Brevet FR2796480A1 — publié le 20010119

Procédé et système d'évaluation automatisée de la qualité d'image de systèmes à rayons X utilisant des fantômes multiples La présente invention concerne de manière générale un systè me automatisé pour évaluer la qualité d'image de systèmes à rayons X. Plus particulièrement, la présente invention concerne une analyse et une mesure automatisées de paramètres de qualité d'image d'un sys tème à rayons X utilisant un ou plusieurs fantômes à rayons X. La présente invention propose également une détermination automatisée de Régions d'Intérêt (RI) pour faciliter la mesure de paramètres de qualité d'image. Les systèmes à rayons X, tels qu'un intensificateur d'image, des plaques de stockage au phosphore ou des détecteurs numériques, comprennent typiquement un émetteur de rayons X et un récepteur de rayons X. On dispose une cible à analyser, telle qu'un corps humain, entre l'émetteur de rayons X et le récepteur de rayons X. Les rayons X produits par l'émetteur traversent la cible pour atteindre le récepteur. Tandis que les rayons X provenant de l'émetteur traversent la cible, les organes internes de la cible peuvent réduire l'énergie des rayons X à des degrés divers par des effets tels que le blocage ou absorption de certains des rayons X. Le blocage ou absorption de rayons X à l'inté rieur de la cible provoque une variation des niveaux d'énergie des rayons X reçus. Le récepteur de rayons X reçoit les rayons X qui ont traversé la cible. Une image de la cible est générée au niveau du récepteur de rayons X. L'image produite au niveau du récepteur contient des régions claires et des régions sombres qui correspondent aux niveaux d'intensité variables des rayons X qui ont traversé la ci ble. Les images radiographiques peuvent avoir de nombreuses uti lisations. Par exemple, on peut détecter des défauts internes dans la ci ble. De plus, des modifications de la structure ou de l'alignement in- teme peuvent être déterminées. En outre, l'image peut montrer la pré sence ou l'absence d'objets dans la cible. Les informations obtenues grâce à l'imagerie aux rayons X ont des applications dans de nombreux domaines, parmi lesquels la médecine et la production. Afin d'aider à assurer que les images radiographiques peuvent être utilisées de manière fiable, il est avantageux de mesurer et de vé rifier les performances de systèmes à rayons X. En particulier, il est important de mesurer et de vérifier la qualité d'image du système à rayons X. Une mauvaise qualité d'image peut empêcher l'analyse fiable de l'image radiographique. Par exemple, une diminution de la qualité du contraste d'image peut donner une image non fiable qui n'est pas utilisable. De plus, l'arrivée de systèmes d'imagerie en temps réel a ac cru l'importance que revêt la production d'images nettes et de haute qualité. Les systèmes à rayons X ayant une qualité d'image mauvaise ou dégradée doivent être recalibrés pour fournir une représentation distincte et utilisable de la cible. La vérification des performances de systèmes à rayons X est également importante pour des raisons de sécurité. Par exemple, l'ex position à des niveaux élevés d'énergie de rayons X peut impliquer des risques sanitaires pour les humains. En raison du risque sanitaire, des normes gouvernementales sont établies concernant l'utilisation de sys tèmes à rayons X. Le niveau d'énergie de rayons X émis par un systè me à rayons X peut être mesuré en termes de dosage de rayonnement. Une évaluation périodique des performances des systèmes à rayons X peut assurer que le dosage du rayonnement auquel la cible est exposée ne dépasse pas les normes réglementaires. Un dispositif qui peut être utilisé dans la mesure de paramè tres des systèmes à rayons X, tels que la qualité d'image et le dosage de rayonnement, est un fantôme à rayons X. E existe plusieurs types de fantômes, parmi lesquels on trouve les fantômes de réplique physi que et les fantômes basés sur la physique. Par exemple, un fantôme de réplique physique peut être une réplique physique d'une cible radio- graphique, telle qu'une partie de corps humain. Un fantôme basé sur la physique peut comprendre diverses structures attachées à une base commune. Les structures d'un fantôme basé sur la physique peuvent posséder des caractéristiques changeantes, telles que la forme, la taille, la densité, et la composition. En outre, les structures des fantô mes basés sur la physique peuvent être construites à partir de maté riaux divers, y compris le métal et le plastique. Les structures des fantômes basés sur la physique peuvent in fluer sur l'intensité des rayons X qui traversent le fantôme basé sur la physique. Par exemple, les structures métalliques peuvent bloquer cer tains ou la plupart des rayons X. Par ailleurs, les structures en plasti que peuvent ne fournir qu'une atténuation minimale des rayons X. Un motif résultant des variations d'intensité des rayons X reçus est repré senté dans une image radiographique. Le motif obtenu dans l'image ra diographique peut être facile à détecter et à analyser en raison de fac teurs tels que le contraste produit par la différence entre les intensités de rayons X reçues. Les fantômes actuellement connus peuvent avoir diverses ap plications. Par exemple, les fantômes peuvent tester les paramètres de performance du système à rayons X. Par ailleurs, les fantômes, combi nés avec des sondes de rayonnement, peuvent être utilisés pour cali brer le dosage de rayonnement de l'énergie de rayons X émise par l'émetteur. En outre, les fantômes peuvent être utilisés pour la calibra- tion et l'évaluation de la qualité d'image. Typiquement, les fantômes basés sur la physique peuvent être conçus pour mesurer un ou plusieurs paramètres d'un système à rayons X. Des fantômes différents peuvent produire des motifs différents d'in tensité ou atténuation de rayons X. Les différents motifs d'intensité ou atténuation des rayons X peuvent être utilisés pour mesurer ou tester différents paramètres de performance du système à rayons X. Une des applications les plus récentes des fantômes est en tant que partie d'un outil d'évaluation basé sur logiciel. Un outil de ce type est divulgué dans le brevet des Etats-Unis d'Amérique n' 5 841 835 délivré à Aufrichtig et al. ("Aufrichtig"). Aufrichtig comporte une composante logicielle qui peut être ajoutée dans l'évaluation et la calibration d'un système à rayons X. Des tests de calibration itératifs peuvent être exécutés en utilisant cette composante logicielle. Les ré sultats des tests de calibration itératifs exécutés par la composante lo- gicielle peuvent être recueillis pour montrer l'analyse, telle que l'orientation et l'agrégation, des résultats des tests de calibration du système à rayons X. Tandis que la calibration itérative d'un système à rayons X continue, la composante logicielle peut régler automatique ment les paramètres du système à rayons X. Toutefois, la composante logicielle d'Aufrichtig suppose qu'un fantôme particulier est utilisé pour mesurer les paramètres de qualité d'image du système à rayons X. Si l'on utilise une pluralité de fantômes, le logiciel peut avoir besoin d'être configuré manuellement pour réagir à chaque fantôme différent. L'étape supplémentaire de configuration de la composante logicielle pour chaque fantôme à rayons X peut réintroduire une interaction humaine supplémentaire dans les mesures. En outre, la configuration de la composante logiciel- le pour chaque fantôme à rayons X peut accroître la durée nécessaire pour mesurer la qualité d'image d'un système à rayons X. Ainsi, il existe depuis longtemps un besoin pour un système d'évaluation de la qualité d'image capable de déterminer automatique ment des composants d'image sur des fantômes quelconques parmi des fantômes multiples. De plus, il existe depuis longtemps un besoin pour un système automatisé d'évaluation de la qualité d'image qui propose l'auto-alignement et le mesurage. En outre, il existe depuis longtemps un besoin pour un système automatisé et rentable de mesure de para mètres critiques de qualité d'image utilisant des fantômes quelconques parmi des fantômes multiples. Les modes de réalisation préférés de la présente invention répondent à ces besoins et aux autres problèmes po sés par les systèmes existants. La présente invention propose un procédé et un dispositif pour l'évaluation automatisée des paramètres de systèmes à rayons X. Une image radiographique en niveaux de gris est importée dans un dis positif de traitement d'image qui traite l'image pour déterminer des composants d'image. Un histogramme de l'image est créé, puis on dé- termine un seuil dans l'histogramme et on convertit l'image importée en une image binaire par rapport au seuil. Ensuite, on utilise une ana lyse de composants connectés ("tache") pour déterminer les compo sants d'image. Les composants d'image de l'image importée sont ensui te comparés à un gabarit de fantôme de composants attendus. Puis le système localise des repères dans l'image importée, correspondant aux structures physiques attendues. Ces repères peuvent comporter un an neau périphérique, des segments linéaires verticaux et horizontaux, et des points de référence. Le système utilise les repères pour localiser les Régions d'Intérêt (les RI) où a lieu la mesure des paramètres du système à rayons X. Enfin, on mesure les paramètres du système à rayons X dans les RI identifiées. Un sous-fantôme échantillon peut être utilisé pour mesurer la Fonction de Transfert de Modulation (FTM) horizontale ou verticale. La présente invention propose un procédé d'évaluation auto matisée de la qualité d'image pour systèmes d'imagerie à rayons X, qui comprend les étapes consistant à traiter une image radiographique im portée pour déterminer des composants d'image, localiser des repères dans l'image radiographique importée en fonction des composants d'image, prédire des régions d'intérêt en fonction des repères, et mesu rer des paramètres de qualité d'image à l'intérieur desdites régions d'intérêt. De préférence, on fait correspondre les composants d'image de l'image radiographique importée avec des composants d'image at tendus contenus dans un gabarit de fantôme prédéterminé pour prédire les régions d'intérêt. De préférence, on prédit les régions d'intérêt en se basant sur une comparaison des