Brevet FR2708166A1 — publié le 19950127

"PROCEDE DE TRAITEMENT D'IMAGES NUMERISEES POUR LA DETECTION AUTOMATIQUE DE STENOSES" Description: L'invention concerne un procédé de traitement d'images angiographiques numérisées pour la détection automatique de sténoses. L'introduction, ces dernières années, de la radiographie numérisée, qui combine l'utilisation d'un détecteur de rayons X donnant une image en temps réel et la numérisation des images, a constitué un progrès majeur dans le domaine de la radiographie, par rapport à la radiographie conventionnelle. Elle donne en effet accès aux nombreuses possibilités offertes par les techniques de traitement numérique d'images. Les angiographies sont des radiographies spécialisées, pour la visualisation des vaisseaux sanguins. Plusieurs types d'angiographies sont réalisables: les angiographies coronariennes, pour la visualisation des artères irriguant le muscle du coeur, ou myocarde, l'ensemble de ces artères formant l'arbre coronarien; les angiographies périphériques pour visualiser l'irrigation des membres inférieurs et supérieurs; les angiographies cérébrales. On s'interessera ci-après à titre d'exemple aux angiographies coronariennes. Les sténoses sont des rétrécissements locaux provoqués par des obstructions partielles ou totales qui apparaissent sur des artères. Dans le cas de l'arbre coronarien, les sténoses compromettent gravement l'irrigation du myocarde et doivent être détectées par un praticien à partir des angiographies. L'invention trouve son application dans le domaine des systèmes de radiographie numérisés spécialisés dans la réalisation d'angiographies. Un procédé d'identification automatisé des contours de vaisseaux dans des angiographies coronariennes est connu de la publication intitulée "Automated Identification of Vessel Contours in Coronary Arteriograms by an adaptive Tracking Algorithm", par Ying SUN, dans IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol.8, N 1, March 1989. Ce document décrit un algorithme de "suivi du tracé" dit "tracking" de la ligne centrale des vaisseaux, pour l'identification des contours de ces vaisseaux dans des angiographies numérisées. L'algorithme comprend essentiellement trois étapes qui sont: 1 ) L'identification des points situés sur la ligne centrale d'un vaisseau. Chaque point de la ligne centrale a trois attributs: sa position, la direction d'un vecteur parallèle à la direction du tronçon de vaisseau auquel appartient le point, la demi-largeur du vaisseau en ce point. Une fois donné un point Pk de départ sur la ligne centrale du vaisseau, l'algorithme calcule un point Pk+d à une distance donnée d dans la direction du vecteur attribut du point de départ Pk' Ensuite un filtrage convolutif est effectué au moyen d'un filtre rectangulaire d'orientation principale perpendiculaire audit vecteur, c'est-à-dire parallèle à la direction de balayage au point de départ Pk' Ce filtrage permet d'identifier un point P'k+d' déterminé en effectuant la convolution entre le profil de densité le long de la ligne de balayage passant par le point Pk+d' et un profil de densité idéal de forme rectangulaire. Le résultat de la convolution fournit un vecteur dont on cherche la valeur maximale, laquelle est relative à un pixel qui correspond au maximum du profil de densité et permet la mise à jour du nouveau point P'k+d' 2 ) L'identification des bords du vaisseau: les bords du vaisseau correspondant au nouveau point P'k+d sont identifiés comme la position des points d'inflexion sur un profil de densité transversal, c'est-à-dire perpendiculairement à un vecteur attribut du point P'k+d résultant d'une mise à jour. La demi-largeur du vaisseau est alors aussi mise à jour, puis le nouveau point Pk+d de la ligne de centre recherché est enfin identifié. Le procédé est répété pour tous les points situés sur des lignes de balayage perpendiculaires au premier vecteur attribut du point de départ Pk' de k+1 à k+d. Ce vecteur de direction est maintenu le même sur toute la distance d. Dans le cas d'une bifurcation, le procédé choisit la branche de vaisseau qui a la densité la plus grande, de sorte que le profil de densité mis à jour ne montre plus de double pic. 3 ) Moyennage spatial: ce procédé de "suivi de tracé" ou "tracking" génère une description du vaisseau en N entrées. Chaque entrée est caractérisé par un triplet = position d'un point sur la ligne de centre du vaisseau; direction d'un vecteur parallèle à la ligne de centre dans un tronçon de longueur d choisie en fonction de la courbure du vaisseau; demi-largeur du vaisseau en ce point. Cet algorithme connu du document cité n'est pas assez robuste pour permettre une automatisation ultérieure totale du procédé de détection de sténoses. Le manque de robustesse est dû au fait que l'algorithme détermine les points de la ligne de centre de vaisseau par des approximations successives et parce qu'il utilise des profils de densité d'images bruitées. De plus cet algorithme génère des fausses alarmes qui peuvent difficilement être éliminées. Ainsi, ou bien il peut conduire à suivre des chemins qui ne sont pas des vaisseaux: il peut s'égarer. Ou bien il conduit à laisser de côté des chemins intéressants parce qu'il est prévu pour suivre les vaisseaux principaux et laisser de côté les vaisseaux secondaires aux embranchements. Un premier problème technique qui se pose dans le traitement d'image des angiographies est la détection de toutes les situations pathologiques, et l'élimination des fausses alarmes. Les situations pathologiques, contrairement à ce qui est indiqué dans le document cité, ne comprennent pas uniquement les sténoses qui apparaissent sous la forme d'un rétrécissement local dans un vaisseau, lequel montre donc simplement un minimum local de largeur. Les situations pathologiques comprennent aussi un type de rétrécissement dits "en marche d'escalier" qui apparaît sur un vaisseau d'une première largeur sensiblement uniforme, par le passage abrupte à une seconde largeur inférieure à la première. Ce genre de "marche d'escalier" peut signifier que l'on a affaire à un vaisseau dit principal, d'une première