Brevet FR2863087A1 — publié le 20050603

Procédé pour améliorer la visualisation d'un vaisseau. La présente invention concerne un procédé pour améliorer la visualisation d'un vaisseau sanguin à partir d'une image numérique acquise à l'aide d'un scanner à rayon X. Un des buts de l'invention est de visualiser uniquement une partie des vaisseaux utile à un établissement d'un diagnostic. Un autre but de l'invention est de faciliter et de rendre plus robuste une mise en oeuvre d'un tel procédé de visualisation. L'invention trouve une application particulièrement avantageuse, mais non exclusive, dans le domaine du traitement d'images médicales. En effet, le procédé selon l'invention pourrait aussi être mis en oeuvre pour traiter d'autres types d'images numériques représentant des structures cylindriques proches des vaisseaux sanguins. Pour établir un diagnostic médical à partir d'une image obtenue à l'aide d'un scanner, il est souvent utile de visualiser uniquement des vaisseaux irriguant un organe d'un patient. L'image du scanner est en trois dimensions ou volumique, et est distribuée sur des éléments de volume, ou voxels. Un contenu d'information représentatif d'un phénomène d'irradiation sont mémorisés dans ces voxels. Plusieurs procédés sont connus pour mettre en évidence des voxels représentant des structures cylindriques, telles que des vaisseaux. On connaît tout d'abord des procédés automatiques, tels que le seuillage ou des procédés faisant intervenir des opérateurs de morphologie mathématique. On connaît aussi des procédés dits de sculpture, tels que le scalpel électronique permettant de découper des ensembles de voxels à l'intérieur d'une image. On connaît aussi un procédé appelé pinceau électronique qui permet de sélectionner dans une image volumique des ensembles de voxels. Toutefois, ces outils sont trop limités et nécessiteraient un temps de calcul trop important pour identifier des voxels représentant des structures vasculaires. On connaît aussi des techniques semi-automatiques de segmentation, tels que celui décrit dans le brevet US-0237159. Ces techniques réalisent une estimation locale d'une direction d'un vaisseau, à partir d'une estimation de contenus d'information des voxels. Cette estimation est utilisée pour déterminer un plan de voxels orthogonal à une direction des vaisseaux représentés dans l'image volumique. Un nouveau voxel appartenant aux voxels représentant le vaisseau est alors sélectionné en analysant des voxels d'une image en deux dimensions située dans le plan. Cette technique permet de repérer des voxels représentant des vaisseaux comportant des formes géométriques simples. En revanche, cette technique ne permet pas de sélectionner des voxels représentant des vaisseaux présentant une géométrie complexe. Ainsi cette technique ne permet pas de sélectionner des voxels représentant des vaisseaux qui forment des bifurcations ou qui comportent des dissymétries. On connaît aussi une méthode semi-automatique appelée méthode de croissance de régions. Dans cette méthode, un utilisateur sélectionne des voxels cibles à l'intérieur de voxels représentant un vaisseau. A partir de ces voxels cibles, un algorithme de test sélectionne, de manière itérative, uniquement les voxels représentant le vaisseau et comportant les voxels cibles qui ont été sélectionnés. Cette méthode permet de faire évoluer en temps réel une visualisation des bords d'un vaisseau et de montrer à l'utilisateur, uniquement une partie du vaisseau qui l'intéresse pour son diagnostic. Toutefois, cette méthode de croissance de région ne permet pas de sélectionner de manière performante les voxels des vaisseaux se situant très proches de voxels représentant une structure uniforme. Dans un exemple de mise en oeuvre, la méthode de croissance de région ne parvient pas à faire la différence entre des voxels représentant des vaisseaux coronaires d'un coeur et des voxels représentant des cavités de ce coeur. Ainsi, alors qu'il ne devrait pas sélectionner les voxels représentant les cavités, l'algorithme de croissance de régions sélectionne ces voxels non désirés. Cette sélection s'explique par le fait que les contenus d'information des voxels de l'image volumique du scanner de départ sont peu précis. L'invention a pour but de résoudre ce problème de sélection de voxels non désirés par l'algorithme de croissance de régions lié au problème de manque de précision des contenus d'information de certains voxels. A cet effet, le procédé selon l'invention met en oeuvre