Brevet FR2864299A1 — publié le 20050624

Procédé optimisé de traitement d'images radiologiques L'invention a pour objet un procédé optimisé de traitement d'images. Le domaine de l'invention est celui de l'imagerie médicale, en particulier la mammographie. L'invention est plus particulièrement appliquée au domaine de la restauration d'une image radiologique ou de toute autre forme d'image. La détection et la caractérisation des anomalies permettant de suspecter une lésion cancéreuse en mammographie nécessitent une très bonne résolution spatiale et un bon contraste. De nombreux traitements d'image sont parfois nécessaires pour aboutir à ces qualités. Par ailleurs, lors de l'acquisition d'un signal d'image, on constate qu'un signal parasite vient s'ajouter au signal utile où se trouve l'information. Ainsi, le signal parasite brouille le signal utile et peut même le masquer complètement. Pour l'essentiel, les images obtenues ne sont pas assez finement résolues. Elles présentent un flou de délimitation des structures, notamment les petites structures ou détails ne sont plus bien visibles. On peut montrer que ce défaut provient de la technologie du détecteur d'image, notamment de l'épaisseur d'un scintillateur d'image interposé. D'autres technologies de détecteur, notamment les détecteurs polarisés au sélénium, permettent d'éviter ce problème. Toutefois, la technologie à base de Sélénium n'est pas mûre, et présente des difficultés de mise en oeuvre incompatibles avec les applications médicales envisagées. Plus spécifiquement, l'invention concerne un procédé de filtrage de signaux mettant en oeuvre un filtre de Wiener dans une implantation spécifique pour un traitement optimisé d'une image en mammographie. Un tel filtre de Wiener, historique et largement connu, a pour but de neutraliser les composantes de bruit, notamment de bruit de scintillation. Le bruit de scintillation se caractérise par une révélation d'un signal local non pas seulement dans un endroit où ce signal aurait dû être révélé mais aussi dans un environnement de cet endroit. Dans l'état de la technique, des procédés et des dispositifs pour supprimer les artefacts d'une image, qui est acquise, traitée et restaurée, sont connus par l'homme du métier. On connaît un de ces procédés divulgués par le document US-A-6 166 384 et en particulier par le document US-A-5 729 631. Ce dernier document concerne de nouveaux systèmes et procédés pour supprimer un bruit d'une image en modélisant une source de signal image. Ces procédés génèrent des masques de bruit et des valeurs d'une table de conversion (LUT) caractéristiques du bruit aux différents niveaux de fréquence pour chaque canal. Ces procédés permettent d'appliquer les masques de bruit et les valeurs de la table à un signal image, dans le but d'en supprimer le bruit. Dans ce dernier document, l'image est saisie en tant que signal image électronique par une source d'un signal image. Puis, elle est représentée par une représentation en pyramide de blocs dans laquelle chaque niveau successif de la pyramide est construit en se basant sur les valeurs du niveau précédent. Chaque niveau de la pyramide correspond à une bande de fréquences différente du signal image. Un filtre utilisant une transformée en cosinus discret, TCD, est appliqué à chaque niveau. L'image est restaurée avec une réduction de bruit en exécutant une transformée inverse en cosinus discret. Une fois que les coefficients de la transformée TCD à chaque niveau de la représentation en pyramide d'images sont filtrés, l'image filtrée est restaurée. La procédure de restauration se réalise en se basant sur une transformée en cosinus discret inverse (TCDI). On calcule les coefficients de la transformée TCDI de chaque niveau en fonction des coefficients TCDI inverses du niveau précédent. Cette procédure de restauration est répétée jusqu'à ce que la réduction du bruit soit obtenue pour chaque canal de la source du signal image. Ce procédé nécessite un temps de calcul assez important, du fait de la répétition de la procédure de restauration, ce qui rend son utilisation impossible en imagerie médicale menée avec des micro- ordinateurs ou des stations de travail de faible puissance. Dans l'invention, on propose de résoudre ce problème en appliquant un filtre sur une image entière, appelée image source, et non plus seulement hiérarchiquement sur différents