Brevet FR2870447A1 — publié le 20051125

L'invention concerne la mammographie lorsque réalisée par rayons 5 X et injection d'un produit de contraste (CMM Contrast Medium-enhanced Mammography). Ces mammographies visent notamment la détection de tumeurs par l'examen de prises de vue successives permettant de révéler la cinétique d'imprégnation du produit de contraste ainsi que sa disparition progressive. Ces mammographies mettent à profit le fait que le produit de contraste tend à atténuer les rayons X de manière nettement plus forte qu'un tissu non imprégné, et révèle ainsi les zones particulièrement vascularisées telles que les tumeurs. Mais l'évolution du contraste dans le sein est en elle-même une 15 indication importante quant à la présence de tumeurs par la vitesse à laquelle ce contraste apparaît et s'estompe. De nos jours, l'accentuation de contraste en mammographie est pratiquée dans le cadre de I'IRM, technique consistant à faire vibrer les molécules constitutives de l'organe examiné. Dans ce cadre, l'évolution du contraste dans le sein est affichée à l'écran sous forme d'une suite de prises de vues, que le praticien interprète à partir de son expérience propre comme révélatrices ou non de la présence d'une tumeur. La publication Contrast Enhanced Digital Mammography (CEDM) ; Phantom experiment and first clinical results - GE MEDICAL SYSTEMS, Buc, France - Friedrich-Schiller Clinic Jena University, Germany - a proposé d'élaborer des cartes représentatives de la répartition de certains paramètres dans le sein. Ces paramètres y sont des mesures illustrant certains aspects cinétiques de la prise de contraste obtenus à partir d'une suite de prises de vues aux rayons X. Le travail de diagnostic à la charge du praticien y reste élevé. Le but de la présente invention est d'améliorer encore, dans le cadre de l'utilisation des rayons X et de l'augmentation de contraste par injection d'un produit à cet effet, la façon dont le praticien se trouve aidé dans le diagnostic de présence d'une pathologie particulière, notamment dans l'identification de présence de tumeurs malignes. Ce but est atteint selon l'invention grâce à un dispositif d'imagerie médicale en mammographie, comprenant des moyens d'exposition à un faisceau de rayons X, des moyens de prélèvement des rayons X après atténuation à la traversée du sein, des moyens de traitement des atténuations relevées et des moyens d'affichage d'un résultat de ce traitement sous la forme d'une représentation sur une image du sein, caractérisé en ce que lesdits moyens de traitement des atténuations relevées constituent des moyens de classification automatique de zones du sein en classes pathologiques, lesquels moyens de classification automatique sont aptes à prendre en compte au moins une classification introduite dans le dispositif au préalable en association à des données susceptibles d'être prélevées par le dispositif, et à utiliser cette dite classification préalable en tant que référence afin d'établir une classification du même type dans le cas d'une similarité entre des données prélevées et celles associées à cette classification de référence. On propose également selon l'invention un procédé d'imagerie médicale en mammographie, comprenant une étape d'exposition à un faisceau de rayons X, une étape de prélèvement des rayons X après atténuation à la traversée du sein, une étape de traitement des atténuations relevées et une étape d'affichage d'un résultat de ce traitement sous la forme d'une représentation sur une image du sein, le procédé étant caractérisé en ce que ladite étape de traitement des atténuations relevées consiste à mettre en oeuvre des moyens de classification automatique de zones du sein en classes pathologiques, lesquels moyens de classification automatique sont aptes à prendre en compte au moins une classification introduite dans le dispositif au préalable en association à des données susceptibles d'être prélevées par le dispositif, et à utiliser cette dite classification préalable en tant que référence afin d'établir une classification du même type dans le cas d'une similarité entre des données prélevées et celles associées à cette classification de référence. 