emplacements des repères contenus dans ladite image radiographique importée avec les emplacements des repères contenus dans un gabarit de fantôme prédéterminé. De préférence, on localise des points d'alignement d'image en fonction des repères. De préférence, on prédit des régions d'intérêt en se basant sur les points d'alignement. De préférence, on crée un histogramme d'image et on déter mine un seuil en se basant sur ledit histogramme. De préférence, le seuil est déterminé en se basant sur la posi tion de deux régions de sommet de l'histogramme. De préférence, on convertit en image binaire l'image impor tée en fonction du seuil. De préférence, on utilise une analyse des composants connec tés pour déterminer les composants connectés dans l'image importée. De préférence, on rejette les images importées qui ne sont pas en correspondance avec les repères attendus d'un gabarit de fantô me. De préférence, on détermine au moins le point médian ou le rayon d'un anneau périmétrique métallique de l'image importée. De préférence, on localise au moins un segment parn-ù des segments linéaires verticaux et horizontaux dans l'image importée. De préférence, on localise au moins un point de référence dans l'image importée. De préférence, on localise au moins un composant rectangu laire à contraste élevé dans l'image radiographique importée. De préférence, on mesure au moins une fonction parmi une Fonction de Transfert de Modulation (FTM) horizontale et une FTM verticale en utilisant un sous-fantôme échantillon dans ladite image importée. De préférence, on mesure une non uniformité de résolution d'un système à rayons X en utilisant au moins une zone de tamis dans l'image importée. De préférence, on ajoute un gabarit pour un nouveau fantôme personnalisé ou standard. La présente invention propose également un système automa tisé d'évaluation de la qualité d'image qui comprend un fantôme com portant au moins un sous-fantôme pour assister la détermination d'au moins un paramètre de performance de système, et un dispositif de traitement d'image pour analyser une image radiographique du fantô me. De préférence, le dispositif de traitement d'image détermine les composants d'image de l'image radiographique. De préférence, le dispositif de traitement d'image localise des repères dans l'image radiographique. De préférence, le dispositif de traitement d'image prédit des régions d'intérêt dans l'image radiographique. De préférence, le dispositif de traitement d'image mesure au moins un paramètre de qualité d'image basé sur un sous-fantôme. La présente invention propose également un procédé pour l'évaluation automatisée de la qualité d'image utilisant des images de fantômes provenant d'un système d'imagerie médicale, qui comprend les étapes consistant à obtenir une image en niveaux de gris représen tative d'un fantôme placé dans le système d'imagerie médicale, et ana lyser l'image en niveaux de gris par rapport à un gabarit de fantôme prédéterminé correspondant à une image désirée du fantôme afin d'évaluer l'image en niveaux de gris. De préférence, on détermine les composants de l'image en ni veaux de gris, les composants étant utilisés dans l'étape d'analyse pour évaluer l'image en niveaux de gris. De préférence, on compare les composants de l'image en ni veaux de gris avec les composants associés du gabarit de fantôme pour évaluer l'image en niveaux de gris. De préférence, on localise des repères dans l'image en ni veaux de gris en se basant sur des configurations prédéterminées pour le fantôme placé dans le système d'imagerie médicale. De préférence, on prédit des régions d'intérêt dans l'image en niveaux de gris en se basant sur des caractéristiques prédéfinies du fantôme placé dans le système d'imagerie médicale. De préférence, on mesure des paramètres de sous-fantômes représentatifs des régions d'intérêt provenant du fantôme placé dans lé système d'imagerie médicale. De préférence, on crée un histogramme de ladite image en ni veaux de gris pour évaluer ladite image en niveaux de gris. De préférence, on compare une caractéristique d'image de la dite image en niveaux de gris avec au moins un seuil pour déterminer si l'image en niveaux de gris doit être rejetée. La présente invention propose également un procédé pour dé- terminer un gabarit de fantôme pour un système automatisé d'évalua- tion de la qualité d'image, qui comprend les étapes consistant à identi fier un fantôme dont on veut déterminer un gabarit; déterminer les at tributs géométriques dudit fantôme; déterminer les repères qui carac térisent le fantôme; déterminer les points d'alignement du fantôme; dé- terminer les régions d'intérêt du fantôme; et enregistrer les attributs. géométriques, les repères, les points d'alignement, et les régions d'in térêt pour former un gabarit de fantôme pour ledit fantôme. De préférence, on génère des transformations géométriques basées sur les points d'alignement pour prédire l'emplacement d'au moins une région d'intérêt. De préférence, la transformation géométrique comprend une déformation polynon-iiale. De préférence, les points d'alignement sont au moins un type de points parmi le groupe comprenant des points d'un segment linéai re, des points d'intersection de segments linéaires, et le centre de gra vité de repères symétriques. Les caractéristiques de la présente invention seront mieux comprises à la lecture de la description détaillée suivante, faite en ré férence aux dessins d'accompagnement dans lesquels : la figure 1 illustre un mode de réalisation préféré d'un fantô me à rayons X selon la présente invention; la figure 2 illustre un autre mode de réalisation préféré d'un fantôme à rayons X, avec un sous-fantôme échantillon, selon la pré sente invention; la figure 3 est un organigramme d'un mode de réalisation pré féré d'un système d'évaluation automatisé à fantôme selon la présente invention; la figure 4 est un organigramme d'un mode de réalisation pré féré pour le traitement d'image pour déterminer des composants d'ima ge selon la présente invention; la figure 5 représente une courbe d'un histogramme d'image servant d'exemple selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; les figures 6A à 6D représentent des exemples de taches et de cadres de délimitation associés selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 7 est un organigramme d'un mode de réalisation pré féré pour localiser des repères de fantôme selon la présente invention; la figure 8 illustre la détermination des emplacements des segments linéaires verticaux du fantôme de la figure 1 selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 9 illustre la détermination des emplacements des segments linéaires horizontaux du fantôme de la figure 1 selon un mo de de réalisation préféré de la présente invention; la figure 10 représente un mode de réalisation préféré du sous-fantôme à intensité par paliers selon la présente invention; la figure 11 représente un mode de réalisation préféré du sous-fantôme de détail du contraste selon la présente invention; la figure 12 représente un mode de réalisation préféré du sous-fantôme de résolution selon la présente invention; la figure 13 représente un mode de réalisation préféré d'une zone de tamis similaire au tamis supérieur et au tamis inférieur selon la présente invention; la figure 14 représente un mode de réalisation préféré du sous-fantôme échantillon selon la présente invention; la figure 15 représente les RI pour le fantôme de la figure 1 selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 16 représente les zones de recherche entourant les parties horizontales et verticales du point de référence selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 17 est un organigramme d'un mode de réalisation préféré pour mesurer des paramètres de sous-fantôme selon la présente invention; la figure 18 représente un mode de réalisation préféré d'un fantôme à rayons X aplanétique selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 19 est un organigramme d'un mode de réalisation préféré d'un système semi-automatisé d'évaluation d'image fantôme se lon la présente invention; la figure 20 est un organigramme d'un mode de réalisation préféré d'un système servant à ajouter un gabarit de fantôme à une ba se de données ou groupe de gabarits de fantômes selon la présente in vention. La figure 1 illustre un mode de réalisation préféré d'un fantô me 100 à rayons X de la présente invention. Le fantôme 100 comprend une base 110, une patte de positionnement 120, un anneau périmétri- que 130, une zone ouverte 135, des segments linéaires 140, un sous- fantôme 150 à intensité par paliers, un sous-fantôme 160 de détail du contraste, un sous-fantôme 170 de résolution, un tamis supérieur 190, et un tamis inférieur 195. Le sous-fantôme 170 de résolution comprend des motifs de résolution 175, une région de contraste à haute intensité 180 et une région de contraste à faible intensité 185. La patte de positionnement 120 s'étend radialement depuis la base 110. La patte de positionnement est utilisée pour s'assurer que le fantôme 100 est positionné correctement à l'intérieur d'un support de fantôme. La patte de positionnement 120 limite le mouvement de rota tion du fantôme 100 et empêche également le fantôme 100 d'être mal placé dans un support, par exemple la tête en bas. Des pattes de posi tionnement supplémentaires peuvent être ajoutées au fantôme à rayons X pour limiter davantage le mouvement du fantôme. L'anneau périmétrique 130, les segments linéaires 140, le sous-fantôme 150 à intensité par paliers, le sous-fantôme 160 de détail du contraste, et le sous-fantôme 170 de résolution, ainsi que les tamis supérieur et inférieur 190, 195 sont fixés au sommet de la base 110. L'anneau périmétrique 130 fait tout le tour du périmètre de la base 110. Les segments linéaires 140 séparent le sous-fantôme 150 à inten sité par paliers, le sous-fantôme 160 de détail du contraste, le sous- fantôme 170 de résolution, et les tamis supérieur et inférieur les uns des autres, et ils les séparent de la zone ouverte 135. En fonctionnement, le fantôme 100 peut être inséré dans un système à rayons X (non représenté). Dans un système à rayons X, des rayons X sont émis par un émetteur, traversent le fantôme 100, et sont reçus par un récepteur. Les différents sous-fantômes constituant le fantôme 100 