largeur, qui se divisait en deux vaisseaux dont l'un, de la seconde largeur, est toujours visible dans le prolongement du vaisseau principal, mais dont l'autre est maintenant complètement occlus à partir de son embranchement avec le vaisseau principal et a désormais disparu, étant devenu complètement invisible sur l'angiographie. L'unique moyen de détecter ce vaisseau complètement occlus et désormais invisible, est de détecter le rétrécissement en "marche d'escalier" sur le vaisseau principal. Cette dernière situation pathologique ne peut pas être reconnue par l'algorithme décrit dans l'état de la technique cité; ceci parce que le "suivi du tracé" ou "tracking" du vaisseau est prévu pour suivre le tracé du vaisseau principal et éliminer celui de vaisseaux secondaires. Ainsi, le procédé connu est incapable de distinguer le cas o il apparaît une "marche d'escalier" dû au fait qu'à l'embranchement l'un des deux vaisseaux secondaires a complètement disparu qui est un cas pathologique grave, du cas non pathologique o les deux vaisseaux secondaires sont toujours présents à l'embranchement. Comme la forme caractéristique en "marche d'escalier" est l'unique alarme permettant au praticien de déceler les vaisseaux occlus, ce type d'algorithme n'offre pas au praticien la possibilité de détecter ces situations pathologiques qui sont à la fois importantes en nombre et en gravité regardant l'état du patient. Un second problème technique qui se pose est la réalisation d'appareils de radiologie munis de moyens pour la détection totalement automatique des situations pathologiques décrites plus haut, à savoir la première situation de rétrécissement local de vaisseaux, et la seconde situation de rétrécissement en "marche d'escalier". Par détection totalement automatique, on entend que la mise en évidence des situations pathologiques doit être réalisée sans l'aide d'un opérateur. La réalisation d'angiographies suppose qu'un patient, en général éveillé, se voit injecter, par exemple par l'artère fémorale au moyen d'un cathéter, un produit contrastant; puis un opérateur réalise une série de radiographies de l'arbre coronarien sous la forme d'une séquence d'images vidéo à raison de 30 images par seconde, par exemple. Une telle séquence permet ainsi de visualiser plusieurs cycles cardiaques. Les sténoses ou rétrécissements décrits plus haut sont les principales anormalités à détecter. Mais cette détection peut être rendue difficile en raison d'une orientation peu favorable des vaisseaux, ou du passage d'un vaisseau en arrière-plan derrière un vaisseau situé en premier plan. Il est donc nécessaire d'exploiter différents angles de projection et aussi de tenter de détecter les sténoses dans toutes les images de la séquence vidéo pour lesquelles la concentration du produit constrastant est suffisamment forte pour assurer une bonne visibilité des vaisseaux. Les clichés sont donc assez nombreux, et le praticien établit son diagnostic en faisant défiler ces images lentement devant ses yeux. Il apparaît alors un besoin pour mettre en évidence à l'avance et de manière automatique les situations pathologiques dont on a parlé plus haut. En effet, le praticien a tendance, psychologiquement, à voir son attention attirée par les situations pathologiques les plus flagrantes, et à laisser passer certaines situations moins visibles, mais qui peuvent être plus gênantes, ou plus graves, cliniquement, pour l'avenir du patient. Ou bien le praticien peut laisser passer certaines situations pathologiques parce qu'elles n'apparaissent que dans une seule image, ou dans peu d'images de la séquence. Il est donc important que le praticien puisse disposer d'un système de mise en évidence des situations pathologiques de manière à attirer son attention sur les endroits des images, ou les endroits de l'unique ou des quelques images de la séquence qui contiennent (contient) en fait les informations les plus intéressantes, qu'il est indispensable d'examiner. Son attention pourra ainsi être attirée sur les endroits les moins vraisemblables a priori, mais qui contiennent néanmoins des situations pathologiques; et par ailleurs, son attention pourra être détournée de se focaliser sur quelques sténoses évidentes mais sans grande importance sur le plan des suites médicales. Une telle automatisation totale de la détection des situations pathologiques ne peut être obtenue si l'on utilise l'algorithme connu du document cité. En effet, du fait que le "suivi du tracé" ou "tracking" des vaisseaux est réalisé au moyen d'approximations successives qui dépendent d'une distance donnée d, elle-même liée à la courbure des vaisseaux, cet algorithme a besoin d'être guidé. Il ne peut donc être inclus dans un dispositif automatique. La présente invention a pour but de proposer un procédé capable de détecter au moins le premier et le second type de situations pathologiques décrites précédemment. Selon l'invention ce but est atteint au moyen d'un procédé défini dans le préambule et caractérisé en ce que cette étape comprend une première opération de filtrage menée à bien en appliquant sur chaque image une série de N filtres sélectifs bidimensionnels récursifs passe- bas, à support losange, dont une des directions principales est orientée régulièrement dans le plan de l'image entre 0 et w - nw/N, de nw/N en Iw/N, pour déterminer la direction de chaque tronçon de vaisseau comme celle o la réponse d'un des filtres est maximale. L'invention a aussi pour but de fournir un système capable d'éliminer au mieux les erreurs. Il existe deux types d'erreurs possibles dans la détection des sténoses: les faux positifs et les faux négatifs. Par faux positifs ou fausse alarme, on entend une sténose détectée à tort, c'est-à-dire l'identification d'une zone comme contenant une sténose alors que la zone localisée contient en réalité un vaisseau dépourvu de sténose; ou encore l'identification d'une zone comme contenant une sténose alors qu'elle contient un élément autre qu'un vaisseau. Par faux négatif, on entend, une sténose non détectée, c'est-à- dire la non identification d'une zone contenant une situation pathologique: ce