une croissance de régions non pas sur des contenus d'information de voxels d'une image volumique d'origine obtenue à partir de scanner mais sur des contenus d'information de voxels d'une image filtrée et pondérée issue d'un filtrage Hessien de l'image volumique d'origine. Avec le procédé selon l'invention, l'utilisateur peut visualiser sur un écran l'évolution de la méthode de croissance de région. L'utilisateur peut aussi avoir une influence et diriger cette évolution. L'image d'origine volumique représente un organe d'un patient. Le filtrage de cette image est réalisé en appliquant notamment une matrice Hessienne sur un environnement de chacun des voxels de l'image d'origine. Les contenus d'information des voxels de l'image filtrée peuvent aussi être pondérés par un premier coefficient de pondération. On obtient alors une image filtrée pondérée. Des coefficients issus de la matrice Hessienne indique une probabilité d'appartenance d'un voxel à une structure cylindrique. Ainsi, l'image filtrée peut faire apparaître, en modifiant les contenus d'information d'autres voxels, seulement les voxels représentant des vaisseaux sanguins. En mettant en oeuvre la méthode de croissance de région sur l'image filtrée pondérée, un algorithme associé à cette méthode ne peut réaliser des tests que sur des contenus d'information de voxels représentant des vaisseaux. En effet, les voxels représentant des structures non tubulaires ont été supprimés ne peuvent donc pas être sélectionnés par l'algorithme de croissance de région. Dans une variante de réalisation, on pondère les contenus d'information des voxels de l'image d'origine par un deuxième coefficient de pondération et on obtient une image d'origine pondérée. On additionne alors les contenus d'information des voxels de l'image de départ pondérée et les contenus d'information des voxels de l'image filtrée pondérée. On obtient alors une image de combinaison à laquelle on applique la méthode de croissance de région. Les contenus d'information de l'image de combinaison sont représentatifs des structures tubulaires. En cas de rétrécissement de vaisseaux, cette combinaison évite que des voxels ne soient pas retenus par l'algorithme de croissance alors qu'ils font partie des voxels représentant ces vaisseaux. Cette image de combinaison est distribuée sur des voxels dont les contenus d'information obligent l'algorithme de croissance de régions à sélectionner des voxels qui se situent à l'intérieur des vaisseaux. Dans un exemple particulier de mise en oeuvre du procédé, on calcule par avance tous les contenus d'information, de tous les voxels de l'image filtrée. En variante, on calcule par avance uniquement certains contenus d'information de certains voxels de l'image filtrée, tels que des voxels représentant des vaisseaux critiques de l'organe. En variante, les contenus d'information des voxels de l'image filtrée sont calculés au vol. Plus précisément, on détermine ces contenus à partir de la matrice Hessienne au rythme de l'évolution de l'algorithme de croissance de régions. Autrement dit, des coefficients sont déterminés d'après la matrice Hessienne, uniquement pour des voxels rentrant en jeu dans une sélection de voxels représentant un vaisseau donné. Bien entendu, il est possible de combiner le calcul par avance et le calcul au vol, en calculant par exemple une partie de l'image filtrée et en calculant au vol l'image filtrée pour des partie de l'image d'origine représentant des vaisseaux qui paraissent secondaires à l'établissement d'un diagnostic médical, autrement dit qui interviennent peu souvent dans l'établissement de ce diagnostic. Dans la pratique, un filtre associé à la matrice Hessienne est de taille 5. Cette taille est due au fait que des coefficients issus sont calculés pour un voxel en appliquant la matrice Hessienne sur un environnement entourant ce pixel. Cet environnement est constitué par deux voisins du pixel situé avant lui par rapport à une direction de propagation et de deux voisins qui se situent après les voxels par rapport à cette direction afin de prendre connaissance de quatre directions de propagation possible d'un algorithme. Le calcul de l'image filtrée et l'application de la méthode de croissance de régions sont mis en oeuvre dans des étapes internes. Par étapes internes, on entend des étapes dont les images résultantes ne sont pas visibles par l'utilisateur. En effet, cet l'utilisateur dispose seulement d'un affichage de parties du vaisseaux ou de vaisseaux complets en temps