2870447 3 D'autres caractéristiques, buts et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui va suivre, faite en référence aux figures annexées sur lesquelles: - la figure 1 est un axe des temps représentant différents instants de 5 prises de vue au cours d'une imprégnation/désimprégnation de produits de contraste; - la figure 2 représente l'évolution d'un niveau de gris mesuré au cours de l'imprégnation/désimprégnation du sein par le produit de contraste; - la figure 3 est un diagramme représentant une répartition de points dans un espace à plusieurs dimensions servant à l'identification d'une classification de la zone locale du sein; - la figure 4 est un axe des temps illustrant la mise en oeuvre de deux prises de vues à deux énergies différentes dans un mode de réalisation de 15 l'invention. Dans la suite, on comprendra, sous l'appellation niveau de gris , une valeur représentative au mieux de l'atténuation relevée en présence de produit de contraste. En pratique, ces valeurs sont obtenues après l'application d'un logarithme à l'atténuation effectivement relevée, puisque, de manière connue, l'atténuation induite par la présence d'un produit de contraste, typiquement un produit iodé, est une atténuation exponentielle de la concentration locale du produit. Le logarithme ainsi appliqué fournit donc une valeur sensiblement proportionnelle à l'atténuation due au produit iodé après traversée du sein, c'est à dire à l'épaisseur effectivement imprégnée par le produit iodé. Dans une première variante, chaque point de l'image (ou pixel) du sein examiné est associé à un vecteur à n dimensions dont chaque dimension correspond à un instant d'observation différent de ce même pixel. En d'autres termes, ce vecteur associé à chaque pixel représente la cinétique d'apparition de contraste en ce pixel particulier. Ainsi on construit, pour chaque point situé au même endroit de chaque prise de vue successive au cours de l'imprégnation/disparition du produit de contraste, un vecteur X;, associé à ce point, dont chacune des composantes Gn(i, j) correspond au niveau de gris relevé à chaque instant successif. n est le nombre de séquences successives, et i, j sont les cordonnées d'un même pixel dans chaque prise de vue successive de la séquence de prises de vues. On obtient ainsi un vecteur X;, qui est égal à : G,(i,j)l X; _: 10 (i, j), Les coefficients de ce vecteur se répartissent donc de Gl à Gn(i, j) et sont représentatifs des niveaux de gris obtenus aux instants ti tn. On propose, conformément à cette première variante, d'utiliser ces vecteurs X;, pour identifier une éventuelle similitude de certains de ceux-ci avec des vecteurs représentatifs d'une cinétique de contraste typique de la présence d'une certaine pathologie. Plus généralement, on cherche ici à classer les différents vecteurs correspondant aux différents points en des classes éventuellement 20 révélatrices de l'existence de certaines pathologies. Dans un mode de réalisation préférentielle, on classe ces différents vecteurs en quatre catégories. La première catégorie consiste en les vecteurs susceptibles de révéler, au pixel i, j considéré, la présence d'une tumeur maligne. La deuxième catégorie consiste en les vecteurs susceptibles d'indiquer la présence d'une tumeur bénigne au pixel i, j considéré. La troisième catégorie consiste en les vecteurs susceptibles d'indiquer un tissu sain (parenchyme) au pixel i, j considéré. La quatrième catégorie consiste en les vecteurs susceptibles 30 d'indiquer la présence d'un vaisseau sanguin au pixel i, j considéré. Dans un autre mode de réalisation ayant pour but la détection des tumeurs, les première et deuxième catégories de classement (tumeurs malignes et tumeurs bénignes) peuvent être confondues. Les différentes catégories peuvent aussi se répartir en vaisseaux, tumeurs, tissu normal, dans un but de détection. Pour établir l'appartenance à l'une ou l'autre de ces catégories, on met avantageusement en oeuvre le traitement suivant. Chacun des vecteurs peut être considéré comme appartenant à un espace à n dimensions dont chaque dimension représente un instant donné. Le positionnement du point selon cette dimension représente alors la valeur de niveau de gris constatée à l'instant correspondant à cette dimension. On a représenté un tel espace sur la figure 3, en deux dimensions pour simplifier l'illustration. Ces deux dimensions correspondent donc à deux prises de vues à deux instants différents. Un vecteur X;,i se situera sur une médiane à 45 dans le cas où les valeurs de niveaux de gris sont les mêmes aux instants t1 et t2. L'instant ti étant ici un instant de prise de vue où aucun produit de contraste n'a encore imprégné le sein, on comprend que cette appartenance à l'oblique à 45 aura lieu si le produit de contraste n'est aucunement présent à l'instant t2 non plus. Ces points situés sur l'oblique peuvent également être situés en des parties du sein où une vascularisation négligeable ou inexistante est constatée. Les points ainsi positionnés sont classés parenchyme sur la figure 3. Ainsi on a représenté sur la figure 2 l'évolution de niveaux de gris en fonction du temps, selon que le point auquel on a suivi ce niveau de