Brevet FR2881548A1 — publié le 20060804

La présente invention se rapporte à l'imagerie médicale, notamment dans le domaine pulmonaire, et plus particulièrement à la synthèse et à la détection automatique d'anomalies pathologiques. L'invention s'applique entre autre à l'imagerie par tomodensitométrie (TDM) thoracique. Les anomalies pathologiques peuvent être des nodules pulmonaires, notamment isolés, juxtavasculaires et sous-pleuraux, des micro nodulations ou des emphysèmes. Le dépistage précoce constitue l'enjeu majeur dans la lutte contre le cancer pulmonaire, maladie qui détient le triste record du taux de mortalité le plus élevé parmi les maladies cancéreuses. L'analyse des clichés radiographiques a longtemps joué un rôle important dans la détection des nodules pulmonaires, appuyée par des techniques de segmentation développées pour l'aide au diagnostic. Toutefois, les clichés radiographiques se sont révélés incapables de mettre en évidence les nodules de taille réduite, ce qui limite drastiquement la fiabilité du dépistage d'un cancer pulmonaire dans sa phase initiale. L'apparition de la tomographie par rayons X a permis la discrimination des petites structures, ouvrant ainsi des perspectives nouvelles à une détection efficace des nodules pulmonaires. Cependant, cette détection doit être effectuée manuellement par un observateur et le nombre élevé, par exemple compris entre 300 et 600, d'images axiales produites pour chaque examen rend difficile et fastidieuse l'investigation clinique et représente l'une des causes d'erreur de diagnostic, à cause de l'omission possible de nodules. On ne dispose pas aujourd'hui d'une méthodologie de détection et de segmentation automatique de ces anomalies pathologiques suffisamment fiable pour une utilisation en routine clinique. Les difficultés majeures sont liées à la discrimination des nodules par rapport à d'autres structures de densité similaire dans le poumon et auxquelles ils peuvent être jointifs, par exemple les vaisseaux sanguins, la cage thoracique ou le médiastin. Il existe un besoin pour disposer d'un procédé permettant une segmentation des 30 nodules se trouvant dans une configuration spatiale quelconque, notamment solitaire, juxtavasculaire ou sous-pleurale. Il existe de plus un besoin pour évaluer et comparer les performances des différentes techniques de détection développées, en l'absence d'une référence objective universelle. La présente invention entend notamment contribuer à l'amélioration du dépistage d'anomalies pathologiques. Selon un premier de ses aspects, l'invention a pour objet un procédé pour générer des données d'imagerie médicale 3D, notamment pulmonaires, comportant les étapes suivantes: - afficher au moins une image issue de données d'imagerie médicale 3D réelles, - sélectionner une anomalie pathologique, - sélectionner dans l'image affichée au moins un emplacement, - générer des données d'imagerie médicale 3D traitées en modifiant dans les données d'imagerie médicale 3D réelles la densité de voxels cibles présents dans un volume cible, le volume cible étant déterminé en fonction de l'emplacement et de l'anomalie pathologique sélectionnés. Un tel procédé permet d'obtenir, à partir de données réelles, des données d'imagerie médicale contenant au moins l'anomalie pathologique sélectionnée, dont les caractéristiques peuvent être connues avec fiabilité, et peut être utile notamment pour l'évaluation des systèmes de segmentation automatiques et pour la formation du personnel médical. L'invention a encore pour objet, indépendamment ou en combinaison avec ce qui précède, un système d'imagerie médicale, notamment pulmonaire, comportant des données d'imagerie médicale 3D correspondant à une pluralité de cas médicaux simulés, ces données regroupant pour chaque cas médical des anomalies pathologiques de synthèse et des données d'imagerie médicale 3D réelles. Les données d'imagerie médicale 3D correspondant à ces cas médicaux simulés peuvent