blocs de l'image. L'image source en entrée est considérée comme une image en un seul bloc, et sa nature peut être quelconque. Cette image source est obtenue en radiologie par une exposition d'un patient à un rayonnement X. Ce rayonnement X est reçu sur un détecteur après avoir traversé le patient. L'image source ainsi obtenue peut être traitée d'une manière à être interprétée correctement par un praticien. Selon l'invention, on met en oeuvre un filtre de Wiener dans une application de radiologie, notamment associée à la mammographie. Cette application est la reconstruction d'une image à partir de l'échantillonnage. Selon l'invention, une réponse impulsionnelle de ce filtre de Wiener est construite. En particulier cette construction est faite en imposant des hypothèses pour définir les différentes composantes du filtre, notamment une fonction de transfert du détecteur. Cette réponse impulsionnelle du filtre est ensuite utilisée pour traiter le signal d'image, de préférence sans que ce dernier ait été transformé dans un espace de transformation spatiale. A l'issue du traitement, on n'a de préférence pas besoin de revenir à l'espace de départ puisqu'on ne l'a pas quitté. L'invention a donc pour objet un procédé de filtrage d'une image radiologique, en particulier pour la mammographie, caractérisé en ce que on expose un corps d'un patient à un rayonnement X, - on obtient via un détecteur une première image de départ représentative d'une structure interne du corps, - on corrige l'image de départ à l'aide d'un filtre pour obtenir une image finale, caractérisé en ce que - le filtre est de taille limitée, et est à action locale dans l'image de départ, - l'action du filtre dépend de la dose locale de rayonnement dans une zone d'intérêt clinique dans cette image de départ. Un équivalent du filtre de Wiener utilisé dans l'espace de fréquence spatiale est, dans un exemple, la réponse impulsionnelle d'un filtre dans l'espace de départ. II possède des caractéristiques supplémentaires précisées par ailleurs. Ce filtre équivalent peut subir une transformation inverse pour être utilisable directement dans l'espace de départ. On montrera qu'il peut aussi être obtenu différemment. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent. Celles- ci ne sont présentées qu'à titre indicatif et nullement limitatif de l'invention. Les figures montrent: - Figure 1: un dispositif de production d'images mettant en oeuvre un procédé de filtrage selon l'invention, - Figure 2: une explication de la détermination du filtre du procédé selon l'invention, Figure 3: un exemple d'un noyau de convolution du filtre selon l'invention. La figure 1 illustre un dispositif 1 de production d'images selon l'invention. Les images produites résultent de la détection d'une irradiation incidente provenant d'une source de rayonnement 2 et à laquelle est exposé le patient P. Le dispositif 1 comprend aussi un détecteur 3 d'images, un processeur 4 d'images, et un module 5 d'analyse et d'affichage. Le détecteur d'images 3 peut comprendre une surface 6 de photo-détection, qui est couplée optiquement à un scintillateur 7 sousjacent. Le scintillateur 7 est disposé pour recevoir des radiations incidentes, tels que des rayons X provenant de la source de rayonnement 2. Des photons générés dans le scintillateur 7 en réponse à une radiation incidente passent par une surface d'un photo-détecteur 8 proprement dit, par exemple à iodure de césium, dans lequel la lumière est détectée et des signaux de données images correspondants sont générés. Le détecteur d'images 3 est couplé électriquement au processeur 4 d'images qui reçoit alors un signal image incident. Le processeur 4 transmet le signal image incident au module 5 d'analyse et d'affichage. On note que le signal image incident est brut et non traité. En effet, dans les images médicales, on utilise un détecteur 3 avec une surface de pixels active, afin qu'une dose d'irradiation subie par un patient soit diminuée, mais pour que des images générées restent cependant de qualité acceptable. Cette sous irradiation entraîne entre autres un fonctionnement bruité de la détection, le bruit électronique du détecteur n'étant pas réduit. L'intérêt de transformer le rayonnement X en un signal lumineux par le scintillateur 7 réside dans la nécessité de transformer une énergie non détectable électriquement en une énergie