Brevet FR2838541A1 — publié le 20031017

été lu. DETECTION ASSISTEE PAR ORDINATEUR (DAO) POUR MAMMOGRAPHIE NUMERIQUE EN 3D Le Gouvernement peut avoir des droits sur la présente invention en vertu du contrat de sous-traitance 22 2 8 7 délivré par l' Office of Naval Research/Henry M. Jackson Foundation. La présente invention concerne d'une façon générale l'imagerie numérique d'analyse et, plus particulièrement, la détection assistée par ordinateur l0 (DAO) d'anomalies dans une méthode, un système et un appareil de mammographie en trois dimensions (3D). Il est bien connu dans le monde médical que le cancer du sein est une cause majeure de décès chez les femmes (et affecte également les hommes dans une moindre mesure). Si une détection précoce d'anomalies est accompagnée d'un lS suivi médical approprié, le risque de décès et/ou de conséquences médicales graves peut cependant étre énormément réduit. Un grand nombre de dispositifs et de techniques (par exemple, la mammographie) sont actuellement en cours de mise au point pour détecter des anomalies du sein d'une façon plus précoce et avec plus de précision que les dispositifs classiques. On va maintenant brièvement présenter quelques dispositifs, techniques classiques et leurs limites. Actuellement2 la très grande majorité des dispositifs de mammographie utilisent des techniques radiographiques classiques. Un sein d'une patiente est placé dans une machine radio graphique qui fait pas ser des rayons X à travers le sein et produit une image radiographique correspondante sur un film. Le film est ensuite analysé par un clinicien expérimenté qui examine le film pour y déceler des anomalies, par exemple une grosseur, un kyste, une microcalcification, une formation fibreuse, une déformation architecturale et/ou d'autres phénomènes anormaux liés à des anomalies bénignes ou malignes. En mammographie numérique classique, l'image radiographique (ou radiographie par projection) est acquise à l'aide 3 0 d'un détecteur numérique et l'image numérique obtenue peut étre traitée pour accentuer la visibilité de structures dans l'image, en produisant ainsi une image potentiellement plus utile pour le clinicien. C:ependant, ces techniques de mammographie classiques présentent de nombreux problèmes. Un premier problème posé par la mammographie à base de radiographie peut étre globalement appelé saturation du film. Pour pénétrer totalement à kavers des parties denses du sein, on utilise une plus forte dose de rayonnement, globalement de l'ordre de 3 Gy. Dans les parties relativement denses du sein, une assez grande proportion du rayonnement est absorbée par les tissus denses, le rayonnement résiduel exposant le film. En raison de la forte absorption de S rayons X dans les tissus dens es, le flm n' est p as saturé p ar un trop fort rayonnement résiduel et assure ainsi un contraste suffisant pour détecter des anomalies. Près des bords du sein (par exemple près de la surface de la peau), cependant, la dose de rayonnement la plus forte est absorbée dans une moindre mesure, si bien qu'une plus forte proportion du rayonnement résiduel expose le film, ce qui aboutit à une lO saturation du film. La saturation du film peut provoquer une diminution (voire une absence totale) de contraste, en particulier près des bords du sein, et risque d'empécher le clinicien d'identifier convenablement une anomalie. Par ailleurs, la nature bidimensionnelle des techniques de mammographie ordinaires (dont la technique numérique et radiographique classique) l S aboutit également à des problèmes de superposition (par exemple de recouvrement). Une superposition peut survenir lorsque de multiples structures se recouvrent au mêmeendroit sur l'image de projection. Les structures à chevauchement normal (c'est-à-dire non malignes) peuvent finir par combiner leur aspect pour se présenter sous la forme d'une anomalie, ce qui aboutit à une "identification positive fausse" d'une anomalie. Actuellement, le taux d'identifications positives fausses est relativement élevé: environ 70% à 90% des blopsies sont normales. Inversement, de réelles anomalies peuvent se superposer à des régions de tissus denses qui "masquent" l'anomalie dans les tissus denses, ce qui a pour conséquence la non détection d'une anomalie par "identification négative fausse". Ainsi, en imagerie 2D classique (par exemple en radiographie par projection), des structures de l'intérieur du sein risquent de se superposer à d'autres, et de ce fait des structures normales à l'intérieur du sein peuvent "géner" une interprétation claire de structures intéressantes (par exemple potentiellement malignes) situées à une hauteur différente (par rapport à la direction de projection) à l'intérieur de l'objet dont on produit une image. Un autre problème posé par de nombreuses techniques de mammographie est lié aux questions de contraste et d'orientation de structures. Le rayonnement qui traverse le sein sert à produire une vue du sein. Des "tranches d'image" du sein sont alors générées à partir de multiples vues, à l'aide d'algorithmes classiques ou récemment élaborés. Au sens de la présente description, l'expression "tranche d'image" désigne une seule image représentant les structures à l'intérieur d'un objet dont on produit une image (par exemple, un tissu du sein) à une hauteur fixe au-dessus du détecteur. Des anomalies de grandes dimensions dans la direction approximativement parallèle à la surface du détecteur apparaissent donc généralement sur l'image avec un contraste et des dimensions suffisants pour qu'elles soient détectées par un clinicien expérimenté. Des anomalies de dimensions relativement petites dans la direction approximativement parallèle à la surface du détecteur (par exemple, un conduit mince sensiblement