être obtenues par le procédé décrit plus haut. L'invention a encore pour objet, indépendamment ou en combinaison avec ce qui précède, un procédé d'évaluation d'un système de détection automatique d'anomalies pathologiques sur des données d'imagerie médicale 3D, notamment pulmonaire, comportant les étapes suivantes: - soumettre au système de détection des données d'imagerie médicale 3D correspondant à au moins un cas médical simulé, ces données étant obtenues par la mise en oeuvre du procédé tel que défini plus haut, ces données comportant au moins une anomalie pathologique de caractéristiques connues, - évaluer une performance de détection de ladite anomalie. L'évaluation d'une performance de détection peut être effectuée en comparant les caractéristiques de l'anomalie détectée aux caractéristiques connues. Ce procédé d'évaluation peut permettre de comparer deux ou plusieurs systèmes de détection automatique d'anomalies pathologiques, notamment pulmonaire. L'invention a encore pour objet, indépendamment ou en combinaison avec ce qui précède, un procédé de formation d'au moins un individu à la lecture de données d'imagerie médicale 3D, notamment pulmonaires, en vue de la détection d'anomalies pathologiques, caractérisé par le fait qu'il comporte l'étape suivante: - présenter à l'individu au moins une image obtenue à partir de données d'imagerie médicale 3D telles que résultant de la mise en oeuvre du procédé défini plus haut, cette image comportant une anomalie pathologique de caractéristiques connues. Par ailleurs, l'invention a encore pour objet, selon un autre de ses aspects, un procédé de segmentation automatique d'anomalies pathologiques jointives à un tissu, notamment de nodules pulmonaires sous-pleuraux, à partir de données d'imagerie médicale 3D, notamment de tomographie par rayons X, comportant les étapes suivantes: - former un premier masque de la cage thoracique et du médiastin en lissant le contour de la cage thoracique et du médiastin, - appliquer le premier masque aux données 3D, et - faire subir aux données masquées une érosion pour obtenir des données 3D érodées dans lesquelles les nodules sous-pleuraux sont non jointifs avec la plèvre. Un tel procédé de segmentation permet d'améliorer la détection des nodules et donc la qualité du dépistage. L'invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d'exemples de réalisation de l'invention, et à l'examen du dessin annexé sur lequel: - la figure 1 est un schéma en blocs illustrant de manière schématique un procédé conforme à l'invention pour générer des données d'imagerie médicale 3D, - la figure 2 illustre de manière schématique différentes formes d'anomalies pathologiques, - la figure 3 illustre de manière schématique la construction d'un opérateur de segmentation des anomalies pathologiques dans un exemple de mise en oeuvre de l'invention, - la figure 4 est un ensemble de vues illustrant de manière schématique la sélectivité de l'opérateur de segmentation comparée à deux éléments structurants isotropes de même taille, - la figure 5 est un schéma en blocs de l'opérateur de segmentation, - la figure 6 illustre de manière schématique un exemple de mise en oeuvre d'un procédé d'extraction des nodules isolés, juxtavasculaires et sous- pleuraux, conforme à l'invention, et - la figure 7 est un ensemble de vues illustrant de manière schématique différentes étapes du procédé de segmentation. Procédé permettant de générer des anomalies pathologiques On a illustré à la figure 1 un procédé conforme à l'invention permettant de générer des données d'imagerie médicale 3D pulmonaires. Dans une première étape 1, on affiche au moins une image issue des données d'imagerie médicale 3D réelles. Par données d'imagerie médicale 3D réelles , on entend des données obtenues par un appareil d'imagerie, notamment par tomographie par rayons X, sur un sujet réel, avec éventuellement un traitement conventionnel contribuant à la lisibilité des images. Les données