détectable électriquement. Par ailleurs, en enregistrant numériquement le signal électrique d'image, on peut procéder facilement à des traitements pour améliorer le signal d'image et le restaurer, ou on peut procéder à l'emploi d'algorithmes d'aide à la décision. Le photo-détecteur 8 comprend une multitude de pixels 9 photo-détecteurs sous-jacents disposés selon deux dimensions, sous toute la surface du scintillateur 7. L'image est ainsi répartie en lignes et en colonnes correspondant à une matrice de taille (n x m). Chaque pixel du photodétecteur 8 correspond à une zone d'affichage dans le module 5 d'analyse et d'affichage. De cette façon, le module 5 permet une mesure d'une charge créée dans chaque pixel du photo-détecteur 8 respectif, en réponse à une irradiation incidente. Cette charge est mesurée et quantifiée par le détecteur 3 et le module 5. Ce détecteur 3 et ce module 5 produisent ensemble une valeur numérique relative à ce pixel. On note que, hors le domaine de la mammographie, une correspondance pourrait être faite avec un analyseur numérique d'image, dit scanner, (non représenté). Au moment d'une pose radiologique, une dose DO de rayonnement X est envoyée par la source 2 de rayonnement sur le corps d'un patient. Cette dose DO traverse le corps du patient et est reçue par le détecteur d'images 3. L'image de dose reçue par le détecteur d'images 3, appelée s(x,y), est une image en rayons X. Elle est transformée par le scintillateur 7 en un signal lumineux d'images f(x,y). La fonction de transfert du détecteur 3 est d'appliquer une convolution, entre l'image lumineuse s()çy) de rayons X et une fonction de transfert notée h(x,y) du détecteur d'images 3. Cette fonction de transfert h()çy) est une caractéristique du détecteur d'images 3. Les dimensions de l'image f(),y) traitée par le module 5 d'analyse et d'affichage, sont de préférence les mêmes que celles de l'image de départ. Elles sont celles d'une matrice, dans un exemple de 1024 x 1024 pixels, 512 x512 pixels ou 256 x 256 pixels ou autre, voire d'une matrice non carrée. Ces dimensions ne sont pas limitatives et peuvent être changées pour le besoin de l'invention. L'image s(x,y) reçue par le détecteur 3 devrait pouvoir être vue par un praticien médecin ou un spécialiste dans le domaine de l'imagerie médicale. Cependant, après le passage par le détecteur d'images 3, cette image s(x, y) reste une image brute f(x,y) et non traitée. Elle comporte des artefacts, et surtout un bruit dit bruit de scintillation dû au scintillateur. L'ensemble du bruit associé résulte d'un bruit dû à la nature du rayonnement (qu'on évaluera ultérieurement) et d'un bruit dû à la nature du détecteur. Ce dernier bruit noté n(x,y) est généralement un bruit électronique, et est un bruit additif à l'image s(x,y) obtenue par le détecteur d'images 3. Par souci de clarté, on note f(x,y) l'image résultante du passage du rayonnement X au travers du détecteur. Ce signal a deux composantes, la première est celle correspondant à l'image convoluée avec la fonction de transfert du détecteur d'images 3, c'est-à-dire s(x,y) * h(x,y) et la deuxième composante qui représente le bruit additif n(x,y). Pour résumer, f(x,y) = s(x,y) * h(x,y) + n(x,y), expression dans laquelle le signe * désigne l'opération de convolution. Plutôt que de réaliser une convolution qui est une opération complexe, on passe dans un espace réciproque (par une transformée spatiale) de manière à n'avoir qu'à effectuer un simple produit. Un but de l'invention est de supprimer ce bruit de scintillation de l'image s(x,y) ou du moins le réduire, pour qu'un rapport signal à bruit qui représente le rapport entre une information utile (donc le signal ou l'image s(x,y)) et le bruit de rayonnement présent (en l'occurrence n(x,y) ) soit amélioré. Dans l'invention, on résout le problème du bruit de scintillation en utilisant un noyau de convolution applicable sur l'image directe de départ, équivalent à un filtre de Wiener, dont les coefficients, de préférence, s'adaptent pour chaque point de l'image filtrée. En pratique, un noyau de convolution est une matrice de coefficients, de préférence carrée et de taille (bien) inférieure à la taille de l'image. Les coefficients du noyau sont appliqués en pondération à des valeurs numériques d'un groupe de pixels de même taille que la matrice. Le pixel au centre de la matrice est affecté