perpendiculaire à la surface du détecteur) risquent cependant de n'apparaitre que sous la forme d'un très petit point sur l'image. L'aspect "punctiforme" d'anomalies non sensiblement parallèles à lO la surface du détecteur risque d'empêcher le clinicien d'identifier convenablement une anomalie. Un autre problème posé par les techniques de mammographie classiques est directement lié à l'importance du fait que les cliniciens qui examinent l'image (par exemple le film) soient formés et expérimentés. Sans une bonne forrnation (voire par inadvertance chez un clinicien expérimenté), des anomalies peuvent passer inaperçues, surtout si elles sont relativement petites ou si elles présentent un faible contraste. De plus, méme un clinicien bien formé n'est généralement pas toujours apte à analyser complètement l'image en tenant compte des mammographies antérieures et/ou du vécu d'une patiente (par exemple les antécédents familiaux, les mammographies antérieures, le passé sanitaire, l'historique du mode de vie, etc.) pour des raisons de temps, de fatigue, etc., si bien que le clinicien risque de ne pas touj ours prendre conscience d'une progression d'un développement tissulaire ou de modifications tissulaires qui seraient plus apparentes en considérant les informations supplémentaires. Au moment de l'examen de mammographies par un clinicien, il arrive que des radiologues repèrent des régions suspectes (par exemple des anomalies) et demandent des examens complémentaires du sein par échographie, médecine nucléaire etlou radiographie diagnostique supplémentaire. Cependant, les examens complémentaires par échographie et/ou médecine nucléaire sont généralement réalisés sur une machine totalement différente du dispositif de mammographie, ces machines ayant couramment une géoméhie d'acquisition de configuration ellou d' image de patiente totalement différente pour des moyens différents. Il est donc difficile (voire impossible) d'établir dans l'espace une corrélation d'acquisitions d'images obtenues par d'autres moyens avec les mammographies. Ainsi, il existe une certaine incertitude quant au fait que l'analyse complémentaire localise et caractérise la méme région. Certes, il a été estimé qu'au moins 10% des grosseurs identifiées sur des échographies comme correspondant aux régions suspectes d'un point de vue mammographique correspondaient en fait à des régions très différentes dans le sein. En réalité, on estime que ce pourcentage est nettement plus élevé chez les patientes à seins denses. Il existe donc un besoin d'une méthode et d'un appareil perfectionnés pour détecter des anomalies dans des tissus. La présente invention vise à apporter une arnélioration et/ou à supprimer un ou plusieurs des problèmes évoqués ci-dessus, ainsi que d'autres problèmes constatés dans la technique antérieure. Selon un premier aspect de la présente invention, il est proposé une méthode d'analyse de plusieurs vues d'un objet, l'objet comportant un bord s'étendant partiellement depuis une surface de l'objet jusque dans un volume intérieur de l'objet, comprenant l'étape.consistant à analyser chaque vue acquise. L'étape d'analyse de chaque vue acquise comporte une analyse du bord. Selon un autre aspect de la présente invention, il est proposé un programme permettant à une machine d'analyser plusieurs vues à l'aide d'un système de tomosynthèse, le système de tomosynthèse produisant une image d'un objet comportant un bord s'étendant partiellement depuis la surface de l'objet jusque dans un volume intérieur de l'objet, le programme amenant la machine à effectuer l'étape d'analyse de chaque vue acquise. L'étape d'analyse de chaque vue acquise comporte une analyse du bord. Selon un auke aspect de la présente invention, il est proposé un dispositif d'imagerie tissulaire comprenant une source de rayonnement pour émettre un rayonnement à travers des tissus dont on veut former une image, la source de rayonnement pouvant étre déplacce de manière angulaire sur plusieurs positions d'émission correspondant à plusieurs vues, un détecteur placé pour détecter le rayonnement émis à travers le tissu, le détecteur générant un signal représentant une vue du tissu, et un processeur couplé électriquement au détecteur pour analyser le signal. Le processeur analyse chaque vue acquise, l'analyse comportant une analyse d'un bord du tissu s'étendant partiellement depuis une surface du tissu jusque dans un volume interne du tissu. Selon un autre aspect de la présente invention, il est proposé un procédé d'analyse d'un objet par un système d'imagerie à plusieurs moyens, s comprenant les étapes consistant à détecter une région préoccupante sur une première image de l'objet produite par un premier moyen et/ou une seconde image de l'objet produite par un second moyen, classer la région préoccupante détectée, établir une corrélation entre la région préoccupante et une région correspondante sur l'autre des première et seconde images et pondérer la classification à l' aide d'un facteur de pondération correspondant à un dogré de corrélation. Le premier moyen est différent du second moyen.