genre de faux négatif est particulièrement le fait du document cité au titre d'état de la technique. Selon l'invention ce but est atteint au moyen d'un procédé en outre caractérisé en ce que, pour améliorer la sélectivité du filtrage précédent, l'étape de tracking comprend une seconde opération menée à bien en soustrayant, à l'intensité de chaque pixel, la moitié de l'intensité d'un pixel situé à une distance donnée transversalement à sa gauche par rapport à la direction principale du filtre passe-bas précédent et la moitié de l'intensité d'un pixel situé à la même distance à sa droite, ces première et seconde opérations étant équivalentes à l'application sur chaque image, d'une série de N filtres bidimensionnels Laplaciens de mêmes directions principales que les N filtres récursifs passe-bas précédents. L'invention est décrite ci-après en détail en référence avec les FIG. schématiques annexées, parmi lesquelles: - la FIG.1 représente un système de radiographie numérique; - les FIG.2A et 2B représentent des vaisseaux avec différents types de sténoses; - la FIG.3 représente un diagramme de blocs fonctionnels correspondant aux différentes étapes de l'invention; la FIG.4 illustre un procédé de morphologie mathématique mis en oeuvre dans la première étape de l'invention pour l'extraction du fond; - la FIG.5A représente un noyau de convolution d'un filtre mathématique récursif dans un passage causal; - la FIG.5B représente un noyau de convolution d'un filtre mathématique récursif passe-bas monodimensionnel obtenu par le passage causal et anticausal du filtre de la FIG.5A; - la FIG.5C représente un noyau de convolution d'un filtre mathématique Laplacien monodimensionnel; - la FIG.6A représente en perspective un noyau de convolution d'un filtre mathématique récursif passe-bas bidimensionnel à base de losange; - la FIG.6B représente en perspective un noyau de convolution d'un filtre mathématique Laplacien bimensionnel d'axes parallèles à celui du filtre de la FIG.6A; - la FIG.7 représente les différentes orientations dans le plan de l'image des axes des filtres bidimensionnels passe-bas; - les FIG.8A et B représentent pour une même orientation le noyau de convolution du filtre récursif passe- bas et du filtre Laplacien qui en est dérivé; - la FIG.9A représente l'image de l'arbre coronarien après extraction du fond et la FIG.9B après extraction des pixels des lignes centrales (tracking); - la FIG. 10A représente les régions de sténoses détectées et repérées par des cadres rectangulaires sur une image d'arbre coronarien (23 sténoses) et la FIG.1OB représente dans la même image d'arbre coronarien, les régions de sténoses retenues après l'étape de détection neuronale et élimination de fausses alarmes (5 sténoses retenues); - la FIG.11 représente la courbe de ROC. En référence avec la FIG.1, un système de radiographie numérisée comprend un générateur 100 de rayons X; une table mobile 102 pour recevoir un patient; un dispositif intensificateur d'image 103 couplé à un tube vidéo 104, qui fournit des données à un système 105 de traitement numérique d'image comprenant un microprocesseur. Ce dernier comprend plusieurs sorties dont une sortie 106 couplée à un moniteur 107 pour la visualisation de l'image radiographique. L'image radiographique numérisée peut contenir 512 x 512 pixels, ou 1024 x 1024 pixels par exemple, codés sur 8 niveaux de gris, ou niveaux d'intensité, le niveau d'intensité le plus bas correspondant aux régions les plus sombres. L'invention propose un procédé de traitement d'images numériques dont les différentes étapes sont représentées sous forme de blocs fonctionnels sur le diagramme de la FIG.3. Ce procédé a pour objet la détection des sténoses d'un premier type qui consistent en rétrécissements locaux des vaisseaux, et les sténoses d'un deuxième type qui consistent en rétrécissements en "marches d'escalier". Ce procédé est également extensible à la détection d'autres anormalités éventuelles selon l'avancement des connaissances médicales. En référence avec la FIG.2A, une sténose du premier type consiste en un rétrécissement local d'un vaisseau, lequel est d'abord d'une première largeur Lll dans une région 11, puis montre une zone 13 de beaucoup plus faible largeur R sur une petite longueur, et devient enfin d'une seconde largeur L12 à peu près égale à la première largeur Lll, dans une région 12. Cette situation pathologique correspond à une occlusion partielle locale du vaisseau. En référence avec la FIG.2B, une sténose du second type consiste en un rétrécissement 23 abrupte et prolongé d'un vaisseau qui est d'abord d'une première largeur L21 dans une région 21, puis qui passe de façon abrupte à une seconde largeur L22 inférieure à la première largeur L21, dans une région 22. Cette situation pathologique correspond à une occlusion complète d'un vaisseau 24 représenté en trait discontinu, autrefois raccordé aux parties de vaisseau 21 et 22, par un embranchement au niveau de la partie 23, et qui a maintenant complètement disparu des images. En référence avec la FIG.3, le procédé de traitement d'image comprend les étapes suivantes: ETAPE 1: Soustraction du fond Cette étape correspond au bloc fonctionnel 1 du diagramme de la FIG.3 Pour chaque image I de la séquence, on effectue une compression logarithmique de l'échelle des intensités. Les intensités des pixels ainsi transformées deviennent proportionnelles à l'absorption des rayons X par les objets de l'image. Les vaisseaux apparaissent comme des structures sombres sur un fond plus clair. On extrait le fond de l'image à l'aide d'une opération de fermeture morphologique (notée B.G. Ext. sur la FIG.3) en utilisant un élément structurant à trois dimensions. Plus explicitement, une région de l'image est considérée comme faisant partie du fond soit parce que son intensité varie très lentement dans l'espace, ou alors parce que les objets de petite taille qui s'y trouvent ont un constraste inversé par rapport à celui des vaisseaux (c'est-à- dire clair sur fond sombre). On soustrait algébriquement le fond ainsi évalué de l'image pour obtenir une nouvelle image o le contraste des