d'imagerie médicale 3D peuvent comporter par exemple un ensemble d'images 2D empilées, notamment sous la forme d'un ensemble de fichiers, ou être sous la forme d'un seul fichier informatique. Le format des données peut notamment être le format DICOM. L'affichage d'une image peut consister à fournir sur un écran par exemple une image de synthèse 2D simulant la répartition des structures anatomiques dans l'espace 3D. L'image peut également être constituée par un rendu 3D composite, l'impression de volume étant rendue par les différents niveaux de gris du thorax, et les anomalies pathologiques pulmonaires placées à leur localisation d'origine étant représentées par un rendu de surface. Dans une deuxième étape 2, l'utilisateur, par exemple un médecin, sélectionne une anomalie pathologique qu'il souhaite introduire dans l'image. Cette anomalie est par exemple un nodule pulmonaire isolé, juxtavasculaire ou sous-pleural, ou encore un emphysème. L'anomalie pathologique peut être sélectionnée dans une bibliothèque d'anomalies, comportant par exemple des anomalies pathologiques réelles extraites de données d'imagerie médicale 3D réelles obtenues sur un patient atteint d'un cancer du poumon par exemple, ou encore être synthétisée à partir d'informations fournies par l'utilisateur. Dans le cas où l'anomalie est synthétisée, le procédé permettant sa synthèse peut comprendre successivement au moins les étapes suivantes: modélisation de la forme 3D de l'anomalie synthétique, et -modélisation de la distribution des niveaux de densité au sein de cette anomalie synthétique. On peut par exemple modéliser plusieurs formes 3D de nodules circulaire irrégulière, lobulaire, spiculée, excavée à partir d'une famille de fonctions implicites définies sur l'espace 3D, F(x,y,z) 0, ou sur des combinaisons booléennes de ces familles, capables de générer une grande variété de formes 3D. A titre d'exemple, l'une de ces familles de fonctions peut être donnée par l'équation: (18) avec (?( . '. W) (19) oùm, n,p e {0, 1}. La figure 2 représente quelques formes de base de nodules obtenues avec l'équation (18) pour les paramètres {m, n, p, E1, E2, a} suivants, et avec k = 30. Le nodule de la figure 2(a) correspond à la combinaison {1, 1, 0, 2, 7, 1}, le nodule de la figure 2(b) à la combinaison {1, 1, 0, 5, 5, 1}, le nodule de la figure 2(c) à la combinaison {0, 1, 1, 7, 2, 1} , le nodule de la figure 2(d) à la combinaison {0, 0, 1, 3, 1, 1}, le nodule de la figure 2(e) à la combinaison {0, 1, 0, 2, 7, 1} et le nodule de la figure 2(f) à la combinaison {0, 1, 1, 2, 7, 51. Différentes déformations peuvent être appliquées ensuite le long de directions déterminées ou aléatoires, ainsi que des combinaisons booléennes, afin d'obtenir des 5 développements anisotropiques. D'une manière générale, on peut par exemple sélectionner au moins une caractéristique de l'anomalie pathologique dans la liste suivante: orientation, dimension, notamment fractale, volume, forme, indice de spiculation, indice d'irrégularité, indice de sphéricité, indice de compacité, diamètre de Ferret, direction d'au moins un axe principal, longueur d'au moins un axe principal, densité moyenne. Dans les exemples illustrés à la figure 2, le volume cible est défini par une fonction mathématique. En variante, le volume cible peut être extrait de données d'imagerie médicale 3D réelles. La densité des voxels cible peut être déterminée en fonction d'une loi 15 statistique dépendant de l'anomalie pathologique sélectionnée. La densité moyenne des voxels cibles peut être plus élevée que la densité moyenne des voxels présents au voisinage du volume cible, notamment dans le cas où les anomalies pathologiques pulmonaires sont des nodules, notamment isolés, juxtavasculaires, sous-pleuraux. En variante, la densité moyenne des voxels cibles peut être plus faible que la densité moyenne des voxels présents au voisinage du volume cible, notamment dans le cas où les anomalies pathologiques pulmonaires