- De prétérence la première image et la seconde image sont fusionnées l'une avec l'aube. De préférence encore, on fait concider la première image avec la seconde image, et les différences de résolution spatiale enhe la première image et la seconde image sont corrigées. Selon un autre aspect de la présente invention, il est proposé un système d'imagerie pour réaliser une image d'un objet comprenant un moyen pour générer une première image de l'objet par radiographie, un moyen pour générer une seconde image de l'objet par échographie, un moyen pour détecter une région préoccupante sur la première image et/ou la seconde image, un moyen pour établir une corrélation entre la région préoccupante détectée et une région correspondante sur l'autre des première et seconde images, un moyen pour déterminer si l'anomalie est présente dans la région correspondante de l'autre des première et seconde images et/ou comparer la forme de la région prooccupante détectée et/ou les dimensions de la région préoccupante détectée et/ou le contraste de la région préoccupante détectée et/ou la distribution du contraste de la région prooccupante détectée, un moyen pour classer l'anomalie et un moyen pour pondérer la classification par rapport à un degré de corrélation. L'invention et nombre des avantages qui s'y attachent apparaitront facilement plus clairement en rétérence à la description détaillée ciaprès, faite en considération des dessins annexés, sur lesquels: la Fig. 1 est un schéma de principe d'un dispositif de tomosynthèse selon une forme de réalisation de la présente invention; la Fig. 2 est un organigramme d'un procédé d'analyse d'image selon une forme de réalisation de la présente invention; la Fig. 3 est un organigramme d'un procédé d'analyse d'image comportant une reconstruction selon une forme de réalisation de la présente invention; la Fig. 4 est un organigramme d'un procédé d'analyse d'image comportant une reconstruction d'une image en 3D selon une forme de réalisation de la présente invention; la Fig. S est un organigramme d'un pro cédé d' analyse d'image comportant une reconstruction selon une forme de réalisation de la présente invention; la Fig. 6 est un organigramme d'un procédé comportant diverses étapes de corrélation selon une forme de réalisation de la présente invention; la Fig. 7 est un organi gramme d'un pro cédé d' analyse d'image reconstruite en 3D selon une forme de réalisation de la présente invention; la Fig. 8 est un schéma de principe d'un dispositif d'imagerie à plusieurs moyens selon une forme de réalisation de la présente invention; la Fig. 9 est un organigramme d'un procédé d'analyse d'image selon une forme de réalisation de la présente invention; et 1S les figures 10 à 13 représentent une image obtenue par tomosynthèse et/ou acquisition par échographie selon une forme de réalisation de la présente invention. On va maintenant évoquer en détail des formes actuellement préférces de réalisation de l'invention. Chaque fois que cela sera possible, on utilisera les mémes repères sur tous les dessins pour désigner des éléments identiques ou semblables. La présente invention va étre décrite en référence à des appareils et une méthodologie pour l'imagerie du sein et la détection du cancer du sein. Cependant, il doit étre entendu que les principes de la présente invention peuvent également servir dans d'autres domaines tels que l'imagerie des poumons, l'imagerie du cerveau, l'imagerie du foie, l'imagerie des reins, l'imagerie des os et d'autres domaines médicaux, ainsi que dans des applications industrielles telles que la détection de régions à faible densité dans des pièces fabriquées, ou pour réaliser des 3 0 essais de défaillance/fatigue (par exemple, des examens pour déceler des fissures, des creux ou des impuretés). Depuis quelques années, la recherche de systèmes d'imagerie perfectionnés pour la détection du cancer du sein s'est particulièrement intéressce à des systèmes d'imagerie numérique et, plus particulièrement, à des systèmes d'imagerie numérique à automatisation de la détection des anomalies et de l'analyse des risques. Un article en deux parties de John J. Hein, PhD, intitulé "Mammographic Tissue, Breast Cancer Risk, Serial Image Analysis, and Digital Mammography", qui est intégré dans sa totalité à tiLe de référence dans la présente description, présente une étude sur la recherche à propos des risques concernant les tissus du sein, et son application à la mammographie numérique. La tomosynthèse numérique en 3D constitue un des nouveaux systèmes d'imagerie radiographique créant des images numériques en 3D de tissus, (par exemple des tissus du sein). Un dispositif de tomosynthèse approprié est décrit dans la demande conjointement déposée intitulée "Tomosynthesis X-Ray Mammogram System And Method With Automatic Drive System" qui est intégrée dans sa totalité à titre de rétérence dans la présente description. Un autre dispositif de tomosynthèse approprié est décrit dans le brevet des E.U.A. n 5 872 828, qui est lui aussi intogré dans sa totalité à tike de référence dans la présente description. Un dispositif de tomosynthèse selon une forme de réalisation de la présente invention est représenté sur la Fig. 1. Une source de rayonnement 110 servant à émettre des rayons X est déplaçable de manière angulaire en passant par plusieurs positions d'émission A, B. C correspondant à plusieurs vues du tissu 120. Bien que seulement kois positions d'émission soient représentées sur la Fig. 1, un spécialiste ordinaire de la technique comprendra qu'il est possible d'utiliser trois positions d'émission ou un nombre inférieur ou supérieur de positions d'émission sans s'écarter du cadre de l'invention. La source de rayonnement 110 est déplaçable de manière angulaire pour permettre l' acquisition de radiographies du s ein depui s de s angles de projection différents. Par exemple, cela est possible par un déplacement angulaire de la source de rayonnement 100 autour d'un point de pivotement 150, de prétérence environ à 15 cm au-dessus du tissu du sein. La source de rayonnement est déplaçable de manière angulaire suivant un angle de projection AAA[' qui est de prétérence inférieur à t 180 . De prétérence, A[A est de l'ordre de moins d'environ , et de prétérence surtout inférieur à environ 30 . De préférence encore, on utilise au moins 11 positions d'émission espacées par des angles sensiblement