vaisseaux est fortement réhaussé. On réduit ensuite le bruit subsistant dans le fond de l'image à l'aide d'une opération de seuillage dynamique. Au sujet de l'opération de fermeture morphologique en utilisant un élément structurant, l'homme du métier lira avec profit la publication intitulée "Optimization of Morphological Structuring Elements for Angiogram Enhancement" par Keith M. ANDRESS et David L. WILSON, dans SPIE, Vol.1445 Image processing, 1991, pp.6-10. Pour mettre en oeuvre la soustraction du fond de l'image par morphologie mathématique, on construit "un masque" pour éliminer les éléments du fond en déterminant l'enveloppe supérieure des profils d'intensité dans l'image. En effet, à la transition vaisseau/fond, l'intensité des pixels varie brusquement de faible (vaisseaux en noir) à forte (fond clair), alors que, dans le fond, ou bien l'intensité varie lentement, ou bien les éléments ont un contraste inversé par rapport à la transition vaisseau/fond, c'est-à-dire sont plus clairs que la moyenne du fond. De plus, un vaisseau V représente un objet de largeur L relativement faible dans l'image. La FIG.4 montre un profil d'intensité obtenu en balayant une ligne ou bien une colonne de l'image. Dans cette figure, le profil P représente l'intensité I en fonction de la distance D en pixels sur l'image, dans la région d'un vaisseau. Le traitement mathématique consiste à passer un élément en forme de boule B sur les courbes P d'intensités I, cette sphère ayant un diamètre supérieur à la largeur L des vaisseaux, de manière à déterminer le lieu géométrique des points E les plus bas de la sphère B pour l'ensemble des positions o la sphère B est tangente aux profils d'intensité P. Ce lieu géométrique est appelé fermeture morphologique de l'image. Il représente une estimation du fond, c'est-à-dire de l'image sans les vaisseaux. On applique ensuite un traitement mathématique qui consiste à extraire de l'image originale les points situés dans le fond ainsi évalué. A la suite de cette première étape, l'image ne contient plus en principe que le seul arbre coronarien. Le procédé de traitement d'images numériques comprend, à partir de là, les étapes fondamentales qui sont, dans l'ordre: l'estimation robuste des points des lignes centrales des vaisseaux au moyen de filtres récursifs, adaptatifs et orientés; la détection des pathologies potentielles; la détermination, limitée aux régions de pathologie, des bords des vaisseaux à partir de la connaissance robuste des points des lignes centrales; la détermination et le rejet des fausses alarmes. L'ensemble du procédé a pour objet non seulement l'aide au diagnostic par les opérations de localisation des diverses pathologies et le rejet des fausses alarmes, mais encore l'automatisation complète de ces opérations. ETAPE 2 - Estimation des points des lignes centrales des vaisseaux Cette étape, représentée par le bloc 2 de la FIG.3, comprend une première opération menée à bien par le passage sur l'image, à l'issue de l'étape précédente, de filtres mathématiques récursifs, adaptatifs et orientés (2-D.R.L-P.F sur la FIG.3). Cette étape conduit à la détermination robuste des coordonnées des points ou pixels localisés sur les lignes centrales ou médianes des vaisseaux, ces lignes formant ce que l'homme du métier appelle le squelette de l'arbre coronarien. Le choix de ces filtres permet de résoudre un des problèmes annexes au traitement des images angiographiques numérisées, qui réside dans le fait que les calculs doivent être réalisés très rapidement d'une part, et en mettant en oeuvre des moyens informatiques assez standards, pour fournir un outil qui soit à la fois économique et performant. Par filtre récursif, on entend un filtre de convolution numérique évalué par exemple sur une ligne de l'image, la réponse d'un point donné (x-1) de cette ligne servant à évaluer celle du point suivant (x) selon une équation de la forme: yt(x) = ytl(x) + c [yt(x-1) - yt (x)] 1) En référence avec la FIG.5A, qui illustre comment cette fonction récursive est mise à jour, à chaque instant, le passage de la fonction de filtrage sur l'image numérisée, selon des lignes de balayage, met à jour une courbe yt(x). Dans la représentation de cette courbe y est l'intensité du pixel codé en niveaux d'intensité, c'est-à-dire dans le cas présent en niveaux de gris, y0(x) est l'intensité initiale du pixel courant d'abscisse x sur la ligne de balayage, yt-l(x) est l'intensité du pixel courant d'abscisse x à la mise à jour précédente, c'est-à-dire la (t-1)ième mise à jour, et yt(x-1) représente l'intensité du pixel précédent le pixel x, à sa gauche si le balayage est causal, c'est-à-dire de gauche à droite, et à la (t)ième mise à jour. Dans cette équation, a est un coefficient compris entre O et 1 (O Cette fonction yt(x) donne donc la valeur de l'intensité du pixel courant d'abscisse x à l'instant t comme la somme de l'intensité de ce même pixel à l'itération précédente (t-l) et d'un terme donné par le produit d'un coefficient a par la différence de l'intensité du pixel voisin à gauche d'abscisse (x-l) à l'instant t et de l'intensité du pixel courant d'abscisse x à l'itération précédente (t-l). On initialise cette fonction par la valeur initiale de l'intensité du pixel courant x appelée yo, et on fait la première mise à jour: yl(x) = y,(x) + a [y,(x-1) - y,(x)] ibis) o a multiplie un terme qui représente l'intensité du pixel voisin à gauche (sens causal) à l'instant 1, moins l'intensité du point courant à l'itération précédente. On réalise ainsi un noyau de convolution. Lors de chaque itération, on calcule l'intensité du point courant en prenant en compte le passé pondéré par un poids chaque fois différent. Mathématiquement l'équation 1) peut se mettre sous la forme de l'équation 2) suivante: yl(x) =(l-d) a y (x-n)... 