atténuent les rayons X arrivant sur les sous-fantômes à des degrés divers qui peuvent être influencés par la composition ou la structure du sous-fantôme, par exemple. L'atténuation des rayons X ré alisée par les sous-fantômes résulte en une intensité de rayons X va riant spatialement au niveau du récepteur. Les intensités variant spa- tialement peuvent être reçues au niveau du récepteur, puis affichées et analysées pour détern-finer les paramètres de performance du système à rayons X. Chaque sous-fantôme peut mesurer un paramètre de perfor mance différent ou un ensemble de paramètres de performance du sys tème à rayons X. L'anneau périmétrique 130 et les segments linéaires 140 sont de préférence constitués d'une couche métallique telle que du plomb, par exemple, qui stoppe une bonne partie de la transmission des rayons X à travers le fantôme 100. Etant donné que l'anneau périmétrique 130 et les segments linéaires 140 stoppent une part relativement grande de la transmission des rayons X à travers le fantôme, ils sont facilement détectables lorsqu'ils sont affichés et analysés. L'anneau périmétrique 130 et les segments linéaires 140 constituent ainsi des "repères" bien visibles. Ces repères aident à déterminer l'orientation et le positionne ment du fantôme 100. Par exemple, l'anneau périmétrique 130 peut être utilisé pour définir le périmètre du fantôme 100 dans une image radiographique afin d'aider à la reconnaissance et à l'interprétation des données de fantôme. En outre, les segments linéaires 140 peuvent être utilisés pour séparer les sous-fantômes 150-170 et aussi pour définir le périmètre de chaque sous-fantôme. La figure 10 représente un mode de réalisation préféré du sous-fantôme 150 à intensité par paliers selon la présente invention. Le sous-fantôme 150 à intensité par paliers est de préférence constitué d'une couche métallique telle que du cuivre, par exemple. Le sous-fan- tôme 150 à intensité par paliers comprend de préférence dix régions, chaque région étant constituée d'une épaisseur différente de la couche de cuivre. L'épaisseur de la couche de cuivre de chaque région va d'une région la plus fine 152 à une région la plus épaisse 154. L'inten sité des rayons X qui pénètrent une région donnée étant inversement proportionnelle à l'épaisseur de la région, chaque région donne un ni veau ou "palier" d'intensité, de la plus grande intensité à la plus faible intensité. De préférence, chacune des régions du sous-fantôme 150 à intensité par paliers fait approximativement 20 mm de large par 7,5 mm de haut, et l'épaisseur croît linéairement de 0,25 mm à 2,5 mm en viron. Le sous-fantôme 150 à intensité par paliers peut être utilisé pour déterminer la gamme dynamique et la linéarité du système à rayons X. Bien que le mode de réalisation préféré du sous-fantôme 150 à intensité par paliers comprenne dix régions, on peut aussi utiliser un nombre supérieur ou inférieur de régions, de taille et d'épaisseur va riées. La figure Il représente un mode de réalisation préféré du sous-fantôme 160 de détail du contraste selon la présente invention. Le sous-fantôme 160 de détail du contraste est de préférence constitué d'une couche métallique telle que de l'aluminium, par exemple. Le sous-fantôme 160 de détail du contraste comprend de préférence trois régions 1110, 1120, 1130, chaque région étant constituée d'une épais seur différente de la couche d'aluminium. L'épaisseur de l'aluminium va d'une région la plus fine 1110 à une région la plus épaisse 1130. Chaque région contient de préférence trois ouvertures 1140-1160 fai sant environ 7,6 mm, 3,8 mm et 1,9 mm de diamètre. De préférence, chacune des régions 1110-1130 du sous-fantôme 160 de détail du contraste fait approximativement 30 mm de large par 20 mm de haut, avec des épaisseurs de 1 mm, 2 mm, et 3 mm. Le sous-fantôme 160 de détail du contraste peut être utilisé pour déterminer le contraste relatif et le rapport contraste/bruit du système à rayons X. Bien que le mode de réalisation préféré du sous-fantôme 160 de détail du contraste soit constitué de trois régions 1110-1130 avec trois ouvertures 1140-1160 par région, on peut aussi utiliser un nombre supérieur ou inférieur de régions et d'ouvertures. La figure 12 représente un mode de réalisation préféré du sous-fantôme 170 de résolution selon la présente invention. Le sous- fantôme 170 de résolution est de préférence constitué d'une fine cou che métallique 1250 telle qu'une feuille de plomb, par exemple au des sus d'une base 1260 telle que du plastique, par exemple. Le sous-fan- tôme 170 de résolution et la couche métallique 1250 ont une épaisseur uniforme sur toute leur aire. Le sous-fantôme 170 de résolution com prend de préférence quinze motifs de résolution 175 disposés en trois rangées 1210-1230, chaque rangée 1210-1230 comprenant cinq motifs de résolution 175. Chaque motif de résolution 175 est de préférence formé par cinq ouvertures de type fentes 1240 s'étendant à travers la couche métallique 1250. Dans chaque motif de résolution 175, la lar geur des cinq ouvertures en fente 1240 ainsi que l'espacement entre les ouvertures 1240 peuvent être modifiés. Le sous-fantôme 170 de résolu tion peut être utilisé pour déterminer la Fonction de Transfert de Mo dulation (FTM) du système à rayons X. Bien que le mode de réalisation préféré du sous-fantôme 170 de résolution comprenne quinze motifs de résolution 175 agencés en trois rangées 1210-1230 de cinq motifs de résolution par rangée 1210 1230, on peut aussi utiliser un nombre supérieur ou inférieur de motifs de résolution. Par ailleurs, la configuration des motifs de résolution 175 en rangées 1210-1230 ou en d'autres structures peut être modifiée. De plus, on peut changer la largeur et la longueur des ouvertures 1240 des motifs de résolution 175. La région de contraste à haute intensité 180 est de préférence constituée d'une ouverture dans la couche métallique 1250 et dans la base 1260. La région de contraste à faible intensité 185 est de préfé rence constituée d'une marque métallique épaisse telle qu'un bloc de plomb. La région de contraste à haute intensité 180 et la région de contraste à faible intensité 185 fournissent respectivement une région de contraste élevé et une région de contraste faible, et elles peuvent être utilisées pour la normalisation d'image. La figure 13 représente un mode de réalisation préféré d'une zone de tamis 1300 similaire au tamis supérieur 190 et au tamis infé rieur 195 selon la présente invention. La zone de tamis 1300 est de préférence un tamis métallique tel qu'un tamis en acier. La zone de ta mis 1300 comprend une bande métallique 1310 comportant un certain nombre d'ouvertures 1320 régulièrement espacées. Le tamis supérieur 190 et le tamis inférieur 195 peuvent être utilisés pour déterminer la non uniformité de résolution du système à rayons X. La non uniformité de résolution du système à rayons X peut être déterminée à travers un seul tamis ou bien elle peut être déterminée à travers plusieurs tamis pour permettre ensuite une comparaison. La comparaison de la non uniformité de résolution parmi plusieurs tamis peut permettre une dé- termination de la non uniformité de résolution sur une surface plus im portante, qui peut ainsi être plus précise concernant un système à rayons X dans son ensemble. Ainsi, bien que le mode de réalisation préféré du fantôme 100 comprenne deux tamis pour donner une préci sion accrue dans la détermination de la non uniformité du système, on peut n'utiliser qu'un seul tamis. De plus, on peut utiliser plus de deux tamis pour obtenir une indication encore plus précise de la non unifor mité du système. La taille, l'épaisseur, et l'espacement des ouvertures des tamis peuvent également être changés. La figure 2 illustre un autre mode de réalisation préféré d'un fantôme 200 à rayons X, avec un sous-fantôme échantillon 270, selon la présente invention. Le fantôme 200 à échantillon comprend une base 210, une patte de positionnement 220, un anneau périmétrique 230, une zone ouverte 235, un sous-fantôme 250 à intensité par paliers, un sous-fantôme 260 de détail du contraste, et des tamis supérieur et infé rieur 290, 295 similaires à ceux du fantôme 100 de la figure 1. Cepen dant, le fantôme 200 à échantillon comprend des points de référence 240 au lieu des segments linéaires 140 du fantôme 100 de la figure 1. De plus, le fantôme 200 à échantillon comprend un sous-fantôme échantillon 270 au lieu du sous-fantôme 170 de résolution de la figure 1. La figure 14 représente un mode de réalisation préféré du sous-fantôme échantillon 270 selon la présente invention. Le sous-fan- tôme échantillon 270 comprend un échantillon 275 en plus d'une fine couche métallique 1450 telle qu'une feuille de plomb, par exemple, placée sur une base 1460 telle que du plastique, par exemple, une ré gion de contraste à haute intensité 280 et une région de contraste à fai ble intensité 285 similaires à celles du fantôme 100 de la figure 1. Le sous-fantôme échantillon 270 et la couche métallique 1450 présentent une épaisseur uniforme. L'échantillon 275 est de préférence constitué d'une feuille métallique telle qu'une feuille de tungstène, par exemple. De même que pour les motifs de résolution 175 du sous-fantôme 170 de résolution de la figure 1, l'échantillon 275 peut être utilisé pour dé- terminer la Fonction de Transfert de Modulation (FTM) du système à rayons X. Bien que le mode de réalisation préféré du fantôme 200 à échantillon comprenne un échantillon 275, on peut également utiliser un nombre plus important d'échantillons de taille et d'épaisseur va riées. L'échantillon 275 comporte des bords 1410 d'échantillon. La FTM du système à rayons X peut être déterminée en comparant les transitions au niveau des bords 1410 d'échantillon par rapport à la po sition. En étudiant les motifs de résolution 175 du sous-fantôme 170 de résolution de la figure 1, les motifs de résolution 175 ne changent que horizontalement, aucun changement n'est vu verticalement. Ainsi, les motifs de résolution 175 ne peuvent calculer que la FTM horizonta le du système et non la FTM verticale du système. Toutefois, dans le sous-fantôme échantillon 270, les bords 1410 d'échantillon ont été tournés de 5 degrés par rapport au sous-fan- tôme échantillon 270. Les bords 1410 d'échantillon fournissent ainsi à la fois une