constants. Dans la configuration du système de la Fig. 1, l'angle de projection AAA est d'une façon générale nettement inférieur à "l'angle de portique"tAg6. L'angle de projection AAA est essentiellement donné par l'angle d'un rayon du faisccau passant par le "centre" de l'objet, par rapport à un certain angle de "zéro degré". A la différence de la tomodensitoméhie, il est préférable que la source de rayonnement 110 ne soit pas déplaçable de manière angulaire tout autour du tissu 120 du sein. Un détecteur 130 est placé sensiblement en face de la source de rayonnement 10, par rapport à l'objet 120 dont on réalise une image, pour détecter le rayonnement émis à kavers le tissu 120, le détecteur 130 générant un signal représentant une vue du tissu 120. De préférence, le détecteur 130 est placé à moins d'environ 25 cm (de préférence surtout environ 22,4 cm) sous le point de pivotement 150. Le signal est transmis à un ordinateur 160 comportant un processeur pour analyser la vue (et reconstruire des kanches 140 d'image). De prétérence, l'ordinateur fait partie d'un dispositif de tomosynthèse comprenant la source de rayonnement 110 et le détecteur 130. Selon une autre possibilité, le signal peut êke stocké sur un support de stockage ou kansmis à un signal informatique cenhal, puis analysé par l'ordinateur 160. Une telle configuration peut exister, par exemple, avec un système de tomosynthèse mobile qui recueille en un lieu distant des données sur le sein d'une patiente, les données étant ultérieurement analysées en laboratoire. D'autres configurations de systèmes de tomosynthèse sont également plausibles, ainsi que doit facilement l'envisager un spécialiste ordinaire de la technique à la lecture de la présente description. Un tel système peut employer une source de rayonnement mobile sur un rail plutôt que sur un portique tournant, de préférence avec une distance de la source de rayonnement au détecteur comprise enhe environ 100 cm et environ 180 cm. L'ensemble des données en 3D (c'est-à-dire l'image/les images) recueillies par le système de tomosynthèse sont traitées par un dispositif de détection assistée par ordinateur (DAO) (c'est-à-dire par l'ordinateur 160) pour bénéficier de la forte augmentation d'informations disponibles dans les ensembles de données en 3D par rapport à des ensembles classiques de données en 2D. De la sorte, les avantages de données en 3D sont combinés aux images classiques en 2D pour parvenir à un nouveau niveau supérieur de performances en imagerie mammographique, comme décrit plus en détail ci-après. L'amélioration des performances est au moins partiellement lice au fait que les données d'imagerie acquises suivant diverses orientations A, B. C par rapport au sein 120 et à son éventuelle pathologie. Cela permet une meilleure séparation d'une véritable structure d'avec des tissus superposés, une corrélation d'informations dans différentes positions d' acquisition, une corrélation de structures spatiales dans les ensembles d'images en 3D et un kraitement spécifique en 3D pour de meilleures performances. Cependant, les inventeurs ont découvert que le rapport signal/bruit (RSB) par vue pour la tomosynthèse a tendance à étre inférieur à celui d'une mammographie classique sur film/écran en raison du plus grand nombre d'acquisitions sans forte augmentation de l'exposition de la patiente au rayonnement pour des raisons de protection de la santé. La possibilité de reconstruire des images en 3D, de réduire le bruit des structures et de réduire l'implication du phénomène de superposition contrebalance largement les inconvénients (par exemple, un rapport signal/bruit plus faible) qui dissuaderaient d'utiliser une technique de tomosynthèse. En outre, les avantages offerts par le fait d'avoir une grande étendue dynamique et une connaissance a priori des caractéristiques du détecteur et du système offrent également de plus grands avantages par rapport aux inconvénients prévisibles qui dissuaderaient d'utiliser cette solution. On va maintenant présenter des exemples spécifques de méthodologies pour parvenir à ces meilleures performances. La Fig. 2 représente un schéma de principe d'un procédé pour analyser plusieurs vues de tissus du sein selon une forme de réalisation de la présente invention. Par exemple, le procédé peut être mis en _uvre par un poste de travail informatisé pour traiter des donnces fournies par un dispositif de tomosynthèse, ou par un processeur à l'intérieur même d'un dispositif de tomosynthèse. Lors de l'étape 210, un dispositif de tomosynthèse acquiert une pluralité de vues à travers des tissus du sein ou de tout autre objet dont on veut réaliser une image. L'étape 210 peut étre exécutée d'une manière décrite dans les demandes coujointement déposées précitées. Les différentes vues sont ensuite envoyées pour analyse à un processeur. Lors de l'étape 220, le processeur détecte au moins une région prooccupante sur une première.vue (si une telle région existe). Si le processeur détecte au moins une région préoccupante, le processeur classe alors la région prooccupante détectée (par exemple, comme grosseur, kyste, microcalcifcation, etc.) lors de l'étape 230 à l'aide d'un algorithme nouveau ou classique. On peut trouver des exemples d'algorithmes, par exemple, dans "Application of Computer-Aided Diagnosis to Full-Field Digital Mammography", par LM Yarusso et al, document intégré dans sa totalité à titre de rétérence dans la présente description. Le processeur établit alors une corrélation entre la région préoccupante détectée et une région correspondante sur une deuxième vue, lors de l'étape 240. De prétérence, lors de l'étape 240, le processeur établit une corrélation entre la région préoccupante détectée 3 5 et une région préoccupante