réel sur l'image de départ. Des boutons jouant un rôle d'interface entre la machine et l'utilisateur permettent à l'utilisateur de commander une mise en fonctionnement et un arrêt du procédé selon l'invention. En variante, l'arrêt du procédé selon l'invention est automatique et imposé par des valeurs seuils utilisée par l'algorithme de méthode de croissance. L'invention concerne donc Un procédé pour visualiser en trois dimensions une partie d'une image de départ volumique, dans lequel, - on acquiert l'image de départ volumique, cette image de départ volumique étant distribuée sur un ensemble d'éléments de volume de départ, ou voxels, comportant des premiers voxels représentant un organe, des deuxièmes voxels représentant des vaisseaux de cet organe, et des troisièmes voxels représentant des parties extérieures au coeur. - un contenu d'information, mémorisé pour chaque voxel, étant 10 représentatif d'un phénomène d'irradiation par rayons X à l'endroit d'un lieu leur correspondant dans un corps d'un patient, - on effectue une étape de segmentation d'un organe à partir de l'image volumique de départ en remplaçant les contenus d'information des troisièmes voxels par des valeurs nulles et on obtient une image volumique de l'organe, dite première image volumique, caractérisé en ce que, - on remplace, dans une image auxiliaire des contenus d'information de voxels de la première image volumique par des coefficients issus d'une matrice Hessienne appliquée à un environnement de chacun de ces voxels, puis - on sélectionne avec l'image auxiliaire les voxels pour lesquels ces coefficients ont une valeur attendue, on remplace dans la première image les contenus d'information des voxels non sélectionnés correspondants par une valeur nulle, et on obtient une image volumique filtrée de l'organe, dite deuxième image volumique, - on pondère ensuite les contenus d'information des voxels de cette deuxième image filtrée par un premier coefficient constant et on obtient une image finale, et - on applique un algorithme de croissance de région qui se propage à partir d'un voxel cible de l'image finale et on remplace par des valeurs particulières le contenu d'information des voxels faisant partie des deuxièmes voxels représentant les vaisseaux sanguins du coeur, et - on visualise l'évolution de l'algorithme de croissance de région sur un écran d'un ordinateur en visualisant les voxels mémorisant des valeurs particulières, un critère d'arrêt mettant fin à une évolution de l'algorithme. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit et des figures qui l'accompagnent. Ces figures sont données à titre illustratif mais nullement limitatif de l'invention. Ces figures montrent: Figure 1: un procédé d'acquisition d'une image volumique à l'aide d'un scanner. Figures 2a et 2b: des résultats de mise en oeuvre d'une méthode de croissance des régions classique et du procédé selon l'invention. Figure 3: un diagramme représentant des étapes du procédé selon l'invention. Figure 4: des variantes d'enchaînement dans les étapes du procédé selon l'invention. La figure 1 illustre un procédé d'acquisition d'une image volumique à l'aide d'un scanner. Dans ce procédé, une lampe 102 à rayon X projette des rayons 101 X qui traversent un patient 110 sur une surface 120. A l'issue de cette projection de rayons X, une image 101 est affichée sur un écran d'un ordinateur 130. Plus précisément, la lampe 102 comporte une cathode 103 et une anode 104 et émet des électrons de cette cathode vers cette anode. Cette lampe 102 est mobile et se déplace suivant une direction 105 en arc de cercle. Pendant son déplacement, la lampe 102 irradie le patient 110 de rayon X. Ces rayons se projettent sur la surface 120 située derrière le patient 110. Le patient 110 et la surface 120 sont fixes. La surface 120 comporte des capteurs sensibles à l'intensité des rayons X reçus. Des sorties de ces capteurs sont reliées à une unité de traitement de l'ordinateur 130 par l'intermédiaire d'une liaison 121 filaire. Après traitements des signaux électriques issus des capteurs, l'ordinateur 130 restitue l'image 101 à l'aide de son écran. L'image 101 est une image en trois dimensions, ou volumique, distribuée sur un ensemble Z d'éléments de volume de départ appelés voxels. Cet ensemble Z de voxels comporte par exemple le voxel 140. Ce voxel 140 représente une portion d'un volume global auquel est associé l'image volumique 101. Un contenu d'information est mémorisé à l'intérieur de chaque voxel à l'intérieur