d'une valeur dite filtrée correspondant à une combinaison de ces valeurs pondérées, en général la somme. On note que jusqu'à l'obtention de l'image f(x,y), aucun traitement particulier d'image n'a été effectué sur les différentes images. De plus, toutes ces images ont été obtenues dans un espace dit espace direct de départ qui dépend des coordonnées spatiales x et y de l'image. Pour les besoins de l'explication de la détermination du noyau de convolution, donc de la transformée du filtre de Wiener, on transforme l'image s(x,y) en une image transformée s(u,v) par application d'une transformation de Fourier rapide (FFT) discrète dans un espace de fréquence spatial. Les coordonnées u et v sont deux coordonnées fréquencielles de deux dimensions de cet espace de fréquence spatial. La transformation est de préférence une transformée de Fourier rapide. D'autres types de transformation sont cependant envisageables, transformées en Z par exemple. De préférence le nombre de points dans l'espace des fréquences spatiales est le même que le nombre de points (pixels) dans l'espace de départ. Avec cette transformation, l'image s(u,v) est donnée par la relation suivante: f(u,v) = s(u,v) x h(u,v) + n(u,v) , équation 1. On note que f(u,v), s(u,v) et n(u,v) représentent respectivement les spectres de f(x,y), s(x,y) et n(x,y), h(u,v) représentant la transformée de Fourier de la fonction de transfert du détecteur 3 d'images notée h(x, y). Le filtre w(u,v) de Wiener s'exprime dans l'espace de fréquence par la relation suivante: w(u,v) = h(u,v) I (h2(u,v) + (n(u,v)ls(u,v)2) , équation 2. Le cheminement de l'explication revient à retrouver s(u,v) à partir de f(u,v), déduit de f(x,y), puis de retrouver s(x,y) à partir de s(u,v). En agissant ainsi on s'affranchirait de l'influence de la fonction de transfert du détecteur 3. La figure 1 montre à cet égard sous forme d'un organigramme un programme qui pourrait être mis en oeuvre par le processeur 4. Elle montre que le module 5 reçoit en entrée un signal 10 composite, bruité par n()çy) et convolué s(x,y) * h(x,y). Par une transformation de type FFT 11, on peut transformer le signal 10 reçu en un signal 12, f(u,v) = s(u,v) x h(u,v) + n(u,v), exprimé dans un espace de fréquence spatiale. Ce signal 12 est divisé dans un diviseur 13 par une fonction w(u,v) pour donner un signal 14. La fonction w(u,v) représente l'inverse du noyau de convolution recherché par l'invention. Le résultat 14 de cette division est transformé en inverse par un transformateur 15 pour donner un signal 16 déconvolué. Le transformateur 15 est un transformateur inverse du transformateur 11. En théorie, le signal 16 est égal à s(x,y) + n(x,y), l'influence h(x,y) du bruit de scintillation du détecteur ayant été neutralisée. Dans l'invention, on montre qu'on peut bien simplifier le calcul du diviseur 13. Du fait de cette simplification, on peut même déterminer par une transformation inverse 17 une expression ND, dans l'espace de départ, du noyau de déconvolution w(u,v). Une déconvolution 18, par le noyau ainsi inversé, du signal 10 pour obtenir le signal 16 est alors plus simple, selon l'invention, car ce noyau ND de déconvolution est de petite taille. En pratique la taille de la matrice de déconvolution est bien inférieure à la taille de l'image. On note que, pour l'équation 2, la fonction de transfert du détecteur d'images de h(u,v) est réelle. A ce stade de la formulation, on mesure les difficultés qui empêchaient de mettre en oeuvre un filtre acceptable. Ces difficultés étaient: - la connaissance quantitative du rapport s/n, ou n/s, qui dépend du bruit quantique qui lui-même dépend de la dose (d'où une non-linéarité) et du spectre des rayons X impliqués; - le fait d'avoir à effectuer les calculs trop longs dans le domaine de Fourier pour des images à haute résolution. Dans l'invention, on résout ces deux difficultés en faisant des hypothèses. On note que cette relation définissant le filtre de Wiener dépend d'une part de h(u,v) qui est une quantité mesurable. En effet h(u, v) est la transformée de Fourier de la réponse impulsionnelle, positive, non nulle de h(x,y). De ce fait on peut inverser le produit dans l'espace réciproque, c'est à dire diviser par h(u,v). Cette division dans l'espace réciproque est équivalente, dans l'espace de départ, à convoluer par un filtre qui est l'inverse de la fonction de transfert