variation verticale et une variation horizontale. Les varia tions horizontale et verticale permettent le calcul de la FTM horizon tale et de la FTM verticale du système. Le degré de rotation de l'échantillon 275 est lié à la résolution du système à rayons X en ter mes de taille de pixel ainsi que de taille d'échantillon 275. De plus, la rotation de l'échantillon 275 aide à la mesure de la FTM parce que les bords de l'échantillon 275 ne s'alignent pas avec une colonne de pixels. Pour beaucoup de systèmes disponibles sur le marché, une rota tion d'environ 5 degrés peut être la rotation la plus souhaitable bien que d'autres rotations puissent aussi donner une détermination de FTM précise. Les points de référence 240 du fantôme 200 à échantillon de la figure 2 sont de préférence faits de métal tel que du plomb, par exemple. Les points de référence 240 fonctionnent de manière généra lement similaire aux segments linéaires 140 du fantôme 100 de la figu re 1. A savoir, les points de référence 240 constituent des "repères" bien visibles dans une image radiographique du fantôme. Les points de référence 240 peuvent ainsi aider à déterminer l'orientation et le posi tionnement du fantôme 200 à échantillon, ainsi qu'à séparer et locali ser les divers sous-fantômes. La forme, la taille et le positionnement des points de référen ce 240 peuvent aussi être utilisés pour distinguer les différents fantô mes. Par exemple, un fantôme mesurant des paramètres A et B peut avoir des points de référence 240 présentant une forme, une taille et une orientation différentes de ceux d'un fantôme mesurant des paramè tres B et C. Par exemple, le fantôme 100 de la figure 1 peut être dis tingué du fantôme 200 à échantillon de la figure 2 parce que les points de référence 240 diffèrent des segments linéaires 140. Pouvoir distin guer les différents fantômes en se basant sur les points de référence est utile parce que les points de référence sont en plomb et sont donc facilement visibles sur des images radiographiques. En fonctionnement, des fantômes tels que le fantôme 100 d la figure 1 et le fantôme 200 de la figure 2 sont positionnés dans un sys tème à rayons X (non représenté) comprenant un émetteur de rayons X et un récepteur de rayons X, comme décrit plus haut. Les rayons X produits par l'émetteur traversent le fantôme pour atteindre le récep teur. Les rayons X traversant le fantôme sont atténués. Le degré d'atté nuation subi par les rayons X est dû à la structure du fantôme que les rayons X traversent pour atteindre le récepteur. Etant donné que la structure du fantôme varie spatialement, l'atténuation des rayons X ap portée par le fantôme résulte en une intensité de rayons X variant spa- tialement au niveau du récepteur. La surface du récepteur peut être subdivisée spatialement en une grille et l'intensité de rayons X arri vant sur chaque élément de la grille peut être numérisée pour former une image représentative de l'intensité de rayons X reçue au niveau de chaque zone de grille. Chaque zone de grille peut correspondre à un pixel dans une image radiographique résultante. Une image radiographique se présente typiquement sous for me d'image en niveaux de gris. Dans une image en niveaux de gris, chaque pixel a une valeur de gris allant d'un niveau le plus bas (repré senté en blanc dans une image radiographique) à un niveau le plus éle- vé (représenté en noir dans une image radiographique). L'image radio graphique est couramment une image allant de 8 bits (256 niveaux) à 16 bits (16 384 niveaux). Bien que le niveau de numérisation courant à 8 bits soit utilisé dans les exemples qui suivent, d'autres niveaux de numérisation sont possibles et la présente invention peut être appli quée quel que soit le niveau de numérisation. En outre, tout niveau de numérisation peut être converti en un niveau de numérisation à 8 bits, par exemple en divisant la numérisation de chaque pixel de l'image par 2n-8# où n est l'autre niveau de numérisation. La figure 3 est un organigramme 300 d'un mode de réalisa tion préféré d'un système d'évaluation automatisé à fantôme selon la présente invention. Le système d'évaluation automatisé à fantôme commence par importer une image radiographique en niveaux de gris à l'étape 310. L'image en niveaux de gris est ensuite traitée pour déter miner les composants d'image à l'étape 320. Les composants d'image peuvent comprendre les images d'un anneau périmétrique 130, 230 ou l'échantillon 275 du fantôme 200 de la figure 2. Ensuite, à l'étape 330, les composants de l'image sont comparés aux composants d'image pré déterminés attendus. La structure des fantômes 100, 200 des figures 1 et 2 est connue, ainsi que l'image radiographique générée par la struc ture des fantômes. Par conséquent, les composants d'image de l'image importée peuvent être comparés aux composants d'image attendus pour l'identification ou la qualité, par exemple. Si les composants de l'ima ge importée ne correspondent pas avec les composants attendus, l'ima ge importée est rejetée à l'étape 340 et aucun traitement supplémentai re ne se produit. Si les composants de l'image importée correspondent aux composants attendus (dans une certaine plage de tolérance), alors l'image importée est acceptée et le traitement continue. A l'étape 350, des repères tels que les segments linéaires 140 du fantôme 100 de la figure 1 et les points de référence 240 du fantôme 200 de la figure 2 sont localisés. Les repères donnent une localisation des sous-fantômes tels que le sous-fantôme échantillon 270. Ensuite, à l'étape 360, on calcule les Régions dIntérêt (RI) pour chaque sous-fantôme. Les RI sont déterminées en utilisant les repères; ce sont les zones à l'intérieur des sous-fantômes dans lesquelles se produit la mesure des divers pa ramètres du système à rayons X. Enfin, à l'étape 370, on mesure les paramètres du système à rayons X à l'intérieur de chaque sous-fantô- me. Les diverses étapes de l'organigramme 300 sont détaillées davan tage plus loin. La figure 4 est un organigramme 400 d'un mode de réalisa tion préféré de traitement d'image pour déterminer des composants d'image selon la présente invention et l'étape 310-330 de l'organigram me de la figure 3. Tout d'abord, à l'étape 410, on importe l'image en niveaux de gris dans le système d'évaluation automatisé à fantôme. Ensuite, à l'étape 420, on crée un histogramme d'image de l'image en niveaux de gris importée. L'histogramme d'image est formé en déter minant le nombre de pixels dans l'image ayant chaque valeur de pixel. Par exemple, dans une numérisation sur 8 bits, à 256 niveaux, on dé- termine le nombre de pixels ayant une valeur de pixel correspondant au premier niveau, puis on détermine le nombre de pixels ayant une valeur de pixel correspondant au deuxième niveau, et ainsi de suite pour les 256 niveaux. L'histogramme d'image peut aussi être exprimé comme courbe des valeurs de pixel en fonction de la population (ou nombre) de pixels. La figure 5 représente un histogramme d'image 500 servant d'exemple selon un mode de réalisation préféré de la présente inven tion. L'axe horizontal 510 de l'histogramme 500 a un point d'axe pour chacune des 256 valeurs de pixel de l'image en niveaux de gris. L'axe vertical 520 a un point d'axe pour chacune des N valeurs de population possibles des valeurs de pixel de l'image en niveaux de gris. Un exem ple est illustré, pour le cas dans lequel deux pixels de l'image en ni veaux de gris ont une valeur de pixel de zéro tandis qu'un des pixels de l'image en niveaux de gris a une valeur de pixel de un. L'histogramme 500 comprend également une courbe 530 qui représente globalement une image en niveaux de gris attendue, numéri sée sur 8 bits (256 niveaux), des composants d'une image importée dans un fantôme tel que le fantôme 100 de la figure 1 ou le fantôme 200 de la figure 2. Tout histogramme d'image dépend de la composi tion des composants de l'image importée du fantôme. Par exemple, un fantôme générant une image comportant de grandes zones sombres peut avoir un histogramme avec de grandes populations pour des ni veaux élevés de valeur de pixel tandis qu'une image comportant de grandes zones claires peut avoir un histogramme avec de grandes po pulations pour des niveaux faibles de valeur de pixel. La courbe 530 de l'histogramme 500 indique que l'image en niveaux de gris importée comporte à la fois de grandes zones claires et de grandes zones som bres, avec relativement peu de zones de contraste moyen. Les zones sombres de l'image importée peuvent correspondre à des zones telles que l'anneau périmétrique 130, les segments linéaires 140, les zones solides du sous-fantôme 160 de détail du contraste, et le sous-fantôme 170 de résolution du fantôme 100 de la figure 1, par exemple. Les zo nes claires de l'image peuvent correspondre à la zone ouverte 135. L'image du fantôme 100 de la figure 1 comportant de grandes zones claires et de grandes zones sombres, l'histogramme de l'image compor te deux sommets distincts centrés autour des valeurs moyennes pour les zones claires 540 et de la valeur moyenne pour les zones sombres 550. Dans les images du fantôme 100 de la figure 1 et du fantôme 200 de la figure 2, les points d'intérêt, tels que les repères, représentent les zones sombres de l'image et sont centrés autour du deuxième sommet. Etant donné que les images des fantômes 100, 200 contiennent de grandes zones sombres, le sommet correspondant aux zones sombres est relativement grand et peut être plus facilement repéré. On analyse ensuite l'histogramme d'image 500 pour détermi ner une valeur de seuil d'après l'étape 440 de l'organigramme 400 de la figure 4. Dans l'image des fantômes 100, 200, le seuil est choisi de fa çon à éliminer les valeurs de pixel correspondant aux zones claires et à accepter les niveaux de valeur de pixel correspondant aux zones sombres. Les niveaux de valeurs de pixel correspondant aux zones sombres sont précieux car les repères sont des zones sombres. Locali ser les pixels correspondant aux zones sombres revient à localiser les repères. Le seuil réel est de préférence le point médian 560 entre les sommets de l'histogramme, mais on peut utiliser n'importe quelle va leur permettant de différencier les régions claires des régions sombres. La valeur de pixel correspondant au minimum local 570 peut aussi être un