2) n=O En écrivant la relation suivante 3: a = exp(-l/T) 3) et dans la limite d'une grande valeur du paramètre Tr, l'équation 2) s'écrit sous la forme d'une convolution: as y'(x) = (1/T) f exp(-u/T) y0 (x-u) du 2bis) o o u est la distance à partir du point courant x. - Un filtre récursif présente l'avantage sur un filtre non récursif de nécessiter beaucoup moins de calculs. Pour donner un exemple, si l'on effectuait un filtrage simple sur un support de par exemple 25 x 25 pixels, il faudrait effectuer 625 multiplications pour déterminer l'intensité de chaque pixel de l'image filtrée. Dans le cas du filtre récursif défini plus haut, l'expression 2bis) montre que l'on effectue simplement une seule multiplication pour obtenir la nouvelle intensité de chaque pixel de l'image filtrée. Un autre intérêt de ce filtre récursif défini par les relations 2bis) et 3) est que si après avoir passé ce filtre sur l'image parallèlement à l'axe des abscisses, dans le sens dit causal, on passe ce filtre toujours parallèlement à l'axe des abscisses mais en sens contraire, dit anticausal, on obtient un noyau de convolution ayant la forme de la courbe de la FIG.5B. La fonction correspondante est donnée par la relation 2bis): yt(x) = (1/2z) f exp(-Iul/t) y (x-u) du 2ter) De cette manière, le passage, selon l'axe de balayage X'X causal et anticausal du filtre monodimensionnel récursif correspondant au noyau de convolution représenté par la fonction 2ter), permet de réaliser un filtre passe-bas noté 1-D.R.L-P.F. (de l'anglais: One-Dimension Recursive Low-Pass Filter) extrêmement sélectif. La largeur de bande passante du filtre est réglée par la constante r qui est ici non pas précisément une constante de temps mais une constante de longueur puisqu'elle règle la largeur du filtre sur l'axe des abscisses (X) ou axe de balayage de l'image formée de pixels. Donc ce filtre récursif peut être rendu adaptatif puisque l'on peut régler cette constante de longueur. Ce filtre monodimensionnel permet, en réalisant ultérieurement deux autres passages, l'un causal, l'autre anticausal, maintenant selon un axe Z'Z, perpendiculaire à la direction initiale de balayage, qui était notée X'X, de réaliser un filtre bidimensionnel noté 2-D.R.L-P.F (de l'anglais: Bidimensional Recursive Low-Pass Filter), dont la réponse impulsionnelle est représentée en perspective à 3 dimensions, sur la FIG.6A. La troisième dimension est celle de l'intensité y. On réalise ainsi un filtre ayant un noyau de convolution bidimensionnel. Pour le réaliser, il suffit d'initialiser les lignes de l'image numérisée, et les colonnes de cette image, avec les intensités initiales de chaque pixel. Puis on balayage l'image entière parallèlement aux lignes une fois dans le sens causal, et une fois dans le sens anticausal. Ensuite on balayage l'image entière parallèlement aux colonnes une fois dans le sens dit causal, une fois dans le sens anticausal. Le mot causalsignifie ici le sens des abscisses ou ordonnées croissantes et le mot anticausal signifie le sens contraire sur ces axes de coordonnées. Le filtre bidimensionnel ainsi réalisé présente de grands avantages. Il ressort d'abord de ce qui a été dit précédemment que, pour effectuer ce filtrage, on réalise seulement 4 multiplications pour calculer une nouvelle intensité en chaque point de l'image. Ce qui correspond à une énorme économie de calculs comparé à ce qui serait nécessaire si on utilisait un filtre non récursif (par ex. 625 multiplications par point). Ensuite ce filtre est extrêmement sélectif, comme il apparaît sur la FIG.6A. Il ressort également de ce qui a été dit précédemment que, dans le noyau bidimensionnel, on peut choisir une valeur de la constante de longueur T différente pour les passages parallèles à l'axe des abscisses X'X, et pour les passages parallèles à l'axe des ordonnées Z'Z. On augmente ainsi le support du filtre dans une direction. La projection sur le plan de l'image de la fonction tridimensionnelle de la FIG. 6A est alors un losange d'axes X'X et Z'Z, tel que représenté sur la FIG. 7A, ayant pour grand axe le grand support, par exemple X'X, et pour petit axe le petit support du filtre, ici Z'Z. Il apparait que ce filtre bidimensionnel, ayant un support en forme de losange, est particulièrement adapté à convoluer l'image d'un vaisseau donné, formé initialement d'une bande sombre sur fond clair, et disposé parallèlement au grand axe du losange, en une ligne de points situés sur la ligne centrale ou médiane du vaisseau. En effet, en passant sur un vaisseau tel que représenté sur la FIG.2A, qui est une bande sombre de largeur L parallèle à l'axe X'X du plan de l'image numérisée, un filtre tel que défini plus haut en référence avec la FIG.7A, en forme de losange de grand axe parallèle à X'X, la sélectivité du filtre est très grande lors des balayages parallèles à Z'Z, et la réponse en intensité est très élevée lors des balayages parallèles à X'X. Ce filtre est donc particulièrement bien adapté à permettre d'estimer les points centraux du vaisseau représenté sur la FIG.2A (ou 2B). Pour augmenter encore la précision de la détection, on peut effectuer un autre filtrage au moyen d'un noyau de convolution ayant par exemple la forme du Laplacien représenté sur la FIG.5A, noté 1-D.R. Lapl.F (de l'anglais: One- Dimensional Recursive Laplacian Filter), qui a pour particularité de soustraire les composantes continues. Ce filtre Laplacien n'est pas un filtre différent du filtre passe- bas décrit plus haut, ou bien un filtre supplémentaire. C'est un filtre que l'on déduit du filtre passe- bas précédent dans une deuxième opération de cette ETAPE 2, au moyen des calculs décrits ci-après. On calcule une nouvelle valeur de l'intensité des pixels, en prenant l'intensité calculée au moyen du filtre monodimensionnel décrit en référence avec la FIG.5B pour chaque pixel de la ligne centrale et en soustrayant la moitié de l'intensité d'un pixel à une certaine distance transversalement à droite et la moitié de l'intensité d'un pixel symétrique à la même distance transversalement à gauche de ce pixel central, le balayage étant fait parallèlement à cette ligne centrale, c'est-à-dire parallèlement à l'axe X'X du filtre bidimensionnel passe-bas. On réalise ainsi un filtre à noyau Laplacien, tel que représenté sur la FIG.6B, bidimensionnel, noté 2-D.Lapl.R.F. (de l'anglais: Two-Dimension Laplacian Recursive Filter) du fait que l'on effectue ces opérations dans chacune des