Brevet FR2827059A1 — publié le 20030110

Procédé de détermination automatique de paramètres d'annulation de structure pour imagerie radiographique à double énergie Les modes de réalisation préférés de la présente invention se rapportent à l'imagerie radiographique de diagnostic médical. En particulier, les modes de réalisation préférés de la présente invention se rapportent à la décomposition à double énergie pour l'imagerie spécifique aux tissus utilisant une table de recherche pour obtenir une gamme de paramètres d'annulation. Aujourd'hui, les médecins et les techniciens ont couramment accès à des appareils d'imagerie radiographique de diagnostic médical très sophistiqués. Typiquement, pendant le fonctionnement d'un appareil d'imagerie radiographique, une source de rayons X émet des photons X dans des circonstances très contrôlées. Les photons X traversent des régions d'intérêt (RI) d'un patient en cours d'examen et arrivent sur un détecteur. Dans le passé, les appareils d'imagerie radiographiques employaient des détecteurs rudimentaires basés sur des pellicules. Toutefois, de récents développements ont conduit à des détecteurs à solide constitués d'une grille d'éléments détecteurs discrets qui réagissent individuellement à l'exposition aux photons X. Cependant, quel que soit le détecteur utilisé, le but reste le même, à savoir produire une image résultante claire de structures d'intérêt présélectionnées (par exemple, des types de tissus spécifiques) à l'intérieur de la RI. Toutefois, il existe une difficulté inhérente associée à la pro- duction d'une image résultante claire. En particulier, du fait que les photons X traversent le patient entier, l'image formée sur le détecteur est une superposition de toutes les structures anatomiques à travers lesquelles les photons X passent, y compris les structures d'intérêt pré- sélectionnées. La superposition de structures anatomiques est parfois appelée "bruit anatomique". L'effet du bruit anatomique sur l'image résultante est de produire du désordre, un effet d'ombre, et autres effets de voilage qui rendent l'image résultante moins intelligible que l'image résultante idéalement claire. Parmi les tentatives passées pour réduire les effets du bruit anatomique, on peut citer par exemple l'imagerie à "double énergie". En utilisant l'imagerie à double énergie, un médecin ou un technicien acquérait une image à énergie moyenne de photons X élevée, et une image à énergie moyenne de photons X basse. Du fait que les différen- tes structures internes absorbent les différentes énergies de photons X à des degrés différents, il était possible de combiner les deux images résultantes pour supprimer le bruit anatomique, d'après la formule : SB (x,y) = exp[log(H(x,y)) - w log(L(x,y))], (0 Cependant, dans le passé, les utilisateurs de la technique de décomposition précédemment mentionnée devaient faire varier le para- mètre d'annulation, w, à la main en faisant des essais et des erreurs jusqu'à ce que l'image résultante fasse ressortir le tissu mou ou l'os d'intérêt et atténue le reste. La variation manuelle résultante du para- mètre d'annulation dans l'équation de soustraction logarithmique pre- nait beaucoup de temps et retardait le flux de travail de l'environne- ment clinique. Il existe depuis longtemps un besoin dans l'industrie pour un procédé et un appareil de décomposition à double énergie qui répon- dent aux problèmes évoqués ci-dessus et vécus précédemment. Selon au moins un mode de réalisation préféré, un procédé est proposé pour déterminer automatiquement une image à annulation de structure dans un système de décomposition à double énergie. Une image à niveau d'énergie élevé et une image à niveau d'énergie bas d'une anatomie interne formée d'au moins un premier et un deuxième type de structure sont acquises. Un masque de gradient est calculé en utilisant un paramètre d'annulation de bord et un seuil de gradient. Un masque de localisation est calculé à partir d'une image de localisation basée soit sur l'image à énergie élevée soit sur l'image à énergie basse et est comparé à un seuil d'intensité automatiquement choisi dans un ensemble basé sur une application de diagnostic choisie. Un masque caractéristique est calculé en utilisant le masque de gradient et le masque de localisation. Un premier paramètre d'annulation est évalué par rapport au masque caractéristique, et un deuxième paramètre d'annulation est calculé en fonction du premier paramètre d'annulation. Selon au moins un mode de réalisation préféré, le premier ou le deuxième paramètre d'annulation est choisi dans une gamme d'une table de recherche déterminée par une tension kVp efficace utilisée pour acquérir l'image à niveau élevé et une tension kVp efficace utilisée pour acquérir l'image à niveau bas. Des images à structures annulées dures et molles sont obtenues à partir des images à premier et à deuxième niveaux d'énergie d'après une équation d'annulation qui utilise les premier et deuxième paramètres d'annulation. Selon un autre mode de réa- lisation, l'équation d'annulation représente une relation entre les ima- ges à énergie élevée et basse ajustée selon le premier ou le deuxième paramètre d'annulation. Selon au moins un autre mode de réalisation, on génère un masque de gradient à partir d'un rapport de l'image à énergie élevée sur l'image à énergie basse, au moins une des images étant ajustée en fonction du premier ou du deuxième paramètre d'annulation. Dans un mode de réalisation, les images à