seuil utile. Le seuil est de préférence choisi individuellement pour chaque image afin d'éliminer les variations dues au positionnement et à la structure du fantôme. Ensuite, à l'étape 440, on calcule l'histogramme de l'image en niveaux de gris importée. On suppose que l'histogramme est bimodal et on l'analyse pour déterminer automatiquement un seuil de niveaux de gris approprié. Ce seuil est ensuite utilisé pour convertir l'image en une image binaire. A savoir, on attribue à chaque pixel un niveau bi naire, choisi parmi deux, en fonction de la valeur de pixel pour ce pixel, selon qu'elle est supérieure ou non à la valeur de pixel de seuil. Par exemple, si la valeur de pixel de seuil est 145, alors un pixel ayant une valeur de pixel de 200 (correspondant à un pixel plus clair que le seuil) peut être mis à un tandis qu'un pixel ayant une valeur de pixel de 100 (correspondant à un pixel plus sombre que le seuil) peut être mis à zéro. Ensuite, à l'étape 450, on emploie l'analyse des composants connectés pour déterminer les composants de l'image en niveaux de gris importée. Dans l'analyse des composants connectés, l'image bina- risée (image convertie en image binaire) est balayée de manière itéra tive pour identifier les "taches" ou pixels sombres connectés. Tout d'abord, chaque pixel sombre est analysé pour voir si un pixel voisin est également sombre, et si c'est le cas, le pixel sombre et son voisin forment une "tache". L'itération suivante détermine si l'un quelconque des pixels voisins de la tache est également sombre. Si c'est le cas, alors les pixels voisins sont inclus dans la tache. Les itérations se poursuivent jusqu'à ce que toutes les taches de l'image aient été identi fiées et qu'aucune tache n'avoisine une autre tache. Etant donné que les pixels sombres peuvent correspondre aux composants des fantômes 100, 200, l'analyse des composants connectés est un système pratique pour identifier l'étendue spatiale des composants. Par exemple, les ta ches peuvent correspondre aux composants physiques du fantôme 200 de la figure 2 tels que l'échantillon 275, les points de référence 240, ou l'anneau périmétrique 230. Une fois que toutes les taches ont été identifiées, les attributs de chaque tache, parmi lesquels la superficie de tache et la densité de tache, par exemple, sont déterminés. Pour déterminer les attributs de chaque tache, on construit d'abord un "cadre de délimitation" autour de chaque tache. Le cadre de délimitation est un rectangle constitué de lignes droites horizontales et verticales positionnées dans chaque di rection sur l'étendue spatiale maximale de chaque tache. Les figures 6A à 6D représentent des exemples de taches 600- 630 et de cadres de délimitation associés 650-680 selon la présente in vention. La figure 6A représente une tache 600 et son cadre de délimi tation associé 650. Le cadre de délimitation est constitué de lignes ho rizontales et verticales positionnées au niveau des bords de la tache. La superficie de tache est la surface comprise à l'intérieur du cadre de délimitation. La densité, de tache est la proportion de pixels sombres par rapport au nombre total de pixels contenus dans la tache. Ou bien, la densité de tache est la proportion de pixels sombres comparé à la superficie de tache. La tache 600 de la figure 6A présente une densité de tache relativement faible d'environ 50 %. La figure 6B représente une tache 610 et son cadre de délimitation associé 660. Etant donné que la tache est rectiligne verticalement et horizontalement, la densité de cette tache est à peu près maximale. La figure 6C représente une ta che 620 et son cadre de délimitation associé, 670. La tache 620 est compacte et alignée presque verticalement. La densité de tache de la tache 620 est élevée. La tache 620 est globalement similaire à la tache générée par l'échantillon 275 du fantôme 200 de la figure 2. La figure 6D représente une tache 630 et son cadre de délimitation associé 680. La densité de tache de la tache 630 est faible. La tache 630 est globa lement similaire à la tache générée par l'anneau périmétrique 130, 230 des fantômes 100, 200 des figures 1 et 2. Par ailleurs, la tache 630 a une superficie de tache plus grande que n'importe quelle autre tache. Chacun des composants des fantômes 100, 200 des figures 1 et 2, parmi lesquels l'anneau périmétrique 130, 230, les segments li néaires 140, et les points de référence 240, par exemple, a une superfi cie et une densité de tache connues lors du traitement de l'image. Ain si, la superficie de tache et la densité pour chaque tache de l'image im portée peuvent être comparées à la superficie et à la densité attendues des composants de fantôme. Par exemple, on compare la superficie et la densité de chacune des taches de l'image importée à la superficie et à la densité de l'anneau périmétrique pour déterminer quelle tache de l'image importée correspond à l'anneau périmétrique. De la même ma nière, on compare chaque tache de l'image importée aux attributs des composants attendus. Ensuite, à l'étape 460, on détermine si tous les composants attendus sont identifiés dans l'image importée, c'est-à-dire, si les ta ches de l'image importée correspondent en superficie et en densité aux taches attendues, dans une certaine plage de tolérance. Si toutes les ta ches ne correspondent pas, alors l'image est rejetée à l'étape 470 et au cun traitement supplémentaire n'a lieu. Si toutes les taches correspon dent, alors le traitement de l'image se poursuit. La tolérance pour faire correspondre les taches est de préférence employée de façon que la correspondance entre la superficie et la densité de tache et les superfi cie et densité attendues n'a pas besoin d'être exacte. Les taches qui ne se conforment pas aux superficie et densité de tache attendues sont re jetées, quel que soit le composant d'image considéré. Le niveau de seuil choisi influe sur la taille et la forme des taches. Par exemple, si le seuil est établi à un niveau trop bas, du bruit peut être inclus dans l'analyse des composants connectés. Le bruit inclus peut servir à connecter des taches telles que l'anneau périmétrique et les points de référence, par exemple, et à rendre difficile la reconnaissance d'image. La figure 7 est un organigramme d'un mode de réalisation préféré pour localiser des repères de fantôme selon la présente inven tion et l'étape 350 de l'organigramme de la figure 3. Tout d'abord, à l'étape 710, on détermine le point médian et le rayon de l'anneau péri- métrique. Une fois que la tache correspondant à l'anneau périmétrique a été déterminée, un système d'ajustage de cercle peut être utilisé pour déterminer le centre et les rayons de l'anneau périmétrique. Le système d'ajustage de cercle utilise de préférence la méthode des moindres car rés pour déterminer de manière itérative le point médian et le rayon de l'anneau périmétrique. En premier, le système d'ajustage de cercle identifie l'emplacement de chaque pixel compris dans la tache corres pondant à l'anneau périmétrique. Ensuite, une estimation initiale du point médian est choisie et le rayon séparant le point médian de cha que pixel de l'anneau est déterminé. Ensuite, on détermine la moyenne et la variance de ces rayons. Si la variance est élevée, on choisit une nouvelle estimation du point médian et une nouvelle itération se pro duit. Ensuite, à l'étape 720, on compare la variance de l'estimation du point médian à une tolérance. Si cette variance est dans la toléran ce, alors le point médian estimé est accepté en tant que point médian de l'anneau périmétrique et le traitement de l'image importée se pour suit. Si la variance reste grande après de nombreuses itérations, alors aucune structure circulaire n'a été trouvée et le fantôme est rejeté à l'étape 730. Une fois déterminés le point médian et le rayon de la tache correspondant à l'anneau périmétrique, l'étape suivante consiste à dis tinguer le fantôme 100 à tamis de la figure 1 du fantôme 200 à échan tillon de la figure 2 à l'étape 740. Le type de fantôme (soit le fantôme 100, soit le fantôme 200) peut soit être entré par un utilisateur, soit identifié automatiquement. Le type de fantôme peut être identifié auto matiquement en comparant d'abord les attributs de tache du fantôme importé aux attributs de tache attendus du fantôme 100 à tamis. Si les attributs de tache ne correspondent pas, alors les attributs de tache du fantôme importé sont comparés aux attributs de tache du fantôme 200 à échantillon. Si les attributs de tache ne correspondent à ceux d'aucun fantôme, alors l'image est rejetée à l'étape 745. Si l'image importée est identifiée au niveau du fantôme 100 de la figure 1, alors on localise à l'étape 750 les segments linéaires, en commençant par les segments linéaires verticaux de l'image importée. Bien que l'emplacement de l'anneau périmétrique ait été déterminé à l'étape 710, l'emplacement des autres composants du fantôme n'est pas nécessairement connu en raison des erreurs de positionnement et de rotation, par exemple. La détection de l'emplacement des segments li néaires 140 aide à maintenir la précision de positionnement à l'inté rieur de l'image et à établir des mesures pouvant être répétées. La figure 8 illustre la détermination des emplacements des segments linéaires verticaux 140 du fantôme 100 de la figure 1. La fi gure 8 comprend une zone de recherche horizontale 810, un bord gau che 820 d'anneau périmétrique, un bord droit 830 d'anneau périmétri- que, un bord gauche 840 de sous-fantôme de détail du contraste, un bord droit 850 de sous-fantôme de détail du contraste, un bord gauche 860 de sous-fantôme à intensité par paliers, et un bord droit 870 de sous-fantôme à intensité par paliers. Au départ, les seuls éléments connus de la figure 8 sont le bord gauche 820 d'anneau périmétrique et le bord droit 830 d'anneau périmétrique, qui sont les bords verticaux du cadre de délin-ùtation entourant la tache qui représente l'anneau pé- rimétrique. On positionne ensuite horizontalement la zone de recher che 810 en travers des bords 820, 830. La zone de recherche 810 fait plusieurs pixels de hauteur et s'étend sur toute la largeur du fantôme 100. Les valeurs de pixel de chaque pixel de chaque rangée de la zone de recherche 810 sont étudiées. Dans chaque rangée, on identifie les positions de pixel correspondant à de