sur plusieurs autres vues. Lors de l'étape 250, le processeur pondère ensuite la classification effectuce lors de l'étape 230 à l'aide d'un facteur de pondération correspondant à un dogré de corrélation. Au sens de la présente description, l'expression "degré de corrélation" désigne la similitude d'une image à une auke image. Ainsi, si le degré de S corrélation est élevé, cela représente un plus grand dogré de confiance dans la classification de la région classée. Comme représenté sur la Fig.6, par exemple, la corrélation peut comporter au moins l'une des étapes 610, 620, 630, 640 et 650. Lors de l'étape 610, le processeur détermine s'il existe une région correspondante sur une autre vue, dans un plan reconstruit (comme décrit plus loin) ou sur une image reconstruite en 3D (comme décrit plus loin). Ainsi, s'il n'y a aucune région correspondante, il est peu probable que la région prooccupante constitue effectivement une anomalie et la classification est pondérce en conséquence. En outre, la forme de la région préoccupante détectée (étape 620), les dimensions de la région prooccupante détectée (étape 630), le contraste de la région préoccupante détectée (étape 640), la distribution du contraste de la région préoccupante détectée (étape 650) et la corrélation avec la méme sur une région correspondante peuvent être utilisés individuellement ou en combinaison pour pondérer la classification avec un facteur de pondération correspondant à un dogré de corrélation. Ensuite, lors de l'étape 260, les résultats de l'analyse sont fournis. L'étape 260 peut comporter, par exemple, un affichage sélectionnable des informations décrites dans la demande conjointement déposée intitulée "Method and Apparatus For Providing Mammographic Image Metrics To A Clinician", qui est intégrée dans sa totalité à titre de rétérence dans la présente description. D'autres méthodes de sortie d'analyse sont également envisageables, ainsi qu'il doit facilement appara^tre à un spécialiste ordinaire de la technique ayant lu la présente description. Comme représenté sur la Fig.3, le processeur reconstruit également de prétérence une pluralité de plans de reconstruction à partir des différentes vues, lors de l'étape 232. Les plans de reconstruction peuvent par exemple comporter (i) des tranches d'image parallèles au détecteur 130 (c'est-à-dire sensiblement perpendiculaires à l'axe z, (ii) des plans sensiblement perpendiculaires aux axes x et y; et (iii) des plans obliques à orientation quelconque dans le volume en 3D. Les techniques de reconstruction utilisées dans "Limited-Data Computed Tomography Algorithms for the Physical Sciences" par D. Verhoeven, document intogré dans sa totalité à titre de référence dans la présente description, peuvent par exemple étre utilisées pour cette solution. De prétérence, le pro ces seur effectue ensuite, lors de l' étap e 242, une corrélation entre la région préoccupante détectée de l'étape 220 avec une région correspondante d'un plan de reconstruction. L'étape 242 peut être exécutée d'une façon semblable à la description ci-dessus concernant l'étape 240. Selon une autre possibilité, l'étape 242 peut étre exécutée à la place de l'étape 240. Comme représenté sur la Fig. 4, le processeur reconstruit également de prétérence, lors de l'étape 234, une image en 3D du sein à partir des différentes vues. L'étape 234 peut par exemple être exécutée de la manière décrite dans la demande conjointement déposée intitulée "Generalized Filtered Back-Projection Reconstruction In Digital Tomosynthesis", document intégré dans sa totalité à tike de référence dans la présente description. De préférence, le processeur effectue ensuite, lors de l'étape 244, une corrélation entre la région concernante détectée de l'étape 220 avec une région correspondante de l'image en 3D. L'étape 244 peut être exécutée d'une façon semblable à la description ci-dessus concernant l'étape 240. Selon une autre possibilité, l'étape 244 peut être exécutée à la place de l'étape 240. Ainsi qu'il doit appara^tre facilement à un spécialiste ordinaire de la technique ayant lu la présente description, l'étape de détection 220 et l'étape de classification 230 peuvent également étre effectuées directement dans un plan reconstruit etlou sur l'image reconstruite en 3D plutÈt que directement sur une vue ou en combinaison avec celle-ci. Ainsi, comme représenté sur la Fig. 5, par exemple, le processeur n'a pas à exécuter les étapes 220, 230, 240 et 250 (c'est-à-dire l'analyse des vues) si le processeur exécute les étapes 222, 231, 246 et 252 (c'est-à-dire une analyse d'un plan reconstruit). De m@me, si on le souhaite, le processeur peut n'exécuter qu'une analyse d'image reconstruite en 3D. Cependant, dans une forme de réalisation prétérée, le processeur exécute une analyse des vues, une analyse du plan reconstruit, une analyse de l'image reconstruite en 3D et des combinaisons de celles-ci pour atteindre un dogré d'efficacité supérieur. Une analyse supplémentaire peut être faite sur l'image reconstruite en 3D comme représenté, par exemple, sur la Fig. 7. Lors de l'étape 710, des données d'image sur une ligne peuvent être additionnées pour simuler une projection de rayons sur cette ligne. Lors de l'étape 720, une projection à intensité maximale dans une région préoccupante détectée peut étre détermince. Lors de l'étape 730, une projection à intensité minimale dans une région préoccupante détectée peut être déterminée. Lors de l'étape 740, une projection d'intensité moyenne dans une région préoccupante détectée peut être déterminée. Lors de l'étape 750, une projection d'intensité médiane parmi les régions préoccupantes détectées peut être détermince. Les étapes 710, 720, 730, 740 et 750 peuvent être exécutées individuellement, en