h()çy), celle qui vient dégrader le signal s(x,y). En agissant ainsi, le détecteur convolue s()çy) par h(x,y) et le déconvolueur neutralise l'action (néfaste) du détecteur. D'autre part, le rapport n(u,v) I s(u,v) est un rapport qui, selon l'invention, peut être mesuré. La mesure correspondante est une mesure de l'efficacité de l'utilisation de l'exposition dans l'obtention de l'information. Cette grandeur est notée DQE, ou Efficacité Quantique de Détection. Cette grandeur DQE est égale au carré du rapport du rapport signal à bruit en sortie sur le rapport signal à bruit en entrée. On sait qu'un détecteur d'images idéal à une DQE égale à un. Pour construire le filtre de Wiener donné par l'équation 2, on doit donc connaître le rapport n(u,v) I s(u,v) qui n'est autre que l'inverse du rapport signal à bruit. On doit donc définir n(u,v) et s(u,v). On sait que n(x,y) représente le bruit additif qui correspond à un bruit électronique du détecteur d'images 2. Ce bruit additif est considéré comme étant un bruit blanc gaussien, notamment dans le cas spécial des détecteurs électroniques. Le spectre n(u,v) de ce bruit additif n(x,y) est donc constant en fonction de la fréquence, ce qui donne n(u,v) = N. De plus, cette quantité N est une constante fixe et mesurable. Par ailleurs, s(x,y) est une image provenant d'un rayonnement X et, compte tenu de la nature de ce dernier, engendre un bruit quantique. Le signal s()çy) pour le reste, parce qu'il est inconnu peut aussi selon une hypothèse de l'invention, être considéré aussi comme étant un bruit quantique. Dans l'invention, on a ainsi eu l'idée de mesurer la différence qu'il en résultait pour le calcul du filtre en considérant d'une part un signal réel, et en considérant d'autre part que ce signal réel était remplacé par un bruit quantique. On a alors pu mesurer que le spectre du bruit minore le spectre du signal, ce qui permet d'éviter la surcompensation quand on ne connaît pas le signal. Ce bruit quantique a une distribution statistique de nature poissonnienne due au procédé d'obtention des photons. II s'agit d'un bruit blanc, donc le spectre de ce bruit est une constante le long de la fréquence. On peut dire alors, avec ces considérations, que s(u,v), qui est le spectre de s(x,y), le bruit quantique, est une constante qui est égale à K. La détermination de ces constantes N et K repose sur l'obligation que N et K soient exprimées dans les mêmes unités, par exemple, électrons, trous, photons, ou unités de dose. Dans un exemple, on choisit d'exprimer ces constantes K en fonction du nombre de photons par pixel. En effet, ce nombre de photons correspond aussi à une dose DO de rayon X. Cette dose correspond à un nombre SO de photons attendus par pixel à la fréquence nulle dans l'espace des fréquences spatiales. Dans l'espace des fréquences spatiales également, l'amplitude attendue s(u,v) aux autre fréquences est uniquement le bruit quantique qui est alors constant et égal à 'ISO = K. De l'équation 2, on peut donc écrire: w(u,v) = (h(u,v)/(h2(u,v) + (N2/SO)) - équation 3. On note, à partir de cette dernière relation, que ce filtre est l'inverse de la fonction de transfert du détecteur d'images 3. En cas d'absence de bruit additif noté par sa constante N, ou au cas où l'image SO est plus prépondérante que le bruit additif N, le noyau de convolution, donc le filtre de Wiener, construit à l'aide d'une matrice, a ses coefficients qui s'annulent. Par opposition, quand le bruit additif n est grand, les coefficients du filtre peuvent représenter un maximum. Ceci justifie l'adoption d'un filtre de taille réduite. On peut schématiser cette représentation en prenant une image 19, par exemple, celle d'un sein en mammographie. Cette image 19 est représentée par des pixel en xy, dans l'espace de départ, qui, par transformation par une transformée de Fourier FFT, deviennent des pixels dépendants de la fréquence dans l'espace d'arrivée des fréquences spatiales. Si on prend une image de taille 2048x2048 pixels par exemple, le traitement de cette image par un filtre de Wiener (qui a la même taille que l'image) représente, dans une mise en oeuvre classique, environ 20 secondes. Pour des traitements d'images classiques, ce procédé peut être accepté. Par contre, en mammographie où le temps de calcul des traitements d'images est très important, ce procédé n'est pas acceptable. La mise en