sont des emphysèmes. L'étape de modélisation de la distribution des niveaux de densité à l'intérieur de chaque anomalie peut s'appuyer sur une combinaison d'au moins une fonction de répartition d'une variable aléatoire dont la loi tend à approcher la distribution réelle de la densité nodulaire. Les lois de distribution peuvent être choisies par exemple parmi les lois suivantes: loi uniforme entre 10 et 150 Unités Hounsfield (UH), loi uniforme entre -1000 UH et -800 UH, loi Gaussienne de moyenne entre 60 UH et 80 UH et de dispersion entre 50 UH et 80 UH, ainsi que des combinaisons de celles-ci, ce qui permet de se rapprocher d'une distribution trouvée expérimentalement sur des nodules et des emphysèmes réels. Dans une troisième étape 3, on sélectionne dans l'image affichée au moins un emplacement correspondant à l'emplacement désiré pour l'anomalie précédemment sélectionnée. Cet emplacement peut être limité à un point ou correspondre à une zone. Dans le cas où l'emplacement est un point, l'opérateur peut par exemple simplement cliquer sur un point de l'écran pour sélectionner l'emplacement. En variante, dans le cas où l'emplacement est une zone, l'opérateur peut par exemple cliquer sur un point de l'écran et faire glisser le curseur de façon à délimiter une zone sur l'image, définissant l'emplacement. La zone peut encore être définie autrement, par exemple à l'aide d'une tablette graphique. Enfin, dans une quatrième étape 4, on génère des données d'imagerie médicale 3D traitées en modifiant dans les données d'imagerie médicale 3D réelles la densité de voxels cibles présents dans un volume cible, le volume cible étant déterminé en fonction de l'emplacement et de l'anomalie pathologique sélectionnés. Dans cette étape, on insert les anomalies sélectionnées dans les données réelles, en choisissant leur orientation 3D et leur position spatiale générant les configurations solitaires, juxtavasculaires et souspleurales. La densité des anomalies pulmonaires sélectionnées peut avantageusement être adaptée à leur environnement. La densité des voxels cibles peut être déterminée par exemple en fonction de la densité des voxels présents au voisinage du volume cible. L'intégration d'un nodule synthétique dans son environnement peut par exemple être assurée par l'adaptation de l'interface nodule tissu extérieur. L'interface peut être réalisée par exemple au moyen d'un filtrage des images le 25 long du contour de chaque nodule, en utilisant par exemple un noyau de lissage d'une taille proportionnelle à la résolution des images TDM axiales (en mm/pixel). L'étape d'insertion de chaque nodule synthétique dans les données d'imagerie médicale 3D réelles peut permettre l'adaptation de la taille de l'objet à la dimension désirée, son orientation 3D et son positionnement spatial par rapport à d'autres structures anatomiques afin de réaliser par exemple l'une des configurations solitaire, juxtavasculaire ou sous-pleurale. Le volume cible peut être connexe, notamment lorsque l'anomalie pathologique pulmonaire est un nodule ou un emphysème. Le volume cible peut être non connexe, notamment lorsque l'anomalie pathologique pulmonaire est constituée par des micro-nodulations présentes dans la zone sélectionnée. Le procédé pour générer des données d'imagerie qui vient d'être décrit peut permettre l'évaluation d'un système de détection automatique d'anomalies pathologiques, notamment pulmonaires. Un tel procédé d'évaluation peut comporter les étapes suivantes: soumettre au système de détection des données d'imagerie médicale 3D correspondant à au moins un cas médical simulé, ces données étant obtenues par la mise en oeuvre du procédé tel que défini plus haut, ces données comportant au moins une anomalie pathologique de caractéristiques connues, - évaluer une performance de détection de ladite anomalie. Le procédé d'évaluation peut par exemple servir à évaluer le procédé de segmentation automatique qui sera décrit plus loin. Ce procédé