combinaison et/ou avec d'autres étapes à l'aide de techniques nouvelles ou classiques et constituent de ce fait des outils d'analyse supplémentaires pour parvenir à un degré d'efficacité encore plus grand. Dans la forme de réalisation décrite ci-dessus, les données de projection en 2D acquises suivant les angles individuels lors de l'acquisition par tomodensitométrie peuvent être utilisées pour détecter des pathologies avec plus de précision. Les corrélations entre les vues, les plans reconstruits etlou l'image reconstruite en 3D améliorent la détection en confirmant que la position d'une "observation" particulière (c'est-à-dire une anomalie classce) sur une projection suivant un angle est bien définie également dans certaines autres ou toutes les autres. De plus, les dimensions de l'observation, le contraste de celle-ci, sa distribution de conhaste, etc. peuvent tous être utilisés en combinaison ou individuellement comme décrit pour déterminer la corrélation de ces paramètres dans différentes projections. La probabilité d'une observation importante augmente à mesure que la corrélation des paramètres dans les différentes projections augmente. Ainsi, le nombre "d'identifications positives fausses" peut être efficacement réduit tout en réduisant simultanément le nombre "d' identifications négatives fausses". Par ailleurs, les plans reconstruits ont tendance à avoir une série de donnces plus limitée, ce qui facilite la détection de pathologies, car les valeurs de voxels (c'est-à-dire des blocs en trois dimensions à chaque point de rétérence sur une image reconstruite en 3D) sont plus directement lices aux caractéristiques d'un élément et moins à la géométrie de la forrnation d'image. De plus, des informations volumétriques peuvent être prises en considération pour classer des pathologies sur l'image reconstruite en 3D, par exemple en tenant compte d'informations sur des régions voisines. Cela permet une caractérisation directe de tout le volume de l'observation. La caractérisation du volume complet peut être particulièrement avantageuse pour détecter des éléments longs, minces, en châînes, o la continuité de la structure dans la "direction de la châîne" risquerait d'être perdue lors d'une analyse en 2D. Les pertes de détection de chaines lors d'une analyse en 2D surviennent en particulier si les plans de l'analyse sont perpendiculaires à la direction de châîne, et par exemple le bruit interrompt le suivi de la longueur de l'élément sur une image en 3D. La détection décrite ci-dessus peut se faire directement sur les données, ou après un traitement de l'image pour mettre plus en évidence des éléments spécifiques. De plus, le traitement de l'image pour réduire ou supprimer certains artetacts spécifiques de la géométrie de l' acquisition par tomosynthèse peut être utilisé. La résolution spatiale de l'image peut également être modifiée lors du traitement. ln particulier, les données peuvent étre réduites par échantillonnage ou interp olées pour modifier le s dimensions effectives des voxcls, pour améliorer le s performances ou réduire la charge de calcul. Des recherches d'observations peuvent se faire avec de multiples résolutions, des recherches initiales d'observations les plus grosses se faisant sur une grille plus large, et des recherches plus fines pour des observations plus petites se faisant sur des séries d'images à plus grande résolution. Cette réduction par échantillonnage ou cette interpolation peut convenir en particulier dans la direction z o la résolution spatiale des images de tomosynthèse est par nature la plus grande. Les procédés qui utilisent de multiples vues ou des images reconstruites en 3D bénéLicient généralement d'un meilleur rapport signal/bruit que les procédés à une seule projection. La probabilité qu'une observation soit intéressante peut être décidée à l' aide d'une combinaison pondérée de résultats, de la manière décrite. Ainsi, toutes les informations peuvent être combinées de la manière la plus efficace pour accro^tre la sensibilité et la spécificité des résultats. Le rapport signal/bruit et les informations de localisation spatiales peuvent également servir à déterminer la bonne pondération. Ces probabilités peuvent également être mises en corrélation avec l'âge de la patiente, son passé sanitaire, le type de tissu du sein, le type de tissu au voisinage de l'observation, la connaissance du type de pathologie et la morphologie (par exemple, un nombre minimal de microcalcifications d'un groupe avant qu'il ne soit estimé important) et d'autres paramètres essentiels pour améliorer les performances, car la DAO permet de calculer et de prendre en considération de façon automatique de nombreux paramètres en plus des ensembles de données produits par le dispositif de tomosynthèse. Par ailleurs, le processus tout entier peut être automatisé dans un dispositif de DAO afin de moins dépendre de la formation et de l'expérience des cliniciens. Cela améliorera également la précision et réduira le nombre d'erreurs de classifications positives et négatives. D'anhes améliorations sont également envisageables, ainsi qu'il doit facilement appara^tre à un spécialiste ordinaire de la technique ayant lu la présente description. Selon une forme de réalisation prétérce, le dispositif de tomosynthèse comporte en outre un dispositif d'imagerie fonctionnant selon des modalités différentes (par exemple en échographie, médecine nucléaire, etc.) comme décrit en détail ci-après. Il doit étre entendu que les aspects décrits ci-dessus peuvent également s'appliquer au dispositif d'imagerie à plusieurs moyens décrit ci-dessous. Un dispositif d'imagerie à plusieurs moyens selon une forme de réalisation de la présente invention est représenté sur le schéma