directions de passage du filtre passe-bas, c'est-à-dire d'abord X'X causale et anticausale, puis Z'Z causale et anticausale. Donc, en ayant effectué une première opération de filtrage par un filtre récursif passe-bas du type représenté sur la FIG.6A, puis en ayant effectué une seconde opération de calcul o l'on retranche à l'intensité de chaque pixel la moitié de celle de voisins sur une direction transversale, on obtient une réponse qui est équivalent à la réponse que l'on aurait obtenu en filtrant directement l'image avec le filtre Laplacien de la FIG.6B. Mais selon l'invention ce résultat est obtenu avec une grande économie de temps de calcul. A la suite de ces opérations on a déterminé des régions de l'image qui fournissent une réponse maximale par ce filtrage, parce qu'elles correspondent à un tronçon de vaisseau dont la direction est parallèle à la direction principale du filtre passe-bas. On remarquera que ce filtre à noyau Laplacien est plus ouvert dans la direction de balayage X'X parallèle à la direction générale du vaisseau. Pour mettre en évidence l'effet des deux opérations décrites précédemment, la FIG.8A montre la réponse impulsionnelle d'un filtre bidimensionnel passe-bas orienté à 112 5, et la FIG.8B celle du Laplacien de même orientation. Il apparaît par ailleurs un problème qui peut être résolu au moyen du type de filtre bidimensionnel passe-bas ou Laplacien défini plus haut. En effet tous les vaisseaux de l'arbre coronarien, et toutes les parties d'un même vaisseau n'ont pas une orientation identique, par exemple horizontale comme le vaisseau de la FIG.2A. Pour résoudre ce problème, le filtre bidimensionnel losange de la FIG.7A est désorienté par rapport à la verticale ou l'horizontale. On peut, en fait, lui donner toutes les orientations possibles dans le plan, qui sont repérées par l'angle du grand axe du losange avec l'axe horizontal de l'image, c'est-à-dire la direction des lignes de l'image numérisée. Pour le filtrage, le calcul est effectué maintenant comme on l'a dit précédemment, dans le sens causal et anticausal, le long de lignes et de colonnes parallèles aux axes du losange. Un petit problème apparaît du fait que ces axes ne passent pas nécessairement, du fait de leur désorientation, sur des points du réseau de l'image numérisée, point dont la connaissance initiale de l'intensité est nécessaire aux calculs de la fonction de convolution. Cette intensité est déterminée par interpolation à partir de l'intensité des pixels voisins. Pour l'application au traitement des images angiographiques numériques, 8 directions de filtres sont suffisantes. Ces directions ont été choisies à: 0 , 22 5, 45 , 67 5, 90 , 112 5, 135 , 157 5 d'angles par rapport à l'horizontale de l'image numérisée d'origine. Ces filtres bidmensionnels en forme de losange sont représentés à titre d'exemple sur les FIG.7A à 7H selon toutes les directions de 0 à 157 5, de 22 5 en 22 5. La FIG.7I montre qu'à 180 , le filtrage est le même qu'à 0 . Il apparaît clairement que la topologie du filtre bidimensionnel en forme de losange ne change pas dans cette rotation. Pour chacune des huit orientations définies ci- dessus, on obtient une image filtrée en effectuant 2 itérations (l'une causale, l'autre anticausale) selon l'orientation principale du filtre; puis en effectuant 2 autres itérations (causale et anticausale) selon l'orientation secondaire perpendiculaire à la première. Les balayages se font selon les huit directions des filtres, en faisant intervenir des valeurs d'intensités obtenues par interpolation si nécessaire. Les réponses des filtres ainsi appliqués, permettent de déduire les orientations de tous les tronçons de vaisseaux puisque les réponses sont plus grandes lorsque l'objet, c'est-à-dire le tronçon de vaisseau, est aligné avec la direction principale du filtre. Une fois déterminée la direction de chaque tronçon de vaisseau, on réalise un troisième opération dans laquelle on examine transversalement l'intensité des pixels dans chacun de ces tronçons pour- rechercher un minimum local. Ce minimum d'intensité se trouve dans une direction transversale à la direction du vaisseau, et compte tenu des filtrages qui ont été appliqués précédemment, correspond au pixel situé précisément sur la ligne médiane de ce tronçon de vaisseaux. Ce traitement est appliqué à tous les tronçons de vaisseaux de manière à déterminer tous les pixels situés sur les lignes médianes. Le squelette de l'arbre coronarien apparaît alors tel que sur la FIG.9B, uniquement formé des points, résultant de ces trois opérations de traitement dans cette ETAPE 2, appliqué sur l'image angiographique de la FIG.9A; ces points localisés sur les lignes médianes des vaisseaux sanguins. On peut considérer que la localisation de ces points est très robuste car elle résulte d'un traitement mathématique homogène appliqué à des points de l'image numérisée d'origine dont l'intensité initiale est une mesure. En recherchant le minimum des intensités dans l'image filtrée, on sélectionne les points centraux et élimine les autres points, comme il apparaît au vu des FIG.9A et 9B. Cette méthode est complètement différente de la méthode connue du document cité au titre d'état de la technique selon laquelle on détermine d'abord un point initial du centre d'un vaisseau; puis on détermine approximativement la direction du vaisseau; puis on fixe un nouveau point à une certaine distance, grande de plusieurs pixels, du point initial; puis on localise les bords du vaisseau en ce point au moyen d'un profil d'intensité bruité; et enfin le nouveau point médian est identifié comme le milieu des bords bruités, les autres points médians entre ce nouveau point et le point initial étant localisés par interpolation. Donc la méthode connue ne conduit pas à une identification robuste des points de la ligne de centre des vaisseaux. De plus, cette méthode connue nécessite le calcul de tous les points de bord du vaisseau avant de pouvoir déterminer le centre. Selon l'invention, à l'issue de l'étape 2, le procédé fournit donc "le squelette" de l'arbre coronarien (FIG.9B). Ce "squelette" est caractérisé par