grandes différences de valeur de pixel entre pixels adjacents. Les grandes différences de valeurs de pixel correspondent aux transitions entre les segments linéaires en plomb 140 et les zones ouvertes 135. En effectuant la moyenne des po- sitions de pixel de chaque rangée correspondant aux transitions sur toutes les rangées comprises dans la zone de recherche, l'emplacement des segments linéaires verticaux peut être déterminé avec précision. Ainsi, on détermine les emplacements du bord gauche 840 de sous-fan- tôme de détail du contraste, du bord droit 850 de sous-fantôme de dé- tail du contraste, du bord gauche 860 de sous-fantôme à intensité par paliers, et du bord droit 870 de sous-fantôme à intensité par paliers. Bien qu'un changement de la valeur de pixel puisse se produire lors qu'une rangée de la zone de recherche passe sur un sous-fantôme ou sur les motifs de résolution 175 du sous-fantôme de résolution, les changements de valeur de pixel ne sont pas aussi grands que les transi tions pour les lignes en plomb verticales. Ensuite, à l'étape 760 de l'organigramme 700 de la figure 7, on localise les segments linéaires horizontaux. La figure 9 illustre la détermination des emplacements des segments linéaires horizontaux 140 du fantôme 100 de la figure 1. La figure 9 comprend trois zones de recherche verticales : une zone de recherche gauche 910, une zone de recherche centrale 920, et une zone de recherche droite 930. Les zones de recherche sont positionnées entre les bord gauche 840 de sous-fantôme de détail du contraste, bord droit 850 de sous-fantôme de détail du contraste, bord gauche 860 de sous-fantôme à intensité par paliers, et bord droit 870 de sous-fantôme à intensité par paliers défi- nis précédemment, de la manière représentée. Les zones de recherche verticales 910-930 fonctionnent globalement de manière similaire à la zone de recherche horizontale 810 de la figure 8. A savoir, à l'inté rieur de chaque colonne, on identifie l'emplacement de pixel de gran des transitions. Les emplacements de pixel des transitions sont alors des moyennes en travers des colonnes pour déterminer les segments li néaires horizontaux 140. Ensuite, à l'étape 770, on détecte et on poursuit les points ré gulièrement espacés sur chaque segment linéaire. L'emplacement des segments linéaires verticaux et horizontaux a été déterminé au préala ble dans une petite zone de recherche. Puis on étend et on poursuit les zones de recherche pour les segments linéaires verticaux et horizon taux sur une zone de recherche couvrant toute leur longueur. La figure 9 montre les quatre zones de recherche 950 correspondant aux seg- ments linéaires verticaux et horizontaux entourant le sous-fantôme à intensité par paliers. Les zones de recherche sont utilisées pour pour suivre le centre de leur segment linéaire respectif. Des points sont pla cés à des distances égales au niveau des pixels correspondant au centre des segments linéaires. Les coordonnées de points régulièrement espacés dans l'ima ge peuvent être utilisées comme points d'alignement. Ces points d'ali gnement et leurs points correspondants sur le modèle physique enre gistré du fantôme peuvent être utilisés pour obtenir une déformation ou transformation polynomiale. On peut obtenir une transformation polynomiale distincte pour chaque composant ou sous-fantôme en se basant sur les segments linéaires qui l'entourent. La déformation poly nomiale peut donner une prédiction précise des Régions d'Intérêt (RI) de chaque sous-fantôme. La déformation polynomiale est particulière ment efficace sur les systèmes d'imagerie qui sont sensibles à la dis- tortion géométrique, ce qui résulte en des lignes verticales ou horizon tales qui ne sont pas nécessairement droites. La déformation polyno- miale peut être utilisée pour générer un "meilleur ajustement" parmi les points d'alignement qui peuvent alors être reportés sur le modèle physique enregistré du fantôme. Ensuite, à l'étape 780, les rapports hauteur/largeur des com- posants de fantôme sont vérifiés. Etant donné que les emplacements des segments linéaires verticaux et horizontaux sont connus et que la relation spatiale des lignes verticales et horizontales sur le fantôme est également connue, le rapport hauteur/largeur des segments linéaires verticaux et horizontaux suivis peut être comparé avec le rapport hau- teur/largeur du fantôme physique. Si le rapport hauteur/largeur de l'image importée n'est pas conforme au rapport hauteur/largeur attendu dans une certaine tolérance, alors le fantôme est rejeté à l'étape 785 et aucun traitement supplémentaire ne se produit. Si le rapport hau- teur/largeur de l'image importée est conforme au rapport hauteur/lar- geur attendu, alors le traitement de l'image se poursuit à l'étape 790. A l'étape 790, on prédit les RI du fantôme. Les RI sont les points dans l'image où s'effectuent les mesures des paramètres du sys tème à rayons X. Les RI sont prédits en fonction des emplacements des segments linéaires verticaux et horizontaux. Si les segments linéaires verticaux et horizontaux ne sont pas droits, alors on emploie une dé- formation polynomiale pour développer une estimation de travail pour le segment linéaire et l'on positionne les RI par rapport à l'estimation de travail. La figure 15 représente les RI pour le fantôme 100 de la figu re 1. Chacun des paliers du sous-fantôme 150 à intensité par paliers, chacun des motifs de résolution 175 du sous-fantôme de résolution, et chacune des régions 1110, 1120, 1130 du sous-fantôme de détail du contraste est couvert(e) par une RI. En outre, la région de contraste à haute intensité 180 et la région de contraste à faible intensité 185, ain si que les tamis supérieur 190 et inférieur 195 sont couverts par une RI. D'autres RI peuvent se produire à l'extérieur du fantôme 100. Par exemple, le fantôme 100 peut être entouré par un tamis similaire aux tamis supérieur et inférieur 190, 195 qui peut être couvert par une RI. Le traitement de l'image importée se poursuit à l'étape 795. En revenant à l'étape 740 de la figure 7, si l'image importée est identifiée au niveau du fantôme 200 de la figure 2, alors on locali se les points de référence à l'étape 755. Bien que les taches correspon dant aux points de référence 240 soient similaires en termes de super ficie de tache et de densité de tache, les points de référence peuvent être distingués les uns des autres en fonction de leur emplacement par rapport au point médian de l'anneau périmétrique 230. Une fois qu'on a localisé un point de référence, le point d'intersection des parties hori zontale et verticale du point de référence est déterminé à l'étape 765. Une fois qu'un point de référence a été identifié, son orientation est connue en fonction de la position du point de référence par rapport au point médian de l'anneau périmétrique. En connaissant l'emplacement et l'orientation du point de référence, on peut établir une petite zone de recherche qui entoure les parties verticale et horizontale du point de référence 240. La figure 16 représente les zones de recherche entourant les parties verticale et horizontale d'un point de référence 240. Une fois que les composantes verticale et horizontale du point de repère ont été déterminées, on trouve l'intersection des composantes verticale et ho rizontale à l'étape 765. Les quatre points d'intersection fournissent quatre points d'alignement précis. Ces points d'alignement et les points correspondants du modèle physique enregistré du fantôme sont utilisés pour déterminer une transformation polynomiale. Cette transformation polynomiale est ensuite utilisée à l'étape 790 pour prédire les RI pour les mesures de contraste et de gamme dynamique dans le fantôme 200 de la figure 2. Les RI pour le fantôme 200 de la figure 2 sont les mê mes que les RI pour le fantôme 100 de la figure 1, excepté le fait que le fantôme 200 comporte des RI entourant l'échantillon 275. La figure 17 est un organigramme 1700 d'un mode de réalisa tion préféré pour mesurer des paramètres de sous-fantôme selon la pré sente invention et l'étape 370 de l'organigramme de la figure 3. Une fois déterminées les RI pour le fantôme, on mesure à l'étape 1710 les régions à haute et à faible intensité 180, 185. Les régions à haute et à faible intensité fournissent les valeurs de pixel qui correspondent aux quantités maximale et minimale de rayonnement X reçues et sont utili sées dans le reste des mesures de paramètres de rayons X. Ensuite, à l'étape 1720, on mesure le sous-fantôme à intensité par paliers pour déterminer la linéarité du système à rayons X. Le sous-fantôme à intensité par paliers est constitué de paliers linéaires d'épaisseur croissante qui doivent donner une valeur d'atténuation qui s'accroît linéairement en même temps que l'épaisseur. En comparant la valeur de pixel de chaque palier avec sa valeur attendue et en effec tuant la moyenne de la différence par rapport à tous les paliers, la pré cision du système à rayons X est déterminée. Ensuite, à l'étape 1730, on utilise le sous-fantôme de détail du contraste pour mesurer le contraste du système à rayons X. En se référant à la figure 15, on calcule la valeur moyenne dans les petites RI carrées à l'intérieur des ouvertures circulaires et la valeur moyenne à l'intérieur des RI rectangulaires. La différence entre la valeur moyenne à l'intérieur des RI carrées et celle des RI rectangulaires est le contraste du système à rayons X. Le rapport contraste/bruit peut aussi être déterminé en divisant le contraste par l'écart type des pixels par rapport à l'intérieur de cette RI. Ensuite, à l'étape 1740, on détermine la non uniformité de ré solution du système à rayons X en utilisant le tamis supérieur 190 et le tamis inférieur 195. La différence entre les Fonctions de Transfert de Modulation (FTM) des tamis divisée par la valeur moyenne des FTM est la non uniformité de résolution. Ensuite, à l'étape 1750, on identifie le type de fantôme. Si l'image importée est celle du fantôme 100 de la figure 1, le système passe à l'étape 1760 où l'on mesure la FTM horizontale en utilisant les motifs de résolution 175 du sous-fantôme 170 de résolution. La FTM est mesurée à 15 fréquences spatiales correspondant aux groupes de paires linéaires suivants dans les motifs de résolution 175 : 0,50, 0,55, 0,60, 0,70, 0,80, 0,90, 1,0, 1,1, 