gris appartient à un tissu commun (parenchyme), à un vaisseau, à une tumeur maligne ou à une tumeur bénigne. Un vecteur X;, sera par contre positionné d'autant plus loin au-dessus de cette oblique que l'imprégnation en temps t2 sera forte. On a représenté deux bandes obliques 10 et 20, l'une 10 proche de la médiane passant par l'origine, l'autre 20 plus lointaine vers le haut. La bande basse 10 représente donc une localisation dans le sein où l'imprégnation au temps t2 est relativement faible. La bande 20 la plus haute représente donc des localisations dans le sein où l'imprégnation est déjà très forte au temps t2. On considère que les points à faible imprégnation au temps t2 (bande basse 10) correspondent à la présence d'une tumeur tandis que les points à forte imprégnation au temps t2 (bande haute 20) correspondent à la présence d'un vaisseau au point considéré. On indique ici, à cet effet les connaissances selon lesquelles des lésions malignes font l'objet d'une croissance de contraste très rapide, d'un phénomène de plateau et d'une disparition rapide du contraste. On indique également que les lésions bénignes font l'objet d'une croissance graduelle du contraste. On indique également que les vaisseaux sont bien entendu soumis à des variations de contraste rapide. Les autres tissus sont moins sensibles aux variations de contraste. Dans le cas d'une prise en compte sur un nombre n de prises de vue successives, le même traitement est effectué mais cette fois dans un espace a n dimensions. Les zones correspondant aux différentes catégories de classification sont alors des zones de cet espace à n dimensions. On notera que dans une variante préférentielle, les vecteurs, ainsi localisés sur des zones particulières de classification, sont préférentiellement des vecteurs obtenus après prétraitement. Un prétraitement souhaitable consiste en une soustraction par un vecteur initial correspondant à une prise de vue sans présence de produit de contraste (cette image initiale est appelée masque). Un autre prétraitement peut par exemple être un filtrage d'élimination de bruit. La classification peut également être réalisée sur des données normalisées permettant de comparer des séquences acquises selon différentes conditions. La normalisation des données peut viser à compenser des conditions de rayonnements sous des énergies différentes. La normalisation des données peut également viser à compenser une épaisseur de sein variable. Des composants additionnels peuvent également être prévus dans le vecteur, tels que le nombre de changements de signes pendant la séquence dans niveaux de gris relevés, ou telles que l'âge du patient, son poids ou tout autre donnée relative à son dossier médical. Ces données sont également intégrées dans l'espace à n dimension sous la forme à chaque fois d'une dimension additionnelle prise en compte par la suite pour les classifications d'appartenance. Dans une variante avantageuse, le vecteur X;, inclut également les coordonnées spatiales du pixel considéré. Ce mode de réalisation permet d'éviter des variations de classification incohérentes telles que des changements de classification brutaux en des pixels pourtant voisins. Dans un autre mode de réalisation, les dimensions de l'espace de classification ne correspondent pas forcément à une succession d'instants de prélèvement. Chaque dimension est, au contraire, consacrée au positionnement dans cet espace d'une valeur d'un paramètre cinétique calculé sur l'évolution de contraste. Ainsi, une des dimensions est avantageusement consacrée à la valeur de la pente maximale relevée au cours de la prise de contraste au pixel considéré. Une autre dimension représente avantageusement la valeur maximale du contraste relevé au même pixel considéré. Une autre dimension représente avantageusement la durée de maintien du contraste maximal au même pixel considéré. Dans cette variante, les m paramètres ainsi représentés dans l'espace à m dimensions sont aisément comparés à des données relevant de séquences des prises de vues antérieures, y compris lorsque ces prises de vues ont été réalisées de manière temporellement différente, c'est à dire à des instants tl...t ' en nombre différent ou différemment répartis dans le temps. Ainsi qu'on l'a représenté à la figure 1, deux séquences de prises de vue (correspondant respectivement aux triangles supérieurs et aux triangles inférieurs) pourront être comparées plus facilement grâce à l'établissement de ces paramètres cinétiques bien que les instants de prises de vue ne soient pas concordants. Conformément à un second mode de réalisation de l'invention, l'espace de représentation des vecteurs)(Li est un espace à deux dimensions, où