énergie élevée et basse sont com- pressées avant la production du masque de gradient. Dans un autre mode de réalisation, on produit une image de gradient en fonction des images à énergie élevée et basse. L'image de gradient est ensuite com- parée à un seuil de gradient pour former le masque de gradient. Selon au moins un mode de réalisation préféré, le calcul du masque caractéristique comprend en outre le fait de créer une image de gradient en effectuant la convolution d'un opérateur de Sobel avec une image basée sur les images à niveau d'énergie élevé et bas. Un seuil de gradient préalablement déterminé est automatiquement choisi dans un ensemble basé sur une application de diagnostic sélectionnée puis est comparé à l'image de gradient pour créer le masque de gradient. Selon au moins un mode de réalisation préféré, le masque caractéristique est calculé en comparant les pixels du masque de gradient aux pixels correspondants du masque de localisation et en attribuant un identificateur au pixel du masque caractéristique si les pixels correspondants du masque de gradient et du masque de localisation sot égaux et un identificateur différent si les pixels ne sont pas égaux. Dans un autre mode de réalisation, on attribue une première valeur aux pixels du masque caractéristique représentant un type de structure et une deuxième valeur est attribuée aux pixels du masque caractéristique représentant un deuxième type de structure. Selon au moins un mode de réalisation préféré, on génère une série de diagrammes de gradient en utilisant l'équation d'annulation et les images à niveau d'énergie élevé et bas en ajustant le premier paramètre d'annulation jusqu'à obtenir une valeur ayant une susceptibilité maximale de faire ressortir le premier type de structure. Dans une variante, les diagrammes de gradient sont en outre calculés en utilisant des paramètres d'annulation provenant d'une table de recherche, et l'on identifie la valeur de gradient la plus faible et le paramètre d'annula- tion associé pour chaque emplacement de pixel. Selon au moins un mode de réalisation préféré, le paramètre d'annulation ayant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure est identifié comme le pic d'un histogramme constitué des valeurs de gradient les plus faibles. Dans une variante, le paramètre d'annulation est identifié en calculant la moyenne des paramètres d'annulation associés aux valeurs de gradient les plus faibles tirées du masque caractéristique. Le résumé qui précède, ainsi que la description détaillée sui- vante des modes de réalisation préférés de la présente invention, seront mieux compris en étant lus en conjonction avec les dessins d'accompagnement, dans lesquels : la figure 1 illustre un schéma fonctionnel d'un système d'imagerie radiographique selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 2 représente un organigramme d'un processus servant à décomposer des images radiographiques selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 3 représente un organigramme d'un procédé servant à déterminer la valeur de gradient minimum pour chaque emplacement de pixel du masque caractéristique selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 4 représente un masque caractéristique selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 5 représente un histogramme de la quantité de paramètres w ayant les valeurs de gradient les plus basses selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 6 représente l'image décomposée à structure molle selon un mode de réalisation préféré de la présente invention; la figure 7 représente l'image décomposée à structure dure selon un mode de réalisation préféré de la présente invention. Dans le but d'illustrer les modes de réalisation préférés de la présente invention, on a montré dans les dessins des modes de réalisation qui sont actuellement préférés. Il est bien entendu, cependant, que la présente invention n'est pas limitée aux arrangements et aux instru- ments montrés dans les dessins d'accompagnement. En se référant tout d'abord à la figure 1, cette figure repré- sente un système d'imagerie radiographique 100. Le système d'image- rie 100 comprend une source de rayons X 102 et un collimateur 104 qui soumettent la structure en cours d'examen 106 à des photons X. A titre d'exemple, la source de rayons X 102 peut être un tube à rayons X, et la structure en cours d'examen 106 peut être un patient humain, un "fantôme" d'essai ou tout autre objet inanimé à analyser. Le système d'imagerie radiographique 100 comprend aussi un capteur d'image 108, tel qu'un détecteur à solide à panneau plat, cou- plé à un circuit de traitement 110. Le circuit de traitement 110 (par exemple un microcontrôleur, un microprocesseur, un circuit de type "ASIC" personnalisé, ou similaire) est relié à une mémoire 112 et à un dispositif d'affichage 114. La mémoire 112 (comprenant par exemple un ou plusieurs disque dur, disquette, cédérom, mémoire de type EPROM, ou similaire) mémorise une image à niveau d'énergie élevé 116 (par exemple une image tirée du capteur d'image 108 après une exposition à 110-140 kVp) et une image à niveau d'énergie bas 118 (par exemple une image lue après une exposition à 60-90 kVp). La mémoire 112 mémorise aussi des instructions pour l'exécution et une table de recherche 122 de paramètres utilisés par le circuit de traitement 110, comme expliqué plus loin, pour annuler certains types de structures dans les images 116 et 118, par exemple une structure dure (os) ou