d'une mémoire de l'ordinateur 130. Ce contenu d'information est représentatif du phénomène d'irradiation à l'endroit d'un lieu leur correspondant dans le corps du patient 110. Sur la figue 1, le voxel 140 mémorise des informations, telles qu'une position ou une densité d'absorption, se rapportant à un élément de volume de la représentation du sternum 104 du patient 110. La figure 2a montre une image issue d'une exécution d'une méthode classique de croissance de région tandis que la figure 2b montre une image issue d'une exécution du procédé selon l'invention. Les chiffres 1 et 2 représentent un voxel sélectionné. Dans la méthode de croissance de région connue définie par un algorithme de calcul, un voxel cible est défini par l'utilisateur. Ensuite, des tests sont effectués sur des contenus d'information des voxels voisins du voxel cible et une comparaison de ces contenus avec une valeur seuil détermine si les voxels voisins doivent être conservés. L'algorithme de croissance de régions est alors appliqué à nouveau sur tous les contenus d'information des voxels qui ont été conservés. Un critère d'arrêt, défini par d'autres valeurs seuil arrête la progression de la méthode de croissance. En général, les calculs liés à l'algorithme s'arrêtent lorsque tous les voxels représentant des bords d'un vaisseau ont été sélectionnés. Toutefois, sur la figure la, la croissance de régions classique ne fonctionne pas correctement. En effet, une connexion infime existe entre deux ensembles 102 et 105 de pixels représentant respectivement un vaisseau et une partie d'un organe. La méthode de croissance sélectionne donc indifféremment des voxels représentant le vaisseau ou la partie de l'organe: les 1 envahissent les voxels représentant la partie d'organe. La figure lb, montre une image obtenue avec le procédé selon l'invention. Dans cette image, seulement des voxels représentant les vaisseaux 101, 102 et 103 sont sélectionnés. Cette sélection s'effectue même si ces voxels sont contigus à des voxels représentant des parties d'organe de faible densité. Ainsi, aucun pixel de l'ensemble 105 n'a été sélection: les deux s'arrêtent à la frontière des voxels représentant le vaisseau et la partie de l'organe. Dans le procédé selon l'invention, l'algorithme de croissance de régions n'est pas appliqué directement sur l'image de départ obtenue à partir d'un scanner, mais sur une image volumique finale. La figure 3 montre comment obtenir cette image finale. En effet, la figure 3 montre des étapes que le procédé selon l'invention met en oeuvre pour obtenir l'image 313 finale sur laquelle la méthode de croissance de régions est appliquée. Pour obtenir cette image 313 finale on réalise notamment une étape 301 de segmentation, une étape 302 de filtrage Hessien et une étape 303 de pondération des contenus d'information des voxels filtrés. Plus précisément, on acquiert l'image 101 volumique de départ obtenue à partir du scanner. Cette image 101 de départ volumique est distribuée notamment sur des premiers voxels O représentant un organe, des deuxièmes voxels V représentant des vaisseaux de cet organe, et des troisièmes voxels I représentant des parties extérieures à l'organe. Dans notre exemple de mise en oeuvre, l'organe est un coeur. Dans la première étape 301, on effectue une segmentation du coeur à partir de l'image 101 volumique de départ. Cette segmentation peut être réalisée en utilisant une technique de ligne de partage des eaux permettant d'identifier des pixels représentant des contours du coeur. A partir de cette identification, on peut remplacer les contenus d'information des troisièmes voxels I par des valeurs nulles. On obtient alors une première image 311 volumique représentant le coeur. Dans une deuxième étape 302, on applique un filtre H de type Hessien sur des contenus d'information des voxels de la première image 311 volumique. Lorsqu'on applique ce filtre H, on remplace, dans une image auxiliaire des contenus d'information de voxels de la première image 311 volumique par des coefficients issus d'une matrice Hessienne appliquée à un environnement de chacun de ces voxels. On sélectionne avec l'image auxiliaire les voxels pour lesquels ces coefficients ont une valeur attendue, on remplace dans la première image 311 les contenus d'information des voxels non sélectionnés correspondants par une valeur nulle. On obtient une image 312 volumique filtrée de l'organe, que l'on appelle deuxième image 312 volumique. On pondère ensuite les contenus d'information des