le fait que, en chaque point, la réponse de l'un des filtres utilisés, qui pourraient évidemment être plus nombreux, est maximale. Cela signifie que lors du balayage de l'image au moyen du filtre selon la direction perpendiculaire au grand axe, c'est-à-dire selon son petit axe, la réponse est plus faible de part et d'autre du point retenu comme point de squelette. ETAPE 3 Localisation des sténoses A ce stade, le long de la ligne médiane des vaisseaux, s'il n'existe pas de sténoses, la réponse doit normalement être sensiblement uniforme et forte. Par contre, s'il existe une sténose, l'intensité à l'endroit de la sténose dans le vaisseau augmente, c'est-à-dire qu'à l'endroit de la sténose, le vaisseau-au lieu d'apparaître comme un ruban pratiquement noir sur fond clair, montre un niveau intermédiaire entre ce niveau noir et le fond clair. Ceci se répercute sur l'intensité du point central du vaisseau à l'emplacemment de la sténose, qui est alors plus élevée que celles des points situés sur la ligne médiane du vaisseau, en amont et en aval de la sténose. Dans cette étape 3, représentée par le bloc 3 de la FIG.3, l'intensité des points situés sur la ligne médiane des vaisseaux est donc examinée, et les points qui présentent une augmentation locale de l'intensité sont identifiés comme appartenant à une ou des régions(s) de sténose. Ces sténoses potentielles sont mises en évidence sur l'image numérisée par des repères visuels, connus de l'homme du métier, tels que des croix dont les branches entourent la zone de sténose, ou bien des cercles entourant ces zones, ou bien des rectangles de grand axe parallèle à la ligne centrale du vaisseau encadrant ces zones, comme montré sur la FIG. 10A. L'image de la région ainsi entourée ou encadrée est appelée ci-après "icône". A ce stade du procédé de traitement d'image (noté ICON pour icône dans la FIG.3), on a donc considérablement diminué le nombre de points de l'image qui doivent être examinés. En effet, si on examine une image à pleine résolution de 512 x 512 pixels, au départ tous les points sont suspects, ce qui correspond à environ 260 000 points suspects. A ce stade de l'invention, o il reste à examiner seulement les points localisés dans les icônes (FIG.10A), on a réduit le nombre des points suspects à environ 200 à 1000 points. A ce stade du procédé, on examine donc individuellement les vaisseaux dans les "icônes", chaque icône contient donc normalement seulement un tronçon vaisseau. Par une opération de segmentation, on détecte maintenant les bords de ce vaisseau dans chaque "icône". L'icône est d'abord rapportée à ses axes de coordonnées propres. Puis les bords du vaisseau sont déterminés en calculant la dérivée du profil d'intensité perpendiculairement à l'axe de la ligne centrale du vaisseau dans l'icône. Par une opération de regroupement des points de bord par paires, les lignes de bord du vaisseau contenu dans chaque "icône" sont détectées. Dans une autre méthode de détection des bords du vaisseau, on peut rechercher la corrélation du profil d'intensité transversalement au vaisseau avec des créneaux de différentes largeurs. Du fait de cette étape, le procédé de l'invention est très différent du procédé connu qui déterminait tous les bords de tous les vaisseaux de l'image à pleine résolution pour pouvoir identifier les points situés sur la ligne de centre. Le procédé selon l'invention est donc très économique en calculs, puisque les bords ne sont détectés que dans les icônes. La gravité des sténoses est ensuite déterminée. A cet effet, une fois déterminés les bords du vaisseau on détermine la distance minimale qui existe entre les bords du vaisseau dans cette icône en examinant les profils d'intensité. A ce moment une décision est prise pour indiquer si le rétrécissement correspond réellement à une anormalité. ETAPE 4 -Détection des fausses alarmes Cette étape est représentée par le bloc 4 de la FIG.3 (notée N.N). Toutes les situations conduisant à des sténoses sont répertoriées, ainsi que toutes situations conduisant à des fausses alarmes, c'est-à-dire par exemple les changements de direction brusques des vaisseaux, certains embranchements etc... Il y a dans cette étape un aspect humain, manuel, dans le but de mettre en oeuvre une phase d'apprentissage neuronal supervisée. 4-1 Entraînement du classifieur neuronal Cette tâche est effectuée une seule fois par la personne qui dévelppe l'algorithme ou Professeur. Un seul réseau de neurones suffit pour un grand nombre de séquences vidéo provenant de systèmes d'acquisitions similaires. Afin d'effectuer l'apprentissage supervisé du classifieur, on sélectionne un ensemble d'images individuelles. Une interface graphique interactive permet au Professeur de localiser, pour chacune de ces images, un ensemble de régions rectangulaires contenant des vraies sténoses ou de fausses alarmes typiques. Chacune des régions rectangulaires ainsi définie reçoit une étiquette codant la catégorie de l'objet pouvant être détecté à l'intérieur de la fenêtre rectangulaire. Ces catégories comprennent les sténoses des plus bénignes aux plus sérieuses (catégorie 1 à 5) ainsi que les situations typiques pouvant donner lieu à de fausses alarmes (catégories 6 à 12). Les catégories correspondant aux fausses alarmes typiques sont les suivantes: - un vaisseau voisin d'un point d'embranchement et donnant lieu à une estimation erronée de son orientation, - un vaisseau normal avec un faible rétrécissement apparent, - une extrémité de vaisseau normal, - un vaisseau ayant une courbure locale dans un plan orthogonal à l'image, - une sténose candidate détectée à l'intérieur de l'aorte, - un vaisseau normal avec une courbure locale dans le plan de l'image, - un détail linéaire du fond détecté comme un vaisseau avec sténose. 