une structure molle (tissus). Une ou plusieurs images à structure annulée 120 sont ainsi produites en vue d'être affichées. Le circuit de traitement 110 utilise une technique d'annulation pour décomposer les images spatialement positionnées à partir de la structure en cours d'examen 106 en matières constitutives (par exemple les os et les tissus mous dans les images radiographiques thoraciques). Par exemple, une image radiographique thoracique peut être décomposée pour créer une image représentant une structure dure, telle que les os, et une image représentant une structure molle, telle que les poumons. La figure 2 illustre un exemple de séquence de traitement exécutée par le système d'imagerie radiographique 100. A l'étape 200, on acquiert une image à niveau d'énergie élevé 116 et une image à niveau d'énergie bas 118, qui sont ensuite mémorisées dans la mémoire 112. Les images 116 et 118 contiennent à la fois des structures dures et molles. Dans au moins un mode de réalisation préféré, l'image à niveau d'énergie élevé 116 et l'image à niveau d'énergie bas 118 sont réduites à une taille de matrice plus petite. Cette réduction peut être accomplie par un calcul de moyenne de voisinage ou toute opération similaire. A l'étape 204, le circuit de traitement 110 détermine un para- mètre qui est susceptible d'extraire un type de structure, principale- ment soit une structure molle soit une structure dure. Dans au moins un mode de réalisation préféré, ce paramètre peut être tiré d'une table de recherche (TR) 122, également stockée dans la mémoire 112, comme montré ci-dessous dans le Tableau 1 : TABLEAU 1 0,66 90 [0,55; 0,75] 0,65 0,6 0,55 L 80 [0,55;0,75] [0,5;0,7] [0,45; 0,65] 0,57 0,53 0,5 wc=0,48 L 70 [0,45; 0,65] [0,43; 0,63] [0,4; 0,6] plage w=[0,38;0,58] 0,46 0,43 0,41 0,38 L 60 [0,35; 0,55] [0,33; 0,53] [0,31;0,51] [0,28; 0,48] H 110 H 120 H 130 H 140 Les niveaux kVp d'énergie basse sont illustrés dans la colonne de gauche et les niveaux kVp d'énergie élevée sont illustrés dans la ligne du bas. Les niveaux kVp représentent la tension kVp efficace appliquée à la structure en cours d'examen 106, qui peut varier à partir du niveau kVp de la source de rayons X 102. Cette variation peut être due à l'utilisation d'un ou de plusieurs filtres utilisés pour moduler le kVp. Le filtre peut être fait de cuivre, d'aluminium, ou d'un autre matériau ou d'une combinaison de matériaux et il peut être situé près du collimateur 104. Le Tableau 1 contient également des paramètres déterminés à partir d'études de fantômes humanoïdes ou de patients humains à différents niveaux kVp pour les images à niveau d'énergie élevé 116 les images à niveau d'énergie bas 118. Les nombres du Tableau 1 représentent le paramètre wc qui a une susceptibilité d'annuler un des types de structure (parfois appelé ci-après paramètre d'annulation) et une plage de paramètres, plage w, qui sera utilisée pour déterminer le paramètre qui peut le mieux annuler le deuxième type de structure (parfois appelée ci-après plage d'annulation). Par exemple, si une image à niveau d'énergie bas 118 est acquise avec un kVp efficace de 60 et une image à niveau d'énergie élevé 116 est acquise avec un kVp efficace de 110, le Tableau 1 peut être utilisé pour trouver le paramètre d'annulation wc = 0,46 et la plage d'annulation plage w = [0,35; 0,55]. A l'étape 204, le circuit de traitement 110 calcule un masque de gradient. En premier, dans un mode de réalisation préféré, on calcule un paramètre d'annulation de bord wbord en utilisant le paramètre d'annulation wc du Tableau 1 dans l'équation suivante : wbord = (1+wc)/2. En continuant avec cet exemple, la valeur du paramètre d'annulation wc est 0,46, et donc le paramètre d'annulation de bord vaut wbord = 0,73. Dans une variante, on peut utiliser un paramètre d'annulation préalablement déterminé, qui s'est avéré efficace pour extraire un type de structure. Le paramètre préalablement déterminé peut dépendre du type d'image acquis. Ensuite, dans un mode de réalisation préféré, le circuit de traitement 110 traite le paramètre d'annulation de bord wbord, l'image à niveau d'énergie élevée réduite et l'image à niveau d'énergie bas réduite selon l'équation 1 ci-dessous : I (x,y) = IHAUT(x,y)/ / (IBAS(x,y))W (Equation 1) où w est wbord, et IHAUT(x,y) et (IBAS(x,y) sont les valeurs d'intensité des pixels des images à niveau d'énergie haut et bas réduites. L'équa- tion 1 est bien plus rapide que l'équation de soustraction logarithmique précédemment utilisée, et constitue donc une méthode améliorée de décomposition des images. Le circuit de traitement 110 calcule ensuite un gradient en utilisant le résultat de l'équation 1, l'image décomposée I (x,y). un mode de réalisation préféré, les gradients peuvent être obtenus en effectuant la convolution d'un opérateur de Sobel avec l'image décom- posée I(x,y). Ensuite, on compare les gradients à un seuil de gradient. Le seuil de gradient est une valeur fixe qui est établie en fonction de l'application. Dans un mode de réalisation de la présente invention, le seuil de gradient peut être choisi dans un ensemble de valeurs basé sur l'application, comme le thorax, la colonne cervicale et la colonne lom- baire, à titre d'exemple uniquement. Le masque de gradient est créé en attribuant un premier identificateur (par exemple 1) à tout pixel supé- rieur au seuil de gradient et un deuxième identificateur (par exemple 0) à tout pixel inférieur au seuil de gradient. Le circuit de traitement 110 