voxels de cette deuxième image 312 par un premier coefficient A constant. On obtient une image 313 volumique filtrée pondérée ou image 313 finale représentant des vaisseaux fortement contrastés. Dans une quatrième étape (non représentée) , on applique un algorithme de croissance de région au contenu d'information de certains voxels de cette image 313 finale. Cet algorithme se propage à partir d'un voxel cible et remplace par des valeurs particulières le contenu d'information des voxels faisant partie des deuxièmes voxels V représentant les vaisseaux sanguins du coeur. On visualise ensuite un état d'une évolution de l'algorithme de croissance de région en affichant les voxels contenant des valeurs particulière sur un écran d'un ordinateur. En variante, on pondère les contenus d'information des voxels de la première image 101 volumique par un deuxième coefficient B constant. On obtient une première image volumique pondérée. On ajoute les contenus d'information des voxels de la première image volumique pondérée et de l'image 313 finale et on obtient une image 314 finale combinée. Cette variante est préférable pour s'affranchir d'un problème de rétrécissement de vaisseau que l'on peut rencontrer en appliquant l'algorithme de croissance de région sur l'image 313 finale. En effet, lorsqu'un vaisseau se rétrécie brutalement, une valeur associée à une matrice Hessienne peut être nulle et entraîner un arrêt de la méthode de croissance de régions alors que la sélection des voxels représentant un vaisseau n'est pas terminée. Ce problème de rétrécissement peut se présenter dans des cas d'occlusions ou de bifurcations complexes dans lesquelles le vaisseau perd partiellement sa forme cylindrique. Dans un exemple de mise en oeuvre, les coefficients issus de la matrice Hessienne sont uniquement calculés sur les voxels qui représentent une région critique de l'organe. On remplace alors dans l'image auxiliaire précitée les contenus d'information d'une partie des voxels de la première image 311. La région critique peut correspondre à une zone très irriguée par les vaisseaux du coeur. L'image de cette région peut être distribuée sur environ 20 à 30 % des voxels représentant le coeur. Ce calcul des coefficients uniquement pour des voxels représentant une zone critique permet de limiter un temps de calcul pour une unité de traitement. Les figures 4 montrent différents exemples de mise en oeuvre du procédé selon l'invention. Sur la figure 4a, le procédé selon l'invention est mis en oeuvre de manière séquentielle. Dans cette mise en oeuvre, les contenus d'information des voxels de la deuxième image sont calculés par avance. En effet, une première étape H correspond à une étape d'initialisation dans laquelle on produit l'image 312 filtrée. Ensuite, dans une étape de sélection, l'utilisateur définit un voxel cible faisant partie d'un ensemble de voxels représentant un vaisseau à visualiser. A la suite de cette étape, un algorithme CR de croissance de régions est appliquée sur des contenus d'information d'une image finale ou d'une image finale combinée. Lors de la progression de ses calculs, cet algorithme attribue une valeur particulière aux voxels représentant une partie d'un vaisseau. Le vaisseau apparaît alors petit à petit sur l'écran de l'utilisateur. Ensuite, une étape d'arrêt met fin à l'exécution de la méthode de croissance de régions. Dans cette étape, on arrête la méthode de croissance de régions soit de manière manuelle soit, de manière automatique. Dans certains cas, des images volumiques sont de taille importante et sont distribuées sur de nombreux voxels mémorisant des contenus d'information complexes. Pour de telles images, cette succession d'étapes peut avoir une durée de 10 à 30 secondes. Cette durée peut être rédhibitoire et nuire à une utilisation du procédé selon l'invention. Pour raccourcir cette durée, on peut réaliser l'étape 302 et la mise en oeuvre de croissance de région en parallèle. La figure 4b montre ainsi une mise en oeuvre du procédé selon l'invention dans laquelle on calcule la deuxième image 312, pendant l'exécution de l'algorithme de la méthode de croissance de régions. Plus précisément, on remplace au vol, dans l'image auxiliaire précitée, uniquement les contenus d'information des voxels permettant de faire progresser des calculs de l'algorithme de croissance de région. Ainsi, la première étape du procédé selon l'invention est une étape de sélection dans laquelle l'utilisateur sélectionne un ou plusieurs voxels du vaisseau à