1,2, 1,4, 1,6, 1,8, 2,0, 2,5 et 3,0 pl/mm. La FTM peut être déterminée comme étant FTM (n * sqrt(2 / (4 * MoyO) * sqrt (VarFreq) où "sqrt" désigne la fonction racine carrée, VarFreq IVarRI-VarBruitl, VarRI Variance dans la RI, VarBruit (VarNoir + VarBlanc)/2, et MoyO (MoyBlanc-MoyNoir)/2. La moyenne et la variance pour les régions noire et blanche (RI) sont mesurées dans les régions de contraste à haute et à faible intensité 180, 185. Si l'image importée est celle du fantôme 200 de la figure 2, le système passe à l'étape 1770 où l'on calcule à la fois la FTM horizon tale et la FTM verticale en utilisant l'échantillon 275. Les fonctions de réponse de bord pour les bords gauche et droit de l'échantillon 275 sont utilisées pour calculer des courbes de FTM horizontale, alors que les fonctions de réponse de bord des bords supérieur et inférieur sont utilisées pour calculer des courbes de FTM verticale. Pour chaque bord de l'échantillon, la courbe de FTM est calculée comme suit. Tout d'abord, on détermine les coordonnées initiales pour les points de bord le long de chaque rangée ou colonne. Deuxièmement, une ligne droite est ajustée sur les points de bord. Troisièmement, on combine les pro fils de bord le long de toutes les rangées ou colonnes pour obtenir la courbe de fonction de réponse de bord. Quatrièmement, la fonction de diffusion de ligne est obtenue en dérivant la fonction de réponse de bord. Enfin, on obtient la courbe de FTM en calculant la transformée de Fourier de la fonction de diffusion de ligne. De plus, les courbes de FTM des bords gauche et droit peuvent être combinées pour obtenir une estimation plus solide de la FTM horizontale. De même, les cour bes de FTM des bords supérieur et inférieur peuvent être combinées pour obtenir une estimation plus solide de la FTM verticale. La figure 18 représente un mode de réalisation préféré d'un fantôme à rayons X aplanétique 1800 selon un mode de réalisation pré féré de la présente invention. Le fantôme aplanétique 1800 est un autre type de fantôme qui peut être employé avec le système d'évaluation d'image radiographique de la présente invention. Le fantôme aplanéti que 1800 comprend une base 1810, une patte de positionnement 1820, et un anneau périmétrique 1830. Le fantôme aplanétique peut être constitué d'un disque en métal et est de préférence constitué d'alumi nium. Ou bien, le fantôme aplanétique peut être un fantôme carré et uniforme. Le fantôme aplanétique 1800 peut aider à mesurer des para mètres de système à rayons X tels que l'uniformité de la luminosité, l'uniformité du rapport signal/bruit (RSB), le bruit du système (spectre de puissances de bruit), et la vérification des artefacts de mauvais pixels. L'uniformité de la luminosité (UL) est une mesure de l'uni formité dans l'image en niveaux de gris importée. Pour déterminer VUL, on mesure d'abord les niveaux de gris moyens à l'intérieur de ré- gions d'intérêt (RI) qui font 3 cm x 3 cm, avec chevauchement de 1,5 cm d'une bordure de 1,5 cm autour de toute l'image. La mesure de non uniformité de la luminosité (UL) est calculée en utilisant les valeurs de gris moyennes de la RI. Plusieurs mesures CUL sont réalisées pour le global, le vertical et l'horizontal et sont définies ainsi UL [(Max-Min)/Moy] * 100 où Max, Min, et Moy sont respectivement le maximum, le minimum et la moyenne des valeurs de RI. UL-H=Max([(MaxD-MinG)/Moy,[(MaxG-MinD)/Moyl)* 100 où D, G sont les suffixes pour les statistiques des moitiés droite et gauche de l'image. UL-V=Max([(MaxH-MinB)/Moy,[(MaxB-MinH)/Moy])* 100 où H, B sont les suffixes pour les statistiques des moitiés supérieure et inférieure de l'image. L'uniformité du RSB est une mesure de la capacité du systè me à délivrer le même RSB sur toute l'image. L'uniformité du RSB aplanétique est calculée en mesurant le rapport entre la valeur moyen ne et l'écart type de RI positionnées en travers d'une image aplanéti- que. La valeur moyenne est calculée à partir d'une seule image d'expo sition, tandis que l'écart type est estimé à partir d'une image de sous traction de deux expositions consécutives, puis est normalisé par -#2. La taille et la position des RI sont les mêmes que les positions d'uni formité de luminosité. Le facteur de non uniformité du RSB est calculé en utilisant les rapports exprimés par : [(MaxRI-MinRl)/MoyRI] * 100 où MaxRI, MinRI et MoyRI sont respectivement le maximum, le mini mum et la moyenne des RI individuelles. Le bruit du système (spectre de puissances de bruit) mesure le niveau de bruit moyen de l'image aplanétique. Le calcul du bruit du système fait appel à deux images du fantôme aplanétique 1800. Pour déterminer le bruit du système, on réalise d'abord la soustraction deuxième image moins première image à l'intérieur des RI. Le bruit est corrigé en divisant par -#2. Ensuite, on calcule la transformée de Fou- rier bidimensionnelle, de préférence avec une transformée de Fourier rapide (FFT) à 512 points. Ensuite, on réalise une moyenne radiale du spectre de puissances de bruit bidimensionnel. Enfin, on détermine le niveau de signal moyen comme étant la moyenne arithmétique de cha que moyenne d'image de la RI. La vérification des artefacts de mauvais pixels est déterminée en analysant trois images du fantôme aplanétique 1800. Ces trois ima ges sont le résultat de différents niveaux de dosage tels que des ni veaux de faible dose, de dose nominale, et de dose élevée. Une analyse en histogramme de tous les pixels est exécutée. La largeur de l'histo gramme est caractérisée par une valeur S. Les pixels dont les valeurs sont supérieures à X*S sont considérés comme étant de mauvais pixels. Contrairement aux paramètres de système à rayons X décrits ci-dessus, les fantômes composites à rayons X (fantômes avec plu sieurs sou-fantômes) comme le fantôme 100 à rayons X de la figure 1, peuvent être utilisés pour mesurer des paramètres de qualité d'image tels que la FTM, le contraste et la gamme dynamique, par exemple. Les mesures de RI carrelées du fantôme aplanétique sont particuliè rement adaptées à la caractérisation de systèmes à rayons X avec des détecteurs de rayons X numériques à semiconducteur. Les mesures aplanétiques permettent une couverture totale de la population complè te des pixels du détecteur. La figure 19 est un organigramme 1900 d'un mode de réalisa tion préféré d'un système semi-automatisé d'évaluation d'image fantô me selon la présente invention. En revenant à l'organigramme 300 du système automatisé d'évaluation de fantôme de la figure 3, le proces sus décrit ici détermine l'identité d'un fantôme inconnu inséré aux éta pes 320, 330 et 340. Le système peut aussi être configuré pour fonc tionner de manière semi-automatisée, comme illustré dans l'organi gramme 1900, de façon qu'un utilisateur puisse entrer le fantôme utili sé dans le système au lieu de laisser le système déterminer automati quement le fantôme. L'utilisateur peut sélectionner le fantôme utilisé par une sélection manuelle ou par une sélection via une interface d'or dinateur, par exemple. Dans l'organigramme 1900, l'utilisateur choisit d'abord à l'étape 1910 le fantôme inséré, dans la base de données ou groupe de fantômes possibles. Ensuite, à l'étape 1920, l'image en niveaux de gris est importée dans le système d'évaluation d'image fantôme. L'utilisa teur ayant sélectionné le fantôme inséré, les composants, repères, et RI attendus du fantôme inséré sont connus. Les étapes 1930 à 1950 du pro cessus continuent comme dans l'organigramme 300 de la figure 3, utili sant les emplacements de RI connus fournis par le groupe de fantômes. La figure 20 est un organigramme 2000 d'un mode de réalisa tion préféré d'un système servant à ajouter un gabarit de fantôme à une base de données ou groupe de gabarits de fantômes selon la présente invention. Un gabarit de fantôme peut être ajouté au système pour tout fantôme existant ou à venir disponible dans le commerce. Une fois que le gabarit de fantôme a été ajouté dans le système, le fantôme corres pondant au gabarit peut être identifié lorsqu'il est inséré et utilisé pour analyser le système à rayons X. Le présent système d'évaluation de la qualité d'image est donc extensible à n'importe quel fantôme et n'est pas limité aux fantômes à rayons X 100, 200 des figures 1 et 2 ou au fantôme aplanétique 1800 de la figure 18. En référence à l'organigramme 2000, tout d'abord, à l'étape 2005, on choisit un identificateur unique pour le gabarit de fantôme à ajouter au système. Ensuite, à l'étape 2010, on attribue à l'identifica- teur un objet fantôme abstrait. Cet objet comprend des structures de données pour conserver les attributs d'identification du nouveau gaba rit de fantôme. Ensuite, à l'étape 2015, on ajoute les attributs géomé triques du nouveau gabarit de fantôme à l'objet. Ces attributs peuvent comprendre la taille et l'emplacement de chacun des composants du fantôme. Les RI du fantôme sont également ajoutés à l'objet fantôme. Les attributs géométriques et les RI peuvent être ajoutés en utilisant des éléments informatiques de base prédéfinis tels que des cadres, des droites, des polygones, des cercles et des points. Ensuite, à l'étape 2020, on identifie les repères à l'intérieur de l'image radiographique du fantôme. Les repères peuvent être des régions isolées correspondant à des composants à contraste élevé ou à des segments linéaires à contraste élevé, par exemple. Ensuite, à l'étape 2025, on définit des méthodes pour distinguer ou classifier tous les repères se trouvant sur l'image radiographique du fantôme. On utilise des règles heuristiques basées sur les attributs uniques de chaque repère. Par exemple, on peut utiliser la taille absolue ou relative du repère ou bien l'emplacement, le rapport hauteur/largeur, la densité ou l'orientation du repère, par exemple. Ensuite, à l'étape 2030, on identifie, sur certains ou sur tous les repères, des points d'alignement qui peuvent être localisés avec précision. Par exemple, des points sur des segments linéaires, des points d'intersection de segments linéaires, ou le centre de gravité de repères symétriques, par exemple, peuvent être utilisés comme points d'alignement. Ensuite, à l'étape 2035, les points d'alignement sont ajoutés à l'objet fantôme sous forme d'élément informatique adapté tel qu'un vecteur de coordonnées x,y par exemple. Ensuite, à