ensemble de composantes sans produit de contraste et un sous-ensemble de composantes avec produit de contraste, les étapes a) à d) étant mises en oeuvre pour traiter le sous-ensemble de composantes avec produit de contraste et obtenir une image 2D/3D complète de l'objet avec produit de contraste ; et à l'issu de l'étape d) les étapes suivantes : BB) reconstruire (E6) par rétroprojection filtrée le sous-ensemble de composantes sans produit de contraste et obtenir une image 2D/3D de l'objet d'intérêt sans produit de contraste ; CC) déterminer (E,) une image 2D/3D, moyenne pondérée de l'image 2D/3D de l'objet avec produit de contraste obtenue à l'étape AA) (Es) à d) (E5) et de l'image 2D/3D de l'objet sans produit de contraste obtenue à l'étape BB) (E6); DD) reconstruire de façon itérative (E$) le sous-ensemble de composante avec produit de contraste à partir de l'image 2D/3D composite obtenue à l'étape (CC) (E,) de manière à obtenir une image 2D/3D complète améliorée de l'objet avec produit de contraste.
11. 11. Système d'imagerie médicale comprenant : - une unité d'acquisition comprenant une source de rayonnement, un capteur, pour l'acquisition d'une pluralité d'images de 25 projection 1 D/2D d'un objet ; - une unité de traitement des images de projection 1 D/2D acquises pour mettre en oeuvre un procédé selon l'une des revendications précédentes.
12. 12. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à Io lorsque celui-ci est mis en oeuvre sur un ordinateur.