visualiser. Autrement dit, l'utilisateur désigne dans cette étape un ou plusieurs voxels germes. Ensuite, l'algorithme commence à tester les voxels qui entourent ces voxels germes. La méthode de croissance de régions CR et l'étape de la production de l'image 312 se déroulent alors en parallèle. Des fonctions mathématiques utilisées dans ces étapes fonctionnent donc en interaction. En effet, ce n'est qu'au moment où des contenus d'information de voisins d'un voxel sont utiles à l'algorithme de croissance de régions que la matrice Hessienne est appliquée sur un environnement de ces voisins. Le calcul de l'image 312 se déroule donc uniquement à la demande de l'utilisateur et en fonction de son besoin. L'étape d'arrêt manuelle ou automatique, met fin à l'exécution de l'algorithme de croissance de régions. Dans les deux cas de mise en oeuvre du procédé, la sélection des voxels germes est réalisée par l'intermédiaire d'éléments, tels qu'une souris ou un clavier, jouant un rôle d'interface entre l'ordinateur et l'utilisateur. Dans les deux cas de mise en oeuvre du procédé selon l'invention, le critère d'arrêt peut être automatique et reposer sur des valeurs seuils de l'algorithme de croissance de région. Ainsi, le procédé de croissance de régions peut être réalisé automatiquement jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit rencontré. Dans un exemple de réalisation, l'utilisateur sélectionne un voxel représentant un vaisseau à mettre en évidence à l'aide de sa souris ou d'un bouton de souris ou d'un bouton d'un clavier informatique. L'algorithme de croissance de régions s'exécute alors puis s'arrête lorsque aucun contenu d'information des voxels voisins d'un voxel testé ne répond aux critères d'acceptation des contenus d'information de voxel définissant une structure cylindrique. Dans le cas du critère d'arrêt automatique, tous les voxels représentant les bords d'un vaisseau sont sélectionné à l'issue de l'exécution de l'algorithme de la méthode de croissance de région. En variante, dans les deux cas de mise en oeuvre du procédé selon l'invention, le critère d'arrêt peut aussi être manuel et reposer sur une interaction entre l'utilisateur et les éléments jouant le rôle d'interface. Ainsi, l'arrêt de la méthode de croissance de régions peut être ajustable par l'utilisateur. Dans un exemple, lorsque l'utilisateur appuie de manière continu sur un bouton de souris ou d'un clavier, l'algorithme de croissance de région s'exécute. En relâchant ce bouton de souris, l'utilisateur arrête du même coup la croissance de régions. Dans un autre exemple, une interface graphique entre l'utilisateur et l'ordinateur mettant en oeuvre le procédé selon l'invention peut comporter un bouton d'ajout permettant de rendre visible des voxels représentant un vaisseau. Ce bouton d'ajout est affiché sur l'écran d'un ordinateur. L'utilisateur peut sélectionner ce bouton à l'aide de la souris lorsqu'il souhaite mettre en évidence et visualiser un vaisseau. Au préalable, l'utilisateur sélectionne au moins un voxel représentant en partie un vaisseau ou une partie du vaisseau qu'il souhaite visualiser sur la première image. L'interface graphique peut aussi comporter un bouton de suppression affiché lui aussi sur l'écran de l'ordinateur et permettant d'effacer des vaisseaux. En sélectionnant un voxel représentant en partie un vaisseau puis ce bouton à l'aide de la souris par exemple, l'utilisateur rend transparent des voxels représentant le vaisseau sélectionné qu'il juge peu utile à l'établissement d'un diagnostic. Grâce à ces boutons d'ajout et de suppression, le procédé de visualisation de vaisseau selon l'invention est adaptable aux besoins d'un praticien afin qu'il puisse affiner un diagnostic médical. Le procédé selon l'invention est automatisé et réalisé par l'ordinateur comportant une unité de traitement, des mémoires et l'écran pour visualiser des images volumiques. Le procédé de visualisation selon l'invention a été ici mis en oeuvre pour une image volumique représentant un coeur. Bien entendu, ce procédé de visualisation peut être mis en oeuvre pour toute autre image volumique d'organe ou de membres afin de visualiser des vaisseaux de cet organe. Dans un exemple, ce procédé selon l'invention est utilisé pour réaliser un diagnostic sur les artères rénales ou des artères de membres inférieurs. Les étapes du procédé selon l'invention peuvent aussi être mises en oeuvre pour mettre en évidence des structures tubulaires autres que des vaisseaux. 