peut stocker le seuil de gradient dans la mémoire 112. A l'étape 206, le circuit de traitement 110 crée un masque caractéristique en calculant un masque de localisation pour identifier la structure molle et en comparant le masque de localisation au masque de gradient. Pour calculer le masque de localisation, l'image à niveau d'énergie bas 118 est comparée à un seuil d'intensité. Dans un mode de réalisation préféré, le seuil d'intensité est basé sur l'intensité moyenne de l'image. Dans une variante, le seuil d'intensité est une valeur fixe basée sur l'application. Le masque de localisation est créé en attribuant un premier identificateur (p.ex. 1) à tout pixel supérieur au seuil d'intensité et un deuxième identificateur (p.ex. 0) à tout pixel inférieur au seuil d'intensité. Le circuit de traitement 110 peut stocker le masque de localisation dans la mémoire 112. Ensuite, le circuit de traitement 110 calcule un masque caractéristique. La figure 4 représente un masque caractéristique 124. Dans un mode de réalisation préféré de la présente invention, le masque caractéristique 124 est un masque binaire dans lequel les pixels repré- sentant la structure dure, ou os, sont blancs, et les pixels représentant la structure molle, ou poumons, y compris les côtes, sont noirs. Le masque caractéristique est calculé en comparant les pixels du masque de gradient aux pixels correspondants du masque de localisation. Pour les emplacements de pixel qui contiennent le premier identificateur (p.ex. 1) à la fois dans le masque de gradient et dans le masque de localisation, l'emplacement de pixel correspondant du masque caracté- ristique se voit attribuer le deuxième identificateur (p.ex. 0). Pour les emplacements de pixel qui contiennent le premier identificateur (p.ex. 1) soit dans le masque de gradient soit dans le masque de localisation mais pas dans les deux, l'emplacement de pixel correspondant du mas- que caractéristique 124 se voit attribuer le premier identificateur (p. ex. 1). Le masque caractéristique 124 peut être mémorisé dans la mémoire 112. A l'étape 208, le circuit de traitement 110 identifie le gra- dient minimum à chaque emplacement de pixel du masque caractéristi- que contenant le premier identificateur (p. ex. 1). Dans un mode de réalisation préféré, les paramètres d'annulation provenant de la TR 122 et l'image à niveau d'énergie élevé 116 et l'image à niveau d'énergie bas 118 sont utilisés dans l'équation 1 pour obtenir l'image décomposée I (x,y). En continuant avec l'exemple cité plus haut, la plage d'annulation "plage w" utilisée dans l'équation 1 va être 0,35-0,55. L'équation 1 est calculée à chaque emplacement de pixel correspondant aux emplacements de pixel du masque caractéristique 124 qui contiennent le premier identificateur (p. ex. 1). Dans un mode de réalisation préféré, la première valeur du paramètre d'annulation w utilisée dans l'équation 1 est 0,55. Dans une variante, la première valeur du paramètre d'annulation w utilisée dans l'équation 1 est 0,35. Ensuite, le gradient est calculé pour chaque image décomposée I(x,y) de l'équation 1. Dans un mode de réalisation préféré, on effectue une convolution de l'image décomposée I(x,y) avec un opérateur de Sobel pour obtenir le gradient en chaque point (x, y) d'intérêt du masque caractéristique 124. Les gradients et le paramètre d'annulation w correspondant sont enregistrés. Dans un mode de réalisation préféré, chaque gradient et paramètre d'annulation w correspondant est mémorisé dans la mémoire 112. Dans une variante, le gradient et le paramètre d'annulation w correspondant sont enregistrés en tant qu'image. L'ensemble de gradients suivants est maintenant calculé à partir de l'image décomposée I (x,y) utilisant le paramètre suivant dans la plage d'annulation plage w dans l'équation 1. Dans un mode de réalisation préféré, on fait varier (p. ex. on augmente ou diminue) la valeur du paramètre d'annulation w de 0,01, et le gradient est calculé en chaque point d'intérêt dans la nouvelle image décomposée I(x,y). Ce processus est répété pour chaque paramètre d'annulation w sur la plage d'annulation plage w. Dans une variante, on fait varier le para- mètre d'annulation w sur toute la plage et on calcule les gradients à des intervalles préalablement déterminés. Les gradients en chaque emplacement de pixel sont ensuite comparés pour déterminer le plus faible gradient et le paramètre d'annulation w correspondant en chaque emplacement (x, y) de pixel. La figure 3 illustre un mode de réalisation préféré du procédé que le circuit de traitement 110 utilise pour déterminer le gradient minimum en chaque emplacement de pixel du masque caractéristique 124 contenant le premier identificateur (p.ex. 1). Tout d'abord, à l'étape 300, l'image décomposée I (x,y) calculée en utilisant le plus grand paramètre dans la plage d'annulation plage w (parfois appelé ciaprès wMÉMOIRE), l'image à niveau d'énergie élevé 116 et l'image à niveau d'énergie bas 118 dans l'équation 1. En continuant avec l'exemple cité plus haut, la valeur de wMÉMOIRE est 0,55. Ensuite, à l'étape 302, les gradients (parfois appelés ci-après gradientsMÉMOIRE) sont calculés. Ceci peut être réalisé en effectuant la convolution d'un opérateur de Sobel avec l'image décomposée I(x,y). Les gradients MÉMOIRE et wMÉMOIRE sont ensuite sauvegardés dans la mémoire 112 à l'étape 304. A l'étape 306, on calcule la valeur suivante de la plage d'annulation plage w (parfois appelée ci-après wDEXUI#ME) à utiliser dans