oeuvre de l'invention ramène ce temps à environ 2 secondes. Dans le but de résoudre ce problème, l'invention propose d'utiliser un noyau de convolution, calculé comme précédemment, de petite taille (2 x k + 1) où k est un nombre entier, petit, par exemple inférieur ou égal à 15, de l'inverser en utilisant une transformée de Fourier rapide inverse 17, puis de l'appliquer sur l'image résultante f(x,y) dans l'espace de départ. L'utilisation d'un noyau ND de déconvolution, c'est à dire de convolution inversé, de petite taille, réduit l'espace du champ d'application du produit de convolution sur l'image f(x,y). D'où une réduction des calculs. On montre que cette réduction en espace n'est pas préjudiciable, dans la mesure où on a seulement besoin d'une information dans l'image f(x,y) dans une région d'intérêt. On définit une région d'intérêt comme une partie d'une image qu'on souhaite filtrer ou sur laquelle on souhaite effectuer toute autre opération. Cette région d'intérêt peut être définie à partir d'une gamme d'intensité ou de couleurs. On choisit, selon l'invention, de définir une région d'intérêt clinique à partir de la dose DO de rayonnement X. Schématiquement, on remarque dans l'image 19 une zone 20 où se situe le sein, en cas de mammographie, qui peut correspondre à une région d'intérêt clinique et une autre zone 21, plus intensément éclairée. Le choix de la région d'intérêt clinique peut aussi se faire à l'aide de considérations matérielles, c'est-à-dire, la puissance de calcul nécessaire à la convolution et la détermination des points centraux du noyau de convolution qui contiennent l'essentiel de l'information. On note cependant qu'un compromis est à faire. En effet, on choisit la région d'intérêt clinique selon l'invention de manière à être capable de combiner cette région affinée en résolution complète avec un contexte affiché en faible résolution. En d'autres termes, plus la taille de la région d'intérêt est grande, plus le traitement sur l'image est intéressant, mais plus long est le temps de calcul. Cette méthode permet de préserver la valeur diagnostique des données tout en réduisant le temps de calcul. Un algorithme est développé à ce propos qui trouve non seulement la zone d'intérêt clinique mais aussi les plus fortes densités en cas de mammographie. De plus, comme la région d'intérêt clinique est fonction du niveau de dose unitaire DO, elle peut être uniforme si DO est uniforme, ou variable si DO est variable. En effet, l'invention n'est pas limitée à un niveau de dose unitaire DO uniforme pour toutes les images révélées par un même détecteur 3. Cette dose DO peut être remplacée par aDO dans le cas où on a un niveau variant de doses, notamment quand, pour des raisons de diagnostic, l'exposition varie. On fait donc varier la dose d'un facteur variant cc En variant DO par aDO, on fait varier le nombre de photons détecté par le détecteur d'images 3. Le spectre SO de l'image s(x,y) varie alors lui aussi de SO à aS0 où a est une dose relative par rapport à une dose de référence pour laquelle on a mesuré le détecteur 3. Puisque le filtre de Wiener, donc le noyau de convolution, dépend de la dose DO par l'intermédiaire du spectre SO, en faisant varier la dose DO en aDO, on varie le filtre de Wiener en fonction de la dose aDO. Dans ce cas, l'équation 2 devient: w(u,v) = (h(u,v)I(h2(u,v) + (N2/aSO)) - équation 4 où a est une variable spatio-dépendante qui peut être une constante localement. La détermination de la variable a nécessite de déterminer une zone d'intérêt clinique. Celle-ci, sur l'image 19 est visible à l'ceil nu, c'est la zone 20. Cependant, le dispositif de traitement et de détection 3-18 ne la connaît pas à priori. Pour lui permettre de la connaître, on met en oeuvre un algorithme de détermination de la zone clinique. Cet algorithme permet de déterminer les parties 21 de l'image qui sont soumise au feu nu de la source 2. Dans la zone 21, le détecteur est saturé. Le principe de l'algorithme consiste donc à éliminer de l'image les parties qui sont saturées et de retenir les autres parties comme parties cliniques. Dans ces autres parties, en particulier sur un histogramme, on peut mesurer une dose moyenne, et à partir de cette dose moyenne, déterminer un coefficient a par rapport à une dose de référence. On peut se servir aussi des paramètres de l'exposition: haute tension d'un tube à