13 REVENDICATIONS 1 - Procédé pour visualiser en trois dimensions une partie d'une image (101) de départ volumique, dans lequel, - on acquiert l'image (101) de départ volumique, cette image de départ volumique étant distribuée sur un ensemble (Z) d'éléments de volume de départ, ou voxels, comportant des premiers voxels (0) représentant un organe, des deuxièmes voxels (V) représentant des vaisseaux de cet organe, et des troisièmes voxels (I) représentant des parties extérieures à l'organe. - un contenu d'information, mémorisé pour chaque voxel, étant représentatif d'un phénomène d'irradiation par rayons X à l'endroit d'un lieu leur correspondant dans un corps d'un patient (110), - on effectue une étape (301) de segmentation d'un organe à partir de l'image (101) volumique de départ en remplaçant les contenus d'information des troisièmes voxels (I) par des valeurs nulles et on obtient une image volumique (311) de l'organe, dite première image (311) volumique, caractérisé en ce que, - on remplace, dans une image auxiliaire des contenus d'information de voxels de la première image (311) volumique par des coefficients issus d'une matrice Hessienne appliquée à un environnement de chacun de ces voxels, puis - on sélectionne avec l'image auxiliaire les voxels pour lesquels ces coefficients ont une valeur attendue, on remplace dans la première image (311) les contenus d'information des voxels non sélectionnés correspondants par une valeur nulle, et on obtient une image (312) volumique filtrée de l'organe, dite deuxième image (312) volumique, - on pondère ensuite les contenus d'information des voxels de cette deuxième image (312) filtrée par un premier coefficient (A) constant et on obtient une image (313) finale, et - on applique un algorithme de croissance de région qui se propage à partir d'un voxel cible de l'image (313) finale et on remplace par des valeurs particulières le contenu d'information de voxels faisant partie des deuxièmes voxels (V) représentant les vaisseaux sanguins du coeur, et - on visualise un état de l'évolution de l'algorithme de croissance de région sur un écran d'un ordinateur (130) en visualisant les voxels mémorisant des valeurs particulières, - on définit un critère d'arrêt mettant fin à une évolution de l'algorithme. 2 - Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que - on pondère les contenus d'information des voxels de la première image (101) volumique par un deuxième coefficient (B) constant et on obtient une première image volumique pondérée, et - on ajoute les contenus d'information des voxels de la première image volumique pondérée et de l'image (313) finale, on obtient une image finale (314) combinée. 3 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 2 caractérisé en ce que on remplace dans l'image auxiliaire les contenus d'information d'une partie des voxels de la première image (311) représentant une zone particulière. 4 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 2 caractérisé en ce que on remplace au vol dans l'image auxiliaire, uniquement les contenus d'information des voxels de la première image (311) permettant de faire progresser l'algorithme de croissance de région. - Procédé selon l'une des revendications 1 à 4 caractérisé en ce que - on définit le voxel cible en désignant ce voxel sur l'écran par l'intermédiaire d'éléments jouant un rôle d'interface entre l'ordinateur et l'utilisateur. 6 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que le critère d'arrêt est automatique et repose sur des valeurs seuils utilisées par l'algorithme de croissance de région. 7 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que le critère d'arrêt est manuel et repose sur une interaction entre l'utilisateur et les éléments jouant le rôle d'interface. 8 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 7 caractérisé en ce que on définit des boutons d'ajout et de suppression qu'on affiche sur un écran. - on sélectionne un voxel représentant une partie d'un vaisseau à l'aide d'une souris - on rend visible des voxels de ce vaisseau si on sélectionne le bouton ajout à l'aide de la souris ou on rend transparent des voxels de ce vaisseau si on sélectionne le bouton suppression à l'aide de la souris. 9 - Procédé selon l'une des revendications 1 à 8 caractérisé en ce qu'il est automatisé et réalisé par l'ordinateur comportant une unité de traitement, des mémoires et l'écran pour visualiser des images volumiques. - Procédé selon l'une des revendications 1 à 9 caractérisé en ce que l'organe est un coeur.