l'équation 1. Comme représenté à l'étape 306 de la figure 3, on soustrait 0,01 à wMÉMOIRE (''DEL1XIÈME - ''MÉMOIRE - 0,01). En conti- nuant avec l'exemple cité plus haut, le paramètre wDEUXI#ME vaut 0,54. A l'étape 308, on vérifie que la valeur de WDEUXIÈME se trouve dans la plage d'annulation plage w. Si wDEUXI#ME est inférieur à la plage d'annulation plage w, la commande passe à l'étape 310 et le circuit de traitement 110 retourne à l'étape 210 de la figure 2. Si WDEUXIÈME n'est pas inférieur à la plage d'annulation plage w, la commande passe à l'étape 312. A l'étape 312, wDEUXIÈME est utilisé avec l'image à niveau d'énergie élevé 116 et l'image à niveau d'énergie bas 118 dans l'équation 1 pour calculer l'image décomposée I(x,y). Ensuite, à l'étape 314, les gradients (parfois appelés ci-après gradientsDEUXIÈME) sont calculés. Une fois encore, ceci peut être accompli en effectuant la convolu- tion d'un opérateur de Sobel avec l'image décomposée I (x,y). Al'étape 316, le circuit de traitement 110 identifie le premier pixel (x, y) à comparer. L'étape 318 demande : Est-ce que gradientsMÉMOIRE DEUXIÈME au pixel (x,y) ? Si la réponse à cette question est non, la commande passe à l'étape 320 et les paramètres gradients DEUXIÈME et wDEUXI#ME sont mis dans la mémoire 112 et les paramètres gradients- MÉMOIRE et wMÉMOIRE sont rejetés. On attribue au paramètre gradientsMÉMOIRE la valeur de gradientsDEUXI#ME, et on attribue au paramètre WMÉMOIRF, la valeur de wDEUXIÈME' Si la réponse à la question est oui, on mémorise les paramètres gradientsmÉMOME et wMO dans la mémoire 112. Ensuite, l'étape 322 demande : "Est-ce que le pixel (x, y) est le dernier emplacement de pixel ?". Si la réponse est non, la commande passe à l'étape 324 où le circuit de traitement 110 donne comme instruction de continuer à l'emplacement de pixel (x, y) suivant et retourne à l'étape 318 pour continuer l'identification des plus petits gradients. Si la réponse est oui, le gradient le plus faible et le paramètre d'annulation correspondant pour chaque pixel ont été mis dans la mémoire 112. Ensuite, l'étape 326 calcule le paramètre de plage d'annulation plage w suivant en diminuant wDEUXIÈME de 0,01. La commande passe à l'étape 308, où le procédé continue d'évaluer les gradients pour chaque paramètre de la plage d'annulation plage w. Dans une variante, les gradients sont calculés pour chaque paramètre de la plage d'annulation plage w puis sont mémorisés dans la mémoire 112. Une fois que tous les gradients ont été calculés, les gradients sont comparés en chaque emplacement de pixel (x, y) pour identifier le gradient minimum et le paramètre w correspondant. A l'étape 210, le circuit de traitement 110 détermine le paramètre d'annulation initial ayant la susceptibilité maximale de faire res- sortir le premier type de structure. Tout d'abord, les paramètres d'annulation w identifiés plus haut sont utilisés pour calculer le nombre total d'occurrences de chaque paramètre d'annulation w aux valeurs de gradient minimum, et le paramètre d'annulation w ayant le plus grand nombre d'occurrences est identifié comme paramètre d'annulation à susceptibilité maximale wSM. Dans un mode de réalisa- tion préféré de la présente invention, les paramètres d'annulation w sont utilisés pour créer un histogramme 126, comme illustré en figure 5. Le nombre d'occurrences du paramètre d'annulation w est représenté sur l'axe vertical et les paramètres d'annulation w correspondants sont représentés sur l'axe horizontal de l'histogramme 126. Le paramètre d'annulation à susceptibilité maximale wSM présentant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure est identifié au sommet de l'histogramme 126. Dans une variante, la valeur moyenne des paramètres d'annulation w peut être utilisée pour identifier le paramètre d'annulation à susceptibilité maximale wSM. A l'étape 212, le circuit de traitement 110 calcule le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure ws et le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le deuxième type de structure wb. Tout d'abord, on évalue le paramètre à susceptibilité maximale wSM identifié à l'étape 210. Il est possible qu'une erreur se soit produite pendant l'acquisition de l'image à niveau d'énergie élevé 116 ou de l'image à niveau d'énergie bas 118, ou au cours du traitement subséquent de l'image qui peut rendre le paramètre à susceptibilité maximale wSM incorrect. Dans un mode de réalisation préféré, l'histogramme 126 est évalué pour déterminer si le sommet de l'histogramme 126 est à l'un des bords extrêmes de la plage d'annulation plage w. Si le sommet est à l'un des bords extrêmes de la plage d'annulation plage w, alors le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure ws est égal au paramètre d'annulation wc (p. ex. ws = wc). Si le sommet de l'histo- gramme 126 se trouve dans la partie centrale de l'histogramme 126, alors le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure ws est égal au paramètre d'annulation à sus- ceptibilité maximale wSM (p. ex. ws = wSM). Ensuite, on calcule le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le deuxième type de structure wb en utilisant le paramètre présentant la susceptibi- lité maximale d'annuler le premier type de structure ws d'après la rela- tion linéaire suivante : wb = a(ws)+b, où a et b sont des constantes. Dans un mode de réalisation préféré, a = b = 0,5. A l'étape 214, le circuit de traitement 110 détermine s'il y a lieu de recalculer