ces deux dimensions correspondent à des énergies de rayonnement différentes utilisées à des instants différents ou non. Dans cette variante, les deux instants sont préférentiellement très proches, c'est à dire en pratique les plus proches possibles. On cherche dans ce mode de réalisation à provoquer une différence de contraste entre ces deux prises de vue, qui soit due à une réaction différente d'une même dose de produit de contraste face aux deux énergies de rayonnement différentes. Par exemple, l'un des rayonnements se situe aux alentours de 25 à 35 keV tandis que l'autre se situe aux alentours de 40 à 49 keV. On met ainsi à profit le fait qu'un produit de contraste, typiquement 10 un produit iodé, présente une capacité d'atténuation des rayons X qui varie en fonction de l'énergie des rayons le traversant. On sait que le coefficient d'atténuation p varie en fonction de l'énergie des rayons X selon une loi de variation faisant apparaître un sursaut de la valeur de p à une énergie précisément localisée, sursaut couramment appelé K-edge. Ainsi, lorsque les deux énergies sont, avantageusement, placées de part et d'autre de ce K-edge, la différence de contraste est particulièrement élevée entre les deux acquisitions. Par conséquence, aux pixels localisés en correspondance avec une 20 forte présence de substance iodée, le contraste va être sensible à la variation d'énergie entre les deux prises de vues. Au contraire, les zones non imprégnées ne présenteront qu'une faible réactivité à la variation d'énergie. Ces deux acquisitions, préférentiellement très proches, sont plus généralement effectuées à un instant situé de manière optimale après l'injection pour la constatation de tels contrastes et de leur différence. Ainsi dans cette approche, l'acquisition cinétique est remplacée par une acquisition à double énergie, les deux images étant acquises à des spectres de rayonnement différents (et donc à des énergies différentes). L'un des spectres correspond avantageusement à un niveau d'énergie habituel pour un examen mammographique classique, l'autre spectre étant par exemple un spectre typiquement mis en oeuvre dans le cadre d'une approche à contraste accentué. Les pixels à faible imprégnation présenteront un contraste proche aux deux instants t-1 et t2, et donneront lieu à des vecteurs X;,j se trouvant proche de l'oblique à 45 passant par l'origine Les pixels i,j à forte imprégnation donneront lieu à des vecteurs X;, j, largement au- dessus de l'oblique. Le positionnement plus ou moins élevé des vecteurs X;,1 permet de classer ceux-ci en différentes zones correspondant à l'appartenance à l'une ou l'autre des catégories de classement mentionnées auparavant. A cet effet, on réalise des prises de vues à des instants t1 et t2 qui se trouvent à des instants de la cinétique d'imprégnation/désimprégnation qui soit particulièrement révélateur de l'appartenance aux différentes catégories. On a décrit ci-avant l'application de deux rayonnements à des énergies choisies pour être de part et d'autre du sursaut de coefficient 15 d'atténuation. Toutefois cette approche est également réalisable sans que les deux énergies soient ainsi placées en chevauchementdu K-edge. Ainsi, une différence de contraste est également exploitable lorsqu'elle est due à la variation continue du coefficient d'atténuation en fonction de l'énergie de rayonnement, c'est-à-dire lorsque les deux énergies choisies sont positionnées dans la partie courant de l'évolution du coefficient d'atténuation, et non en chevauchement du K-edge. Les acquisitions à double énergie peuvent être multipliées au cours de la cinétique de prise/perte de contraste, et être analysées dans un 25 espace à 2n dimensions tels que ceux précédemment décrits. Les préconisations de cohérence spatiale, de prise en compte de données relatives au patient, de pré-traitement des vecteurs, de normalisation des données, de prise en compte de paramètres cinétiques dérivés de l'évolution des différences de contrastes peuvent également s'appliquer à cette variante à double énergie D. On décrira maintenant le fonctionnement des moyens de traitement préférentiels aptes à réaliser la classification dans l'un des espaces à deux ou n dimensions ci-dessus exposés. Les présents moyens de traitement sont des moyens aptes à acquérir des données de référence utilisée par la suite pour l'élaboration automatique du classement. Pour cela ces moyens, outre un matériel de traitement de données 5 classique peuvent mettre en oeuvre un réseau de neurones ou encore une machine à vecteurs de support. Ils utilisent une information initiale introduite dans le système en tant que résultat de référence. Cette information définie