l'étape 2040, on définit des méthodes pour localiser avec précision les points d'ali gnement qui se trouvent dans une image. Par exemple, les points d'ali gnement peuvent être localisés en calculant le point d'intersection ma thématique de deux segments linéaires. Ensuite, à l'étape 2045, on dé- finit des méthodes pour déterminer l'emplacement des RI correspon dant aux composants à contraste élevé. Par exemple, une RI à Vinté- rieur d'un bloc de plomb rectangulaire. Ensuite, à l'étape 2050, on dé- finit des transformations géométriques pour prédire l'emplacement de RI correspondant à des composants à faible contraste. Par exemple, la transformation géométrique peut être une déformation polynomiale ba sée sur des points d'alignement. Ensuite, à l'étape 2055, on définit des méthodes pour calculer des paramètres de qualité d'image basés sur l'analyse des RI. Enfin, à l'étape 2060, le nouvel objet de gabarit de fantôme est ajouté à la liste de gabarits de fantômes dans la base de données ou banque de fantômes. La liste des gabarits de fantôme contenus dans la banque est connue par un objet de gestion de gabarits de fantôme qui peut extraire et appliquer n'importe quel gabarit de fantô me souhaité. En particulier, le modèle ou gabarit pour de nouveaux fantômes personnalisés ou standard peut être créé et et ajouté au système. Il est bien entendu que la description qui précède n'a été don née qu'à titre purement illustratif et non limitatif et que des variantes ou des modifications peuvent y être apportées dans le cadre de la pré sente invention. REVENDICATIONS 1. Procédé d'évaluation automatisée de la qualité d'image pour systèmes d'imagerie à rayons X, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : traiter une image radiographique importée pour déterminer des composants d'image (150, 160, 170, 175, 195, 250, 260, 270, 275, 290, 295); localiser des repères (130, 140, 230, 240, 1830) dans ladite image radiographique importée en fonction desdits composants d'ima ge; prédire des régions d'intérêt en fonction desdits repères (130, 140, 230, 240, 1830); et mesurer des paramètres de qualité d'image à l'intérieur desdi- tes régions d'intérêt. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de faire correspondre les composants d'image (150, 160, 170, 175, 195, 250, 260, 270, 275, 290, 295) de ladite ima ge radiographique importée avec des composants d'image attendus (150, 160, 170, 175, 195, 250, 260, 270, 275, 290, 295) contenus dans un gabarit de fantôme prédéterminé pour prédire lesdites régions d'in térêt. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de prédire lesdites régions d'intérêt en se ba sant sur une comparaison des emplacements desdits repères (130, 140, 230, 240, 1830) contenus dans ladite image radiographique importée avec les emplacements des repères (130, 140, 230, 240, 1830) conte nus dans un gabarit de fantôme prédéterminé. 4. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de localiser des points d'alignement (960) d'image en fonction desdits repères (130, 140, 230, 240, 1830). 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de prédire des régions d'intérêt en se basant sur lesdits points d'alignement (960). 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de créer un histogramme (500) d'image et de déterminer un seuil (560, 570) en se basant sur ledit histogramme. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le dit seuil (560, 570) est déterminé en se basant sur la position de deux régions de sommet (540, 550) dudit histogramme (500). 8. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de convertir en image binaire ladite image importée en fonction dudit seuil (560, 570). 9. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait d'utiliser une analyse des composants connec tés pour déterminer les composants connectés (150, 160, 170, 175, 195, 250, 260, 270, 275, 290, 295) dans ladite image importée. 10. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de rejeter les images importées qui ne sont pas en correspondance avec lesdits repères attendus (130, 140, 230, 240, 1830) d'un gabarit de fantôme. 11. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de déterminer au moins le point médian ou le rayon d'un anneau périmétrique métallique (130, 230, 1830) de ladite image importée. 12. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de localiser au moins un segment parmi des segments linéaires verticaux et horizontaux (140) dans ladite image importée. 13. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de localiser au moins un point de référence (240) dans ladite image importée. 14. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de localiser au moins un composant rectangu laire à contraste élevé (185, 275, 285) dans ladite image radiographi que importée. 15. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de mesurer au moins une fonction parmi une Fonction de Transfert de Modulation (FTM) horizontale et une FTM verticale en utilisant un sous-fantôme échantillon (275) dans ladite image importée. 16. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de mesurer une non uniformité de résolution d'un système à rayons X en utilisant au moins une zone de tamis (190, 195, 290, 295) dans ladite image importée. 17. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait d'ajouter un gabarit pour un nouveau fantôme personnalisé ou standard. 18. Système automatisé d'évaluation de la qualité d'image ca ractérisé en ce qu'il comprend : un fantôme (100, 200, 1800) comportant au moins un sous- fantôme pour assister la détermination d'au moins un paramètre de per formance de système; et un dispositif de traitement d'image pour analyser une image radiographique dudit fantôme. 19. Système d'évaluation selon la revendication 18, caractéri sé en ce que ledit dispositif de traitement d'image détermine les com posants d'image (150, 160, 170, 175, 195, 250, 260, 270, 275, 290, 295) de ladite image radiographique. 20. Système d'évaluation selon la revendication 18, caractéri sé en ce que ledit dispositif de traitement d'image localise des repères (130, 140, 230, 240, 1830) dans ladite image radiographique. 21. Système d'évaluation selon la revendication 18, caractéri sé en ce que ledit dispositif de traitement d'image prédit des régions d'intérêt dans ladite image radiographique. 22. Système d'évaluation selon la revendication 18, caractéri sé en ce que ledit dispositif de traitement d'image mesure au moins un paramètre de qualité d'image basé sur un sous-fantôme. 23. Procédé pour l'évaluation automatisée de la qualité d'ima ge utilisant des images de fantômes provenant d'un système d'imagerie médicale, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : obtenir une image en niveaux de gris représentative d'un fan tôme (100, 200, 1800) placé dans le système d'imagerie médicale; et analyser ladite image en niveaux de gris par rapport à un ga barit de fantôme prédéterminé correspondant à une image désirée dudit fantôme (100, 200, 1800) afin d'évaluer ladite image en niveaux de gris. 24. Procédé selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de déterminer les composants (150, 160, 170, 175, 195, 250, 260, 270, 275, 290, 295) de ladite image en niveaux de gris, lesdits composants (150, 160, 170, 175, 195, 250, 260, 270, 275, 290, 295) étant utilisés dans ladite étape d'analyse pour évaluer ladite image en niveaux de gris. 25. Procédé selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de comparer les composants (150, 160, 170, 175, 195, 250, 260, 270, 275, 290, 295) de ladite image en niveaux de gris avec les composants associés (150, 160, 170, 175, 195, 250, 260, 270, 275, 290, 295) dudit gabarit de fantôme pour évaluer ladite image en niveaux de gris. 26. Procédé selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de localiser des repères (130, 140, 230, 240, 1830) dans ladite image en niveaux de gris en se basant sur des confi gurations prédéterminées pour ledit fantôme (100, 200, 1800) placé dans le système d'imagerie médicale. 27. Procédé selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de prédire des régions d'intérêt dans ladite image en niveaux de gris en se basant sur des caractéristiques prédéfi- nies dudit fantôme (100, 200, 1800) placé dans le système d'imagerie médicale. 28. Procédé selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de mesurer des paramètres de sous-fantômes représentatifs des régions d'intérêt provenant dudit fantôme (100, 200, 1800) placé dans le système d'imagerie médicale. 29. Procédé selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de créer un histogramme de ladite image en niveaux de gris pour évaluer ladite image en niveaux de gris. 30. Procédé selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de comparer une caractéristique d'image de ladite image en niveaux de gris avec au moins un seuil (560, 570) pour déterminer si ladite image en niveaux de gris doit être rejetée. 3 1. Procédé pour déterminer un gabarit de fantôme pour un système automatisé d'évaluation de la qualité d'image, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : identifier un fantôme (100, 200, 1800) dont on veut détermi ner un gabarit; déterminer les attributs géométriques dudit fantôme; déterminer les repères (130, 140, 230, 240, 1830) qui caracté risent ledit fantôme; déterminer les points d'alignement (960) dudit fantôme; déterminer les régions d'intérêt dudit fantôme; et enregistrer lesdits attributs géométriques, lesdits repères (130, 140, 230, 240, 1830), lesdits points d'alignement (960), et lesdi tes régions d'intérêt pour former un gabarit de fantôme pour ledit fan tôme (100, 200, 1800). 32. Procédé selon la revendication 31, caractérisé en ce qu'il comprend de plus le fait de générer des transformations géométriques basées sur lesdits points d'alignement (960) pour prédire l'emplace ment d'au moins une région d'intérêt. 33. Procédé selon la revendication 32, caractérisé en ce que ladite transformation géométrique comprend une déformation polyno- miale. 34. Procédé selon la revendication 31, caractérisé en ce que lesdits points d'alignement (960) sont au moins un type de points par mi le groupe comprenant des points d'un segment linéaire (140), des points d'intersection de segments linéaires, et le centre de gravité de repères symétriques.