le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure ws et le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le deuxième type de structure wb. Dans un mode de réalisation de la présente invention, on prend la décision d'affiner le paramètre d'annulation de bord wbord et de recalculer le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure ws et le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le deuxième type de structure wb. La commande passe à l'étape 216, où le circuit de traitement attribue au paramètre d'annulation de bord wbord la valeur du paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le deuxième type de structure wb (wbord = wb). Ensuite, le procédé retourne à l'étape 204 et répète les étapes décrites ci-dessus. Si la valeur du paramètre d'annulation à susceptibilité maximale wSM de l'étape 210 ne change pas, il n'est pas besoin d'affiner davantage le paramètre d'annulation à susceptibilité maximale wSM. Dans un mode de réalisation préféré, l'étape 214 est optionnelle et les paramètres présentant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure ws et le deuxième type de structure wb ne sont pas recalculés. A la place, la commande passe à l'étape 218. A l'étape 218, le circuit de traitement 110 crée les images décomposées 128 et 130. Les paramètres présentant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure ws et le deuxième type de structure wb sont utilisés dans l'équation 1 avec l'image à niveau d'énergie élevé 116 et l'image à niveau d'énergie bas 118 initiales. Le fait d'utiliser la valeur du paramètre présentant la susceptibilité maxi- male d'annuler le premier type de structure ws dans l'équation 1 ci-des- sous : Is(x'y) = lHAUT(x,y) 1 (IBAS(x,y))WS donne une image de structure molle 128, comme illustré en figure 6. Le fait d'utiliser le paramètre présentant la susceptibilité maximale d'annuler le deuxième type de structure wb dans l'équation 1 ci-dessous : Ib(x,y) = IHAUT(x,y) / (IBAS(x,y))wb donne une image de structure dure 130, comme illustré en figure 7. Le fait d'avoir les valeurs du paramètre d'annulation wc et de la plage d'annulation plage w déterminées de manière empirique et dis- ponibles dans la TR 122 peut permettre d'améliorer les performances de la décomposition d'image. Comme le procédé illustré en figure 2 utilise les paramètres préalablement déterminés tels que le paramètre d'annulation wc, la plage d'annulation plage w, le seuil de gradient, le seuil d'intensité et similaire, l'opérateur n'a pas besoin d'entrer des valeurs et le temps nécessaire pour achever les calculs est réduit. Le procédé teste la plage d'annulation plage w et détermine le paramètre d'annulation à susceptibilité maximale wSM par une comparaison des valeurs de gradient en chaque pixel (x, y). Le procédé n'est pas sujet à d'éventuelles modifications faites par l'utilisateur, et donc les paramètres présentant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure ws et le deuxième type de structure wb déterminés par le procédé seront les paramètres donnant la meilleure annulation de la structure choisie. Bien que la présente invention ait été décrite en référence à un mode de réalisation préféré, les personnes du métier comprendront que divers changements peuvent être apportés et des équivalents peuvent être substitués sans s'éloigner de la portée de l'invention. En outre, de nombreuses modifications peuvent être faites pour adapter une étape, une structure ou un matériau particulier aux enseignements de l'invention sans s'éloigner de sa portée. REVENDICATIONS 1. Procédé pour déterminer automatiquement une image à structure annulée (120) dans un système de décomposition à double énergie, caractérisé en ce que le procédé comprend les opérations consistant à : obtenir une première image à niveau d'énergie élevé (116) d'une anatomie interne formée d'au moins un premier et un deuxième type de structure; obtenir une deuxième image, à niveau d'énergie bas (118), de l'anatomie interne formée d'au moins un premier et un deuxième type de structure, à un niveau d'énergie inférieur à celui de la première image (116); calculer un masque caractéristique (124) en utilisant l'image à niveau d'énergie bas (118); évaluer un premier paramètre d'annulation par rapport au masque caractéristique (124); calculer un deuxième paramètre d'annulation en fonction du premier paramètre d'annulation ; obtenir une image à structure annulée (120) à partir des ima- ges à niveau d'énergie élevé (116) et à niveau d'énergie bas (118) d'après une équation d'annulation qui utilise un des premier et deuxième paramètres d'annulation. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre le fait de générer un masque de gradient à partir d'un rapport de l'image à énergie élevée (116) sur l'image à énergie basse (118), au moins une des images à énergie élevée (116) et l'image à énergie basse (118) étant ajustée en fonction du premier ou du deuxième paramètre d'annulation, le masque de gradient étant utilisé lors du calcul automatique du premier ou du deuxième paramètre d'annulation. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comprend en outre le fait de compresser les images à énergie élevée (116) et à énergie basse (118) utilisées pour générer le masque de gra- dient. 4. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre les opérations consistant à : générer une image de gradient basée sur les images à énergie élevée (116) et à énergie basse (118) ; et comparer l'image de gradient à un seuil de gradient pour former un masque de gradient, le masque de gradient étant utilisé lors du calcul automatique du premier ou du deuxième paramètre d'annulation. 5. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de calcul d'un masque caractéristique (124) comprend en outre les opérations consistant à : effectuer la convolution d'un opérateur de Sobel avec une image basée sur l'image à énergie basse (118) et sur l'image à énergie élevée (116) pour former une image de gradient; choisir automatiquement un seuil de gradient préalablement déterminé dans un ensemble basé sur une application de diagnostic sélectionnée ; et créer le masque de gradient en comparant l'image de gradient au seuil de gradient et en attribuant un premier identificateur à tout pixel supérieur au seuil de gradient et un deuxième identificateur à tout pixel inférieur au seuil de gradient. 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'équation d'annulation représente une relation entre l'image à niveau d'énergie élevé (116) et l'image à niveau d'énergie bas (118) ajustée en fonction du premier ou du deuxième paramètre d'annulation. 7. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier ou le deuxième paramètre d'annulation est choisi dans une gamme préalablement déterminée d'une table de recherche (122), la gamme étant déterminée par une tension kVp efficace utilisée pour acquérir l'image à niveau élevé (116) et une tension kVp efficace utili- sée pour acquérir l'image à niveau bas (118). 8. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'équation d'annulation est : I,(x,y) = IHAUT(x,y) / (IBAS(x,y))ws où ws est le premier paramètre d'annulation, IHAUT est l'image à niveau d'énergie élevé (116), et IBAS est l'image à niveau d'énergie bas (118). 9. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'équation d'annulation est : Ib(x,y) = IHAUT(x,y)/ / (IBAS(x,y))wb où wb est le deuxième paramètre d'annulation, IHAUT est l'image à niveau d'énergie élevé (116), et IBAS est l'image à niveau d'énergie bas (118). 10. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre les opérations consistant à : générer une image de localisation basée sur l'image à niveau d'énergie bas (118) ; et comparer l'image de localisation à un seuil d'intensité pour former un masque de localisation, le masque de localisation étant uti- lisé lors du calcul automatique du premier ou du deuxième paramètre d'annulation. 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que l'étape de comparaison comprend en outre le fait de choisir automati- quement le seuil d'intensité préalablement déterminé à partir d'un ensemble basé sur ladite application de diagnostic sélectionnée. 12. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de calcul du masque caractéristique (124) comprend en outre les opérations consistant à : calculer un masque de gradient; calculer un masque de localisation ; créer le masque caractéristique (124) en comparant les pixels du masque de gradient aux pixels correspondants du masque de locali- sation et en attribuant un deuxième identificateur au pixel correspon- dant du masque caractéristique (124) si les pixels correspondants du masque de gradient et du masque de localisation sot égaux. 13. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de calcul du masque caractéristique (124) comprend en outre les opérations consistant à : attribuer une première valeur aux pixels représentant unique- ment la structure dure dans l'image à niveau d'énergie bas (118) ; et attribuer une deuxième valeur aux pixels représentant unique- ment la structure molle dans l'image à niveau d'énergie bas (118). 14. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape d'évaluation comprend en outre le fait de générer une série de diagrammes de gradient en utilisant l'équation d'annulation et les images à niveau d'énergie élevé (116) et bas (118) en ajustant le premier paramètre d'annulation jusqu'à obtenir une valeur ayant une susceptibilité maximale de faire ressortir le premier type de structure. 15. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape d'évaluation comprend en outre les opérations consistant à : calculer plusieurs diagrammes de gradient en utilisant une gamme de paramètres d'annulation provenant d'une table de recherche (122); et déterminer une valeur de gradient la plus petite pour chaque emplacement de pixel en comparant entre eux les emplacements de pixel correspondants des diagrammes de gradient et en identifiant un paramètre d'annulation associé pour chacune des plus petites valeurs de gradient identifiées. 16. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce qu'il comprend en outre les opérations consistant à : créer un histogramme (126) constitué de paramètres d'annulation associés aux valeurs de gradient les plus faibles tirées du masque caractéristique (124) ; et identifier un paramètre d'annulation se produisant au sommet de l'histogramme (126) comme valeur du paramètre d'annulation ayant la susceptibilité maximale d'annuler le premier type de structure. 17. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce qu'il comprend en outre le fait d'identifier une valeur du paramètre d'annu- lation ayant la susceptibilité maximale de faire ressortir le premier type de structure en calculant une moyenne des paramètres d'annula- tion associés aux valeurs de gradient les plus faibles tirées du masque caractéristique (124). 18. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre le fait de calculer une image à structure dure annu- lée (128) et une image à structure molle annulée (130) en utilisant l'équation d'annulation, le premier paramètre d'annulation et le deuxième paramètre d'annulation. 19. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le deuxième paramètre d'annulation est lié linéairement au premier paramètre d'annulation. 20. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape consistant à obtenir une image à structure annulée (120) comprend en outre les opérations consistant à : obtenir une première image à structure annulée (120) à partir des images à premier (116) et deuxième (118) niveaux d'énergie selon l'équation d'annulation en utilisant le premier paramètre d'annulation; et obtenir une deuxième image à structure annulée (120) selon l'équation d'annulation en utilisant le deuxième paramètre d'annulation. 21. Procédé pour déterminer automatiquement une image à structure annulée (120) dans un système de décomposition à double énergie, caractérisé en ce que le procédé comprend les opérations consistant à : obtenir une première image à niveau d'énergie élevé (116) d'une anatomie interne formée d'au moins un premier et un deuxième type de structure; obtenir une deuxième image, à niveau d'énergie bas (118), de l'anatomie interne formée d'au moins un premier et un deuxième type de structure, à un niveau d'énergie inférieur à celui de la première image (116); calculer un masque de gradient en identifiant une caractéristi- que d'intérêt de la structure interne basée sur un paramètre d'annula- tion prédéfini; localiser la caractéristique d'intérêt à partir du masque de gradient en fonction d'un paramètre de contrainte pour former un mas- que caractéristique (124); en des emplacements de pixel choisis dans le masque caracté- ristique (124), faire varier le paramètre d'annulation sur une plage et obtenir pour chaque pixel choisi la valeur de paramètre d'annulation qui donne une valeur de masque caractéristique souhaitée ; etdéterminer une estimation de susceptibilité maximale d'une seule valeur pour le paramètre d'annulation. 22. Procédé selon la revendication 21, caractérisé en ce que l'étape de calcul comprend le fait de calculer le masque de gradient pour les images à premier (116) et deuxième (118) niveaux d'énergie en utilisant un paramètre d'annulation de bord et un seuil de gradient. 23. Procédé selon la revendication 21, caractérisé en ce que l'étape de localisation est basée sur un seuil d'intensité placé sur l'image à deuxième niveau d'énergie (118). 24. Procédé selon la revendication 21, caractérisé en ce que l'étape de variation comprend le fait d'incrémenter le paramètre d'annulation entre des limites supérieure et inférieure de paramètre et, pour chaque valeur discrète du paramètre d'annulation, de calculer une valeur de gradient. 25. Procédé selon la revendication 21, caractérisé en ce qu'il comprend en outre le fait de construire un histogramme (126) de tous les emplacements de pixel d'intérêt à partir du masque caractéristique (124). 26. Procédé pour déterminer automatiquement une image à structure annulée (120) dans un système de décomposition à double énergie, caractérisé en ce que le procédé comprend les opérations consistant à : obtenir une première image à niveau d'énergie élevé (116) d'une anatomie interne formée d'au moins un premier et un deuxième type de structure; obtenir une deuxième image, à niveau d'énergie bas (118), de l'anatomie interne formée d'au moins un premier et un deuxième type de structure, à un niveau d'énergie inférieur à celui de la première image (116); calculer automatiquement un paramètre d'annulation ayant une susceptibilité maximale d'annuler l'un des premier et deuxième types de structure à partir d'une image à structure annulée (120) ; et générer l'image à structure annulée (120) en fonction d'une équation d'annulation utilisant le paramètre d'annulation calculé auto- matiquement, l'image à structure annulée (120) faisant ressortir le pre- mier type de structure et minimisant l'importance du deuxième type de structure. 27. Procédé selon la revendication 26, caractérisé en ce qu'il comprend en outre le fait de calculer un masque caractéristique (124) qui mémorise un premier identificateur en chaque emplacement de pixel correspondant au premier type de structure. 28. Procédé selon la revendication 26, caractérisé en ce qu'il comprend en outre le fait de déterminer un masque caractéristique (124) qui mémorise un motif de valeurs de pixel définissant un contour d'image pour le premier type de structure. 29. Procédé pour déterminer automatiquement une image à structure annulée (120) dans un système de décomposition à double énergie, caractérisé en ce que le procédé comprend les opérations consistant à : utiliser une table de recherche préalablement calculée (122) de paramètres d'annulation pour des anatomies à diverses paires d'énergies hautes et basses; obtenir une première image à niveau d'énergie élevé (116) d'une anatomie interne formée d'au moins un premier et un deuxième type de structure; obtenir une deuxième image, à niveau d'énergie bas (118), de l'anatomie interne formée d'au moins les premier et deuxième types de structure, à un niveau d'énergie inférieur à celui de la première image (116) ; et obtenir une image à structure annulée (120) à partir des ima- ges à premier (116) et deuxième (118) niveaux d'énergie selon une équation d'annulation en utilisant le paramètre d'annulation approprié provenant de ladite table de recherche (122).