rayons X, courant de tube, et durée d'exposition pour déterminer le coefficient a par rapport à une dose de référence. Dans ce cas, a est donné directement par une mesure des consignes imposées par le dispositif de commande de l'installation. En variante, comme le montre la figure 1, la dose aS0 sera mesurée comme la moyenne d'une dose reçue localement, elle aussi comparée à une dose de référence. Le lieu de la dose locale est par exemple celui d'un ensemble 22 de pixels disposés de manière régulière autour d'un pixel central 23 particulier, par exemple pointé par un praticien sur une image clinique visualisée. Dans un cas, le filtre sera stationnaire, c'est à dire que le filtre sera le même pour tous les pixels de l'image, mais adapté à une région particulière, la région 22 du pixel 23 ici. Cependant, il est bien entendu aussi envisageable d'avoir une définition dynamique du filtre. Dans ce cas, le filtre défini pour la région 22 du pixel 23 sera différent du filtre défini pour la région 24 du pixel 25, qui est contiguë à la région 22. Dans ce cas le filtre est spatiodépendant. En variante encore, notamment mesurée sur l'histogramme, la zone cliniquesera celle (de taille donnée) pour laquelle la dose reçue sera la plus faible possible. La figure 2 représente le calcul du filtre de l'invention, c'est à dire le calcul d'un filtre de Wiener dans l'espace direct. La partie de gauche de la figure montre la transformée de Fourier 26 de la fonction de transfert du scintillateur, c'est à dire l'image de h(u,v). La partie 27 de la figure 2 montre le filtre 13 de Wiener tel que calculé par la formule 2. La partie 28 de la figure 2 montre la transformée inverse 17 du filtre 13 de Wiener, pour se retrouver dans l'espace de départ, dont, avec l'agrandissement 29 on montre qu'on ne s'intéresse qu'aux coefficients centraux en fonction des explications ci-dessus. Le calcul théorique du filtre 18 (ND) se réalise à partir d'une application numérique de l'équation 2, soumise à une transformée de Fourier inverse numérique. Les valeurs centrales de cette transformée inverse représentent alors la partie utile de la réponse impulsionnelle du filtre de Wiener. Dans la mise en oeuvre, on se limite par exemple à un noyau de 7x7 éléments. Dans un exemple particulier de réalisation ces coefficients centraux sont pris dans un groupe préféré de 7 x 7 coefficients de valeurs A, B, C, D, E, F, G, H I, J, et K montrés en détail sur la figure 3. Le filtre de Wiener dans l'espace direct admet ainsi une symétrie selon les médianes et les diagonales du carré, et plus généralement une symétrie de centre le centre du carré. En général, les coefficients du filtre ont des valeurs décroissantes en valeur absolue en fonction de leur éloignement du pixel qu'ils concernent au pixel central de valeur A. La taille de 7 x 7 est liée à la puissance de calcul du processeur 4 qui doit appliquer ce filtre pour chaque pixel de l'image de départ 10. D'autres essais ont été effectués avec des noyaux de 5 x 5, 9 x 9, et 11 x 11. Le noyau n'est pas nécessairement carré ou symétrique, par exemple dans le cas où la réponse impulsionnelle du détecteur n'est elle-même pas isotrope. Pour le filtrage, toute l'image est convoluée par le noyau du filtre. En pratique, avec le filtre 7 x 7, on a à calculer dix coefficients A à K. Dans une variante, chacun des coefficients est de préférence obtenu par régression à partir d'une décomposition d'ordre 6, avec sept coefficients, en fonction la dose aSO. Ceci signifie que chaque coefficient A à K s'exprime sous la forme A à K = a (aDO)6 + b (aDO)5 + c (aDO)4 + d (aDO)3 + e (aDO)2 + f a(D0) + g Il y a donc 7 fois 10, soit 70 coefficients à déterminer. Typiquement, les coefficients de type B et C sont de l'ordre de 10% de la valeur de A et les autres coefficients sont de l'ordre de quelques pour-cents de la valeur de A. La valeur de A peut valoir de 1 à 1,4 en fonction de la dose. Un phénomène parasite se produit cependant avec un tel filtrage à l'endroit de la frontière entre les zones 20 et 21. Ce phénomène qui s'apparente à un repliement de fréquence produit un écho de contour. Un phénomène de même type peut se produire lorsque le sein sous examen est traversé par un instrument (par exemple une sonde de biopsie), les contours de la sonde apparaissent anormalement soulignés. Pour éviter ce phénomène, on prévoit de n'appliquer