de principe de la Fig. 8. Un dispositif semblable fait l'objet de la demande conjointement déposce intitulée "Combined Digital Mammography And Breast Ultrasound System" qui est intégrce dans sa totalité à titre de rétérence dans la présente description. Comme représenté sur la Fig. 8, un dispositif 1100 émettant des ultrasons et/ou une pluralité de détecteurs 1120 de médecine nucléaire sont prévus en plus du dispositif de tomosynthèse de la Fig. 1. De prétérence, le dispositif 1100 émettant des ultrasons est employé après l' imagerie radio graphique de façon à ne pas avo ir d' effet détavorable sur l'obtention d'une image radiographique des tissus 120. La disposition et le nombre des dispositifs 1100 émettant des ultrasons et des détecteurs 1120 de médecine nucléaire (par exemple, des détecteurs à rayonnement gamma) peuvent être ajustés d'une manière qui doit apparaAltre facilement à un spécialiste ordinaire de la technique ayant lu la présente description. La méthodologie spécifique d'un système à plusieurs moyens va maintenant être décrite. Un procédé d'analyse d'un objet à l'aide d'un système d'imagerie à plusieurs moyens selon une forme de réalisation de la présente invention est illustré sur l'organigramme de la Fig. 9. Une première image de l'objet (de prétérence une image en 3D) est produite à l'aide d'un moyen radiographique lors de l'étape 910. Une deuxième image de l'objet (de prétérence une image en 3D) est produite lors de l'étape 920 à l'aide d'un moyen différent (par exemple par échographie ou médecine nucléaire). Les étapes 910 et 920 peuvent étre exécutées de la manière décrite dans des demandes coujointement déposées. La suite de la description de cette forme de réalisation sera faite d'une manière spécifique en rétérence à un système à plusieurs moyens combinant la radiographie et l'échographie. Cependant, la description s'applique tout autant à d'autres moyens dont la médecine nucléaire (par exemple, la gammatomographie ou tomographie d'émission à photon unique (SPECT) ou la tomographie par émission de positrons (PET)), etc. De préférence, l'objet dont une image est réalisée lors des étapes 910 et 920 est maintenu sensiblement dans la même position pendant l'acquisition de l'image (par exemple par un dispositif de compression tel qu'un palpateur). Lors de l'étape 930, une région préoccupante est détectée sur la première image et/ou la deuxième image. L'étape 930 peut étre exécutée de la méme manière que décrit pour l'étape 220. Comme représenté par exemple sur les figures à 13, une grosseur 10 et un kyste 20 peuvent étre observés sur l'image radiographique (Tomo) et l'image échographique (US). Ainsi, par exemple, l'étape 930 permet de détecter la grosseur 10 ou le kyste 20, ou les deux soit sur l'image Tomo, soit sur l'image US ou sur les deux. Il faut également souligner que le fait de détecter une région préoccupante sur l'image Tomo permet de détecter une région préoccupante sur une vue, dans un plan reconstruit et/ou sur une image reconstruite en 3D, comme décrit plus haut. De méme, le fait de détecter une région préoccupante sur l'image échographique permet de détecter une région préoccupante sur une vue, dans un plan de l'image et/ou sur une image en 3D. La région préoccupante détectée est ensuite classée lors de l'étape 940 (par exemple classée comme kyste, grosseur, microcalcification, etc.). La région préoccupante détectée est ensuite mise en corrélation avec une région correspondante de l'autre des première image et deuxième image lors de l'étape 950. La corrélation peut par exemple comporter des étapes semblables aux étapes 610, 620, 630, 640 et 650 de la Fig. 6, mais pour d'un moyen à un autre en plus de multiples vues (par exemple des vues, des plans reconstruits, une image reconstruite en 3D, etc.) dans un moyen donné. La classification est ensuite pondérce lors de l'étape 960 sur la base d'un de gré de corrélation. Les résultats de l' analyse sont ensuite fournis lors de l ' étap e 970. Les inventeurs ont constaté des avantages considérables liés à l'utilisation de la solution à plusieurs moyens décrite ci-dessus en plus des avantages décrits plus haut pour d'autres formes de réalisation de la présente invention. D'une manière générale, l'utilisation de moyens supplémentaires (c'est-à-dire s'ajoutant à la radiographie) fournit beaucoup plus de donnces pour analyser l'objet dont on veut obtenir une image. Par exemple, les dispositifs radiographiques classiques ont tendance à avoir une forte résolution dans des plans parallèles à la surface du détecteur, comme on peut le voir sur la Fig. 10. Cependant, les dispositifs radiographiques ont tendance à avoir une résolution beaucoup plus faible dans les plans perpendiculaires à la surface du détecteur, comme représenté sur la Fig. 11. D'une façon générale, la résolution pour l'échographie dépend de l'orientation du transducteur par rapport au détecteur radiographique, la résolution étant généralement moindre dans la direction dans laquelle on fait balayer le transducteur. Ainsi, de préférence, l' acquisition par échographie est conçue pour avoir une faible résolution dans les plans parallèles à la surface du détecteur (Fig. 10) et une forte résolution dans les plans perpendiculaires à la surface du détecteur (Fig. 11) pour parvenir à de fortes résolutions dans de s plans o la rés olution radio graphique est relativement faible. Cet agencement peut être obtenu en plaçant le transducteur perpendiculairement au détecteur radiographique et au-dessus du sein. Par cette configuration, on peut améliorer globalement la résolution d'une façon simple en combinant ces deux solutions. De plus, la confiance globale dans les classifications (c'est-à-dire la diminution des fausses identifications