en tant qu'information de référence contient préférentiellement des vecteurs X;, tels que définis ci- avant utilisables dans l'espace de classement à n ou à m dimensions. Les moyens de classification sont donc prévus pour permettre de saisir des vecteurs utilisables selon l'une quelconque des approches précédentes, et prendre en compte dans le dispositif le fait que ces vecteurs saisis correspondent à un pixel appartenant à l'une des catégories de classement. Un premier mode de fonctionnement consiste à réaliser un apprentissage ou entraînement des moyens de traitement en introduisant dans une phase préliminaire, un recueil de données de tests agrémentés des classifications prédéfinies et associées. Ainsi, dans un premier mode de réalisation, le dispositif fait l'objet de deux étapes de mise en oeuvre temporellement distinctes. La première étape consiste en une acquisition de données d'apprentissage. La seconde étape est celle de mise en oeuvre de l'appareil, c'est à dire la mise en application de l'apprentissage acquis sur des acquisitions concrètes. Les vecteurs d'entraînement consisteront, dans la variante où les moyens de traitement exploitent des vecteurs constitués des niveaux de gris successifs, en des séries de niveaux de gris successifs au pixel considéré. Chacun de ces vecteurs est associé avec la donnée selon laquelle le pixel correspondant appartient, de manière prédéfinie, à l'une ou l'autre des catégories de classement. Un vecteur rencontré ensuite sera catégorisé comme appartenant à la même classe qu'un des vecteurs de référence, s'il se rapproche de ce vecteur de référence, par exemple une distance inférieure à un seuil préétabli dans l'espace à n dimensions. La même approche sera appliquée au cas où le vecteur consiste en des paramètres cinétiques dérivés des niveaux de gris successifs, c'est à dire en des paramètres tels que la pente ou le niveau de gris maximal. Cet apprentissage s'applique également dans le cas de vecteurs représentatifs de prises de vues à double énergie. Les vecteurs de référence (ici d'apprentissage) incluent les résultats des deux relevés de contraste à énergie différente pour des examens réalisés antérieurement ainsi que les résultats de classement attribués par diagnostic visuel d'un praticien ou par analyse de laboratoire, à ces relevés. Selon une variante, on propose des moyens aptes à établir une classification des zones rencontrées de manière automatique tout en restant sous le guidage du praticien. Dans cette approche, les moyens de traitement affichent d'abord la séquence de prises de vue réalisée. Le praticien examine la séquence et identifie par expérience au moins une zone représentative de chaque classe. Les moyens de traitement utilisent alors ces identifications manuelles pour comparer le reste de l'image avec ces zones ainsi classées. Si la séquence de prises de vues révèle d'autres zones apparaissant comme similaires à celles identifiées par le praticien, alors le dispositif classe avantageusement ces zones dans les mêmes catégories que le praticien a sélectionnées pour les zones servant de référence. Cette similitude est identifiée de la même façon que précédemment indiqué, en prenant pour données de référence des vecteurs associés aux pixels identifiés par le praticien. Le dispositif affiche alors les zones considérées comme similaires et soumet ce résultat au praticien. Ainsi, dans ce cas, les données de référence définissant les classes sont, au moins en partie, définies directement par le médecin. Dans un autre mode de fonctionnement, le dispositif est prévu pour combiner les deux approches ci-dessus exposées. Dans ce cas, les moyens de traitement réalisent d'abord une classification automatique à partir d'un apprentissage réalisé antérieurement. Le résultat est affiché à l'écran sous la forme d'une carte identifiant les différentes zones correspondant aux différentes classes. Dans une deuxième étape, l'utilisateur confirme ou infirme la véracité du classement effectué sur ces différentes zones. Les moyens de traitement tiennent alors compte de cette confirmation ou infirmation effectuée par le praticien. Le dispositif intègre alors à la fois les données apprises antérieurement, ainsi que l'information consistant en les données reclassées par le praticien, lorsqu'une nouvelle classification automatique doit être mise en oeuvre. Le traitement est éventuellement repris ensuite sur cette même séquence à partir de l'apprentissage ainsi mis à jour. En d'autres termes, les moyens d'apprentissage sont réactivés après une première classification automatique pour intégrer les données d'apprentissage supplémentaires telles qu'introduites par le praticien sous la forme