le traitement du filtre que si les niveaux concernés ne correspondent pas à une zone saturée. On fixe alors un seuil haut pour éliminer de l'image des zones proches de la saturation. Puis, on effectue un filtrage pour les éléments d'image dont la valeur du signal est inférieure à ce seuil haut. Eventuellement on pourrait n'effectuer le filtrage que si la variation de signal dans le domaine de filtrage (sur les 5 x 5, 7 x 7, 9 x 9 pixels concernés) était inférieure à un seuil. On évite ainsi les effets de bord. Revendications 1 - Procédé de filtrage d'une image radiologique, en particulier pour la mammographie, caractérisé en ce que - on expose un corps d'un patient à un rayonnement X, -on obtient via un détecteur (3) une première image (10) de départ représentative d'une structure interne du corps, - on corrige (18) l'image de départ à l'aide d'un filtre (ND) pour obtenir une image finale, caractérisé en ce que - le filtre est de taille limitée, et est à action locale dans l'image de départ, - l'action du filtre dépend (a) de la dose locale de rayonnement dans cette image de départ. 2 - Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que - la dépendance à la dose locale est mesurée pour la première image. 3 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que la dépendance à la dose locale est mesurée par rapport à une dose de référence. 4 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que la dépendance à la dose locale est obtenue à partir des mesures réalisées par un dispositif de commande de l'exposition. - Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que pour déterminer le filtre, - on considère une première image de départ (10) dans un espace direct de départ, - on transforme (11) cette première image de départ par une transformation dans un espace de fréquence spatiale et on obtient une première image transformée (12), - on traite cette première image transformée par un filtre (13) de Wiener et on obtient comme image filtrée une deuxième image transformée (14), - on transforme la deuxième image transformée par une transformation inverse (15) vers l'espace de départ et on obtient une deuxième image finale (16) dans l'espace de départ, et - pour calculer les coefficients du filtre de Wiener: - on établit dans l'espace des fréquences spatiales que la fonction de transfert de la détection comporte des termes de détection pure et des termes de rapport signal à bruit, - ces termes de rapport signal à bruit étant le résultat d'une division d'un signal utile par un signal de bruit, - on remplace les termes de signal de bruit par une constante N, et les termes de signal utile par une constante locale K dépendante de la dose. 6 - Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que - la constante N est tirée de la valeur de bruits liés aux phénomènes physiques accompagnant la détection des photons X, - la constante K est tirée d'une comparaison d'une dose de rayonnement X reçue à une dose DO de référence. 7 - Procédé selon l'une des revendications 5 à 6, dans lequel - on mesure la dose reçue dans une région d'intérêt clinique de l'image. 8 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel - le filtre a un noyau de taille de N x N, - chaque élément du noyau est une fonction polynomiale d'une dose aDO, où a est égal à l'unité quand la dose est de référence. 9 - Procédé selon la revendication 8, dans lequel - les fonctions polynomiales de la dose sont d'ordre 6 du type a (aDO)6 + b (aDO)5 + c (aDO)4 + d (aDO)3 + e (aDO)2 + f a(DO) + g - Procédé selon l'une des revendications 8 ou 9, dans lequel - les différents éléments du noyau présentent une symétrie. 11 - Procédé selon l'une des revendications 8 à 10, dans lequel - on calcule localement le noyau selon une approche polynomiale basée sur la valeur locale de la dose, en cas de niveau de dose variant. 12 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 11, dans lequel - on détermine une zone saturée, - on fixe un seuil haut pour éliminer de l'image des zones proches de la saturation, - on effectue un filtrage pour les éléments d'image dont la valeur du signal est inférieure à ce seuil haut. 13 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 12, dans lequel - des coefficients du filtre ont en général des valeurs absolues décroissantes en fonction de leur éloignement d'un pixel qu'ils concernent à un pixel central.