4-2 Réseau de neurones pour élimination de fausses alarmes On utilise un réseau de neurones avec une couche cachée, et deux sorties pour l'élimination des fausses alarmes. En entrée, on présente au réseau de neurones, un vecteur dont les composantes sont des traits caractéristiques d'une sténose candidate détectée selon le procédé décrit ci-dessus. Ce vecteur peut, par exemple, être constitué des intensités des pixels de l'icône de la sténose candidate. Les deux sorties du réseau de neurones codent la classe des non-sténoses (sortie 1) et celle des sténoses (sortie 2) respectivement. Une fois ramenées à l'intervalle (0,1) par transformation affine, les deux activations de sortie du réseau peuvent s'interpréter comme des probabilités d'appartenance à la classe 1 ou 2 étant donné le vecteur de traits caractéristiques (probabilités à posteriori). Ces deux probabilités sont stockées pour chacune des sténoses candidates. Ceci permet à l'utilisateur de définir lui- même le degré de confiance, sur une échelle de probabilité, pour conserver ou rejeter une sténose candidate. Le stockage des probabilités permet à l'utilisateur d'essayer plusieurs niveaux de confiance sans avoir à reprendre l'ensemble de la procédure de détection et de reconnaissance de sténoses décrite ci-dessus. Une procédure de visualisation graphique met en' évidence les sténoses retenues dans chacune des images individuelles. En référence avec les FIG.10, il apparaît que 25 sténoses avaient été retenues à l'issue de 'ETAPE 4 sur la FIG.10A. Après traitement neuronal de l'ETAPE 5, seulement 5 sténoses seront retenues comme montré sur la FIG.1OB. 4-3 Analyse statistique de la classification neuronale La FIG.11 représente la courbe ROC (Receiver Operating Curve) qui résume la performance statistique du classifieur neuronal. Chaque point de cette courbe correspond à un choix différent du Niveau de Confiance de la Sténose (NCS). La valeur de NCS peut être réglée par l'utilisation entre O et 1. En fixant NCS à une valeur proche de l'unité (0,85 par exemple), le classifieur neuronal ne retiendra que les sténoses les plus évidentes; dans ce cas, le taux de fausses alarmes F.A. sera faible (axe horizontal) au prix d'un taux de reconnaissance modeste (axe vertical) pour les véritables sténoses V.S.. La situation opposée correspond à une valeur faible de NCS (0,6 par exemple). Il apparaît que les véritables sténoses V.S. non reconnues correspondent majoritairement aux catégories de sténoses les plus bénignes. Les vaisseaux ayant une courbure locale dans un plan orthogonal à l'image donnent le plus grand nombre de fausses alarmes F.A. REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement d'images numérisées en imagerie angiographique de rayons X pour la détection automatique de sténoses comprenant au moins une étape d'identification des pixels situés sur les lignes centrales des vaisseaux, dite étape de "tracking", caractérisé en ce que cette étape comprend une première opération de filtrage menée à bien en appliquant sur chaque image une série de N filtres sélectifs bidimensionnels récursifs passe-bas, à support losange, dont une des directions principales est orientée régulièrement dans le plan de l'image entre O et w - Iw/N, de Iw/N en Iw/N, pour déterminer la direction de chaque tronçon de vaisseau comme celle o la réponse d'un des filtres est maximale. 2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que, pour améliorer la sélectivité du filtrage précédent, l'étape de tracking comprend une seconde opération menée à bien en soustrayant, à l'intensité de chaque pixel, la moitié de l'intensité d'un pixel situé à une distance donnée transversalement à sa gauche par rapport à la direction principale du filtre passe-bas précédent et la moitié de l'intensité d'un pixel situé à la même distance à sa droite, ces première et seconde opérations étant équivalentes à l'application sur chaque image, d'une série de N filtres bidimensionnels Laplaciens de mêmes directions principales que les N filtres récursifs passe-bas précédents. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caratérisé en ce que l'étape de "tracking" comprend une troisième opération d'identification des points des lignes centrales des vaisseaux par la détermination des minima d'intensité locaux transversalement aux directions des vaisseaux déterminéee par les filtrages des deux premières opérations. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les paramètres des filtres sont choisis pour obtenir une plus grande sélectivité dans une des directions principales. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'étape de "tracking" est précédée d'une étape d'extraction du fond. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape d'extraction du fond est menée à bien par une méthode de fermeture morphologique pour déterminer l'enveloppe supérieure des profils d'intensité dans l'image, cette enveloppe permettant d'évaluer le fond de l'image, qui est ensuite soustrait de l'image, pour que, à la suite de cette soustraction, l'image ne contienne que les vaisseaux comme objets. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes caractérisé en ce qu'il comprend ensuite une étape de détection des sténoses par la mesure des intensités des pixels le long des lignes centrales des vaisseaux, cette étape comprenant une sous-étape de décision qu'une zone de pixels est une zone de sténose potentielle lorsque l'intensité de ses pixels passe par un maximum local, une sous-étape de délimitation d'une "icône" autour des zones de sténoses potentielles et une sous-étape d'extraction des pixels de bords des vaisseaux dans les "icones". 8. Procédé selon la revendication 7 caractérisé en ce que les pixels des bords des vaisseaux sont extraits par une méthode de corrélation des profils d'intensité perpendiculairement à l'axe de la ligne centrale du vaisseau dans l'icône, avec des créneaux. 9. Procédé selon l'une des revendications 7 ou 8, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de détermination de la gravité des sténoses et de détermination des fausses alarmes menée à bien par un réseau de neurones qui fournit pour chaque sténose potentielle le taux de probabilité qu'il s'agisse d'une vraie sténose ou d'une fausse alarme. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes caractérisé en ce que le nombre N des filtres récursifs passe- bas bidimensionnels est f. et que leurs directions principales sont orientées de 22 5 en 22 5 entre O et 157 5.