d'infirmations ou de confirmations du premier résultat. Les différents moyens décrits ci-dessus, et amenant à une classification délivrée automatiquement, sont par exemple mis en oeuvre sous la commande d'un produit logiciel apte à réaliser les différentes étapes de traitement lorsqu'il est implémenté sur un processeur adapté. Bien entendu, les différentes dispositions décrites ci-avant, ainsi que d'autres consistant en des aménagements, peuvent être combinées différemment. REVENDICATIONS 1. Dispositif d'imagerie médicale en mammographie, comprenant des moyens d'exposition à un faisceau de rayons X, des moyens de prélèvement des rayons X après atténuation à la traversée du sein, des moyens de traitement des atténuations relevées et des moyens d'affichage d'un résultat de ce traitement sous la forme d'une représentation sur une image du sein, caractérisé en ce que lesdits moyens de traitement des atténuations relevées constituent des moyens de classification automatique de zones du sein en classes pathologiques ou non (10, 20), lesquels moyens de classification automatique sont aptes à prendre en compte au moins une classification introduite dans le dispositif au préalable en association à des données susceptibles d'être prélevées par le dispositif, et à utiliser cette dite classification préalable en tant que référence afin d'établir une classification du même type dans le cas d'une similarité entre des données prélevées et celles associées à cette classification de référence. 2. Dispositif d'imagerie médicale selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens de classification automatique sont prévus pour réaliser une classification de pixels (i, j) d'une image du sein par similarité de localisation dans un espace à plusieurs dimensions, les dimensions de cet espace correspondant chacune à la valeur du niveau de gris pour un instant donné d'une cinétique de contraste au pixel considéré (i,j). 3. Dispositif d'imagerie médicale selon la revendication 1 ou la revendication 2, caractérisé en ce que les moyens de classification automatique sont prévus pour réaliser une classification de pixels (i,j) d'une image du sein par similarité de localisation dans un espace à plusieurs dimensions, les dimensions de cet espace représentant chacune un paramètre parmi la pente maximale de prise de contraste, la valeur de contraste maximale atteinte, la durée de maintien du contraste à sa valeur maximale, au pixel considéré (i,j). 4. Dispositif d'imagerie médicale selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les moyens de classification automatique sont prévus pour réaliser une classification de pixels (i,j) d'une image du sein par similarité de localisation dans un espace à au moins deux dimensions, ces deux dimensions représentant chacune le signal mesuré respectivement pour deux énergies de rayonnement différentes au pixel considéré (i,j). 5. Dispositif d'imagerie médicale selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les moyens de classification automatique (10, 20) sont prévus pour prendre en compte au moins une classification manuelle d'une zone de l'image courante du sein en tant que classification de référence, puis à établir automatiquement une même classification en cas d'une similitude sur d'autres données prélevées sur ce même sein. 6. Dispositif d'imagerie médicale selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les moyens de classification automatique incluent des moyens d'apprentissage prévus pour enregistrer, dans une étape spécifique, un recueil d'informations de référence consistant en une pluralité de classifications de référence associées à des données susceptibles d'être prélevées par le dispositif. 7. Dispositif d'imagerie médicale selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens permettant à un utilisateur de confirmer ou d'infirmer une classification automatique réalisée par le dispositif, et des moyens tenant compte de cette confirmation ou infirmation afin d'incorporer les résultats de cette confirmation ou infirmation en tant que classification de référence. 8. Dispositif d'imagerie médicale selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les moyens de classification sont aptes à identifier des variations spatiales incohérentes de classification, et à modifier le classement de certaines localisations en cas de telles variations spatiales incohérentes. 9. Dispositif d'imagerie médicale selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il est prévu pour prendre en compte une donnée parmi le nombre de changements de signe de la variation de niveaux de gris, l'âge, le poids du patient ou une donnée médicale, dans l'établissement d'une classification.