de segmentation a été appliqué à dix examens acquis en routine clinique et à des données synthétiques simulant divers nodules pulmonaires au sein d'un volume TDM réel, obtenues par le procédé qui a été décrit plus haut. Le calibre des nodules détectés varie entre 2 mm et 20 mm. La précision de segmentation a été évaluée, d'une part, par deux experts radiologues pour les données cliniques, et, d'autre part, à l'aide des données synthétiques dont les caractéristiques sont connues. Dans le cas des nodules solitaires et juxtavasculaires, le procédé de segmentation automatique présente une sensibilité de 98 % et une spécificité de 97 %, tandis que pour des nodules périphériques, la sensibilité est de 90 % et la spécificité de 85 %. En termes de vitesse de calcul, le procédé de détection testé nécessite environ 3 minutes (sur un PC équipé d'un processeur Pentium4) pour chaque classe de nodules et pour un volume de données comportant 300 images axiales dans le plan nodulaire. On obtient ainsi une évaluation chiffrée et précise de la performance de détection du procédé testé. Procédé de segmentation automatique On va maintenant décrire un exemple de procédé de segmentation automatique d'anomalies pathologiques conforme à l'invention, plus particulièrement en référence aux figures 3 à 7. Ce procédé permet entre autres de segmenter des anomalies pathologiques jointives à un tissu, notamment des nodules pulmonaires, juxtavasculaires ou sous-pleuraux, à partir de données d'imagerie médicale 3D, notamment de tomographie par rayons X. Il comporte notamment les étapes suivantes: former un premier masque de la cage thoracique et du médiastin en lissant le contour de la cage thoracique et du médiastin, - appliquer le premier masque aux données 3D, et - faire subir aux données masquées une érosion pour obtenir des données 3D érodées dans lesquelles les nodules sous-pleuraux sont non jointifs avec la plèvre. D'une manière générale, le procédé de segmentation automatique d'anomalies pathologiques peut en outre comporter les étapes suivantes: - former un deuxième masque par érosion du premier masque et ajout d'un masque de la trachée et des bronches souches, - extraire des données 3D érodées les nodules qui sont non jointifs au 20 deuxième masque, notamment en appliquant un opérateur de coût de connexion supcontraint. On peut segmenter les nodules juxtavasculaires en mettant en oeuvre par exemple les étapes suivantes: - propager depuis la cage thoracique un niveau maximal de densité donné dans toute la cage thoracique et dans le médiastin, - faire subir aux données après propagation dudit niveau maximal de densité donné une dilatation jusqu'à séparer les nodules juxtavasculaires des vaisseaux sanguins, - extraire les nodules juxtavasculaires, notamment en appliquant un opérateur de coût de connexion sup-contraint. On peut éliminer les composantes qui ne se trouvent pas à proximité d'un vaisseau sanguin. De préférence, préalablement à la détection des nodules juxtavasculaires, on peut segmenter les nodules isolés en mettant en oeuvre par exemple les étapes suivantes: - propager depuis la cage thoracique un niveau maximal de densité donné dans toute la cage thoracique et dans le médiastin, extraire les nodules isolés, notamment en appliquant un opérateur de coût de connexion sup-contraint. On peut afficher ou éditer au moins une image comportant des nodules segmentés. Les données 3D peuvent comporter des données de synthèse telles que définies plus haut. Au moins un nodule détecté peut être par exemple d'une dimension moyenne inférieure à 20 mm, voire inférieure à 10 mm ou à 5 mm, par exemple comprise entre 2 et 4 mm. L'opérateur de coût de connexion sup-contraint peut être obtenu par exemple de la manière suivante. On part d'un opérateur de coût de connexion tel que défini par exemple dans l'article de F. Prêteux On a distance function approach for graylevel mathematical morphology , dans Mathematical morphology in image