négatives et des fausses identifications positives) peut être très fortement améliorée par une corrélation de la détection d' anomalies sur de multiples moyens, comme décrit, car des moyens différents ont tendance à détecter mieux que d'autres des caractéristiques différentes d'objets. Une meilleure classification peut également être réalisée en détectant directement les anomalies sur une image fusionnée (cf. Fig. 13) avec une plus grande résolution globale dans toutes les directions. Ainsi, par une corrélation de régions préoccupantes détectées dans un moyen donné ou entre des moyens différents, ou par une analyse d'une région préoccupante sur une image fusionnée, il est possible d'améliorer les performances globales d'analyse d'images. I1 faut souligner que bien que l'organigramme présenté ici propose un ordre spécifique d'étapes du procédé, il est entendu que l'ordre de ces étapes peut être différent de celui indiqué. Par ailleurs, deux étapes ou davantage peuvent être exécutées simultanément ou de façon partiellement simultanée. Ces différences dépendent des logiciels et des matériels choisis, le choix étant considéré comme relevant du concepteur. Il est entendu que toutes ces variantes entrent dans le cadre de l'invention. De même, l'utilisation de logiciels et du réseau Internet dans le cadre de la présente invention est possible avec des techniques de programmation ordinaires dont la logique repose sur des règles ou ayant une autre logique pour réaliser les diverses étapes de recherche dans des bases de donnces, les étapes de corrélation, les étapes de comparaison et les étapes de décision. REVENDICATIONS 1. Dispositif d'imagerie comprenant une source de rayonnement (110), un détecteur (130) et un ordinateur (160), le dispositif étant adapté pour: acquérir une pluralité de vues d'un objet en utilisant ladite source et ledit détecteur, l'objet comprenant un bord s'étendant partiellement depuis une surface dudit objet jusque dans un volume intérieur dudit objet; et analyser chaque vue acquise (260) en utilisant l'ordinateur (160), caractérisé en ce que l'étape d'analyse de chaque vue acquise comprend une analyse dudit bord. 2. Dispositif d'imagerie selon la revendication 1, caractérisé par le fait que l'étape d'analyse de chaque vue acquise comprend: la détection d' au moins une région préoccupante (220); et la classification de ladite région prooccupante détectée (200). 3. Dispositif d'imagerie selon la revendication 2, caractérisé par le fait qu'il est en outre configuré pour: établir une corrélation entre une région préoccupante détectée d'une première vue parmi ladite pluralité de vues et une région correspondante sur une seconde vue parmi ladite pluralité de vues (240); et pondérer ladite classification à l' aide d'un facteur de pondération correspondant à un degré de corrélation (250). 4. Dispositif d'imagerie selon la revendication 3, caractérisé par le fait que l'étape de corrélation comprend au moins: la détermination de 1' absence d'une région correspondante (610); et la comparaison d'au moins un paramètre parmi: la forme de la région préoccupante détectée (620); les dimensions de la région prooccupante détectée (630); le contraste de la région préoccupante détectée (640); et la distribution de contraste de la région préoccupante détectée (650). S. Dispositif d'imagerie selon la revendication 1, caractérisé par le fait qu'il est en outre configuré pour reconstruire une pluralité de plans reconstruits à partir de ladite pluralité de vues (232). 6. Dispositif d'imagerie selon la revendication S. caractérisé par le fait qu'il est en outre configuré pour: détecter au moins une région préoccupante dans un plan reconstruit (222); et classer ladite région préoccupante détectée dans le plan reconstruit (231). 7. Dispositif d'imagerie selon la revendication 6, caractérisé par le fait qu'il est en outre configuré pour: établir une corrélation entre une région préoccupante détectée dans un premier plan reconstruit parmi ladite pluralité de plans reconstruits avec: une régi o n corre sp ond ante sur un sec ond pl an rec on struit parmi la pluralité de plan reconstruits (246); et/ou une régi on corre spond ante sur au moin s une de ladite pluralité de vues (240); et pondérer ladite classification à l' aide d'un facteur de pondération correspondant à un degré de corrélation (252). 8. Dispositif d'imagerie selon la revendication 1, caractérisé par le fait qu'il est en outre configuré pour reconstruire une image en trois dimensions (3D) dudit objet à partir de ladite pluralité de vues. 9. Dispositif d'imagerie selon la revendication 8, caractérisé par le fait qu'il est en outre configuré pour: la détection de régions prooccupantes sur ladite image reconstruite en 3D et la classification desdites régions préoccupantes détectées de ladite image reconstruite en 3D; et/ou l'établissement d'une corrélation entre une région préoccupante détectée de ladite image 3D et une région correspondante sur au moins une vue parmi ladite pluralité de vues et la pondération de ladite classification à l' aide d'un facteur de pondération correspondant à un degré de corrélation. 10. Dispositif d'imagerie selon la revendication 9, caractérisé par le fait qu'il est en outre configuré pour la mise en _uvre d' au moins une des étapes suivantes: additionner des données d'image sur une ligne pour simuler une projection de rayons sur cette ligne (710); déterminer des projections d'intensité maximales dans une région préoccupante détectée (720); déterminer une projection d'intensité minimale dans une région préoccupante détectée (730); déterminer une projection d'intensité moyenne dans une région prooccupante détectée (740); et déterminer une projection d'intensité médiane parmi