procession, M. Dekker ed., E.R. Dougherty, 1992. On utilise les notations et définitions suivantes: Définition 1: on appelle fonction L-connexe une fonction f: 1 ' > de support connexe et limitée supérieurement sur chaque sous-ensemble borné du support de f, noté supp(fl, Définition 2: soient f une fonction L-connexe et X E une valeur réelle. Le seuil inférieur (resp. supérieur) de f au niveau X est défini par: rtf?13.!'1.f(x) À). (1) et resp. par: (2) Définition 3: soient f et g deux fonctions L-connexes de même support, satisfaisant la relation d'ordre f g. On appelle plateau de connexion de f par rapport à g, au point x E supp(f), l'ensemble !! (3) m\ 8/ot -o désignent la distance géodésique par rapport pü f, et - f,2,, respectivement. /\notoc que Pf x) peut aussi bien prendre une infinité de valeurs qu'être l'ensemble vide. La figure 3(a) illustre ces différents cas. (]n remarque que p xl) = (] et 11(xz)= (] (la condition (3) n'étant pas remplie pour le point yl et y2, respectivement), tandis que p x3) prend une infinité de valeur entre jTx3) et h. Définition 4: soient f et g deux fonctions L-connexes de même support, satisfaisant la relation d'ordre f g. On appelle plateau maximal de connexion de f par rapport üg, au point x e supp(f), l'ensemble illustré à la figure 3(h) : }J6= rr/," .s.i 0 (4) L'homme de l'art pourra remarquer que Ar; est équivalent à l'opérateur de nivellement supérieur de g par rapport à f, selon la définition de F. Meyer et P. Maragos dans l'article xNon1inouz scale-space representation with morphological 1ovo1ingax, Journal of ofVisual Communication and Image Representation, 11, pp. 245-265, 2000. Définition 5: soit f une fonction!L-oonnoxo. Le coût de connexion de deux points x, y e 1' par rapport üf est défini par: V'-' x 'y, - ' (5) Le coût de connexion d'un point x e 91' üun sous-ensemble non-vide Y c 91' est illustré à la figure 3(r) et est défini de manière similaire par: = wff/y1 RC. (.,Y) est un filtre fort selon la définition de G. Matheron dans l'article Piliers and Lattices , dans Image Analysis and Mathematical Morphology, vol. 2, Academic Press, 1998. Pour donner un exemple pouvant faciliter la compréhension, géométriquement, 10 si on assimile f à un relief, RCs (.,Y) peut s'interpréter comme le relief obtenu par l'inondation de f, en supposant que f est totalement perméable au niveau de Y et que la montée des eaux ne peut dépasser g. L'opérateur RCs a les propriétés suivantes. Soient f, g, h trois fonctions L-connexes, f g, h g, et Y c supp(f) un sous-15 ensemble non-vide du support de f. Notons W (f) = RCs (.,Y) . A partir des définitions précédentes, l'homme de l'art peut constater les propriétés suivantes: 1. Idempotence: t(É 2. Croissance: Il est également vérifié que, pour f h, 20; t 't' Y). 3. A-filtre: A,P 4. V-filtre: + t. f) = W l'() 11, (12) Un cas particulier du coût de connexion sup-contraint RCs s'obtient lorsque g est définie à partir de f à travers un opérateur extensif 0, g = Of. (9) (10) Considérons la fonction g suivante, donnée par C. I. Fetita, F. Prêteux: Modélisation, reconstruction et navigation 3D en imagerie pulmonaire , Proc. RFIA2002, 3, pp. 743-752, 2002. r = min( (13) où Bn c supp(f) désigne un élément structurant causal de taille n, Bn son symétrique par rapport à l'origine et O+ l'addition de Minkowski. RC f est appelé coût de connexion sous contrainte topographique et on le désigne par la notation RCs. Les propriétés suivantes sont vérifiées: V.vE [_ tut (14) Définition 7: soient f une fonction L-connexe et X, Y c supp(f) deux sous-ensembles non-vides. X est topographiquement connexe à y s'il existe un chemin y c supp(f) reliant X à y tel que f(y) soit décroissante. Définition 8: soit f une fonction L-connexe. On entend par vallée de taille n de f un ensemble X c supp(f) tel que Vx E X, (f É Sn) (x) > f(x), où É désigne l'opérateur 15 de fermeture morphologique et Sn un élément structurant isotrope de taille n. RCs a pour effet le remplissage des vallées du relief f de taille inférieure à n, non-connexes topographiquement à des vallées de taille supérieure. Cette propriété confère la sélectivité du filtre RCs, illustrée figure 4 par rapport à une fermeture avec un élément structurant isotrope de même taille. La figure 4(a) est une image de synthèse en niveaux de gris f, illustrée sous forme de relief 3D. La figure 4(b) illustre une fermeture de f de taille 10, c'est-à-dire f É Sio. La figure 4(c) correspond à RCio f (., (p). La figure 4(d) correspond à une fermeture de f de taille 30, f ÉS30, et la figure 4(e) à l'application à l'image f de l'opérateur RCf3o(É,(p)É L'homme de l'art pourra constater sur ces figures la sélectivité de l'opérateur RCs pour différentes tailles n, par rapport à une fermeture avec un élément structurant isotrope Sn de même taille. (p désigne ici la frontière de f. On va maintenant décrire le schéma d'extraction de vallées régionales selon un critère de taille et de profondeur. Soient f une fonction L-connexe, Y c supp (f) et n, N, X E R, n ,..s- + Cet ensemble d'opérations est synthétisé par le bloc 5 de la figure 5. A titre d'exemple, si l'on considère l'image f de la figure 4(a) , l'opérateur V)'30(., ço) permet de segmenter la vallée centrale de l'image, c'est-à-dire qu'il revient à effectuer un seuillage de l'image différence figure 4(e) figure 4(c). On va maintenant décrire l'utilisation du coût de connexion sup-contraint dans le procédé de segmentation appliqué sur une base de tests qui consiste en dix examens du thorax en TDM volumique concernant des patients avec des carcinomes pulmonaires à différents degrés de sévérité. Le scanner utilisé est le LightSpeed de General Electric (multicoupe, 8 barrettes). Le protocole d'acquisition renvoie à une collimation de 1,25 mm, un pas de reconstruction des images axiales de 0,6 mm et filtre de type LUNG. Les séries d'images obtenues pour chaque patient sont converties en niveaux de gris fenêtrage poumon , entre -1000 UH et 200 UH (Unités Hounsfield). Sur ces images, les nodules se présentent sous forme de masses denses de formes et tailles variées, montrant des niveaux de gris élevés et nonuniformes, contrastant fortement avec le tissu environnant (le parenchyme pulmonaire). En fonction de leur localisation spatiale relative à d'autresstructures dans le poumon, les nodules se divisent (16) (17) en: (1) solitaires ou isolés, (2) juxtavasculaires (en connexion avec la structure vasculaire) et (3) sous-pleuraux ou périphériques (touchant la plèvre ou le médiastin). Afin de discriminer les trois catégories de nodules des autres structures anatomiques denses du poumon (vaisseaux, cage thoracique, médiastin, ...), le procédé de segmentation automatique peut comporter trois étapes illustrées figure 6, chaque étape faisant intervenir l'opérateur V7 (.,Y) introduit précédemment. A chaque étape, 17;2; est obtenu à partir d'un résidu de l'étape précédente, Ri= vN, et des données originales Io, après initialisation 8 des paramètres d'entrée, selon un schéma détaillé à la figure 5. Pour illustrer le procédé de segmentation, on va utiliser une image de synthèse simulant la répartition des structures anatomiques dans l'espace 3D, comme illustré à la figure 7, avec des niveaux de gris répartis entre 0 (noir) et 255 (blanc). On peut discerner à l'examen de la figure 7(a) le parenchyme de faible niveau de gris (entre 0 et 100), légèrement bruité, la cage thoracique les entourant, reliée au médiastin d'où se ramifient les vaisseaux sanguins (niveaux de gris élevés, entre 100 et 255), et deux sections bronchiques centrales (très faible niveau de gris). A ce relief viennent s'ajouter les nodules, dont 9 solitaires, 3 juxtavasculaires et 7 périphériques. Une première étape i = 1 du procédé peut consister par exemple à segmenter les nodules solitaires, cette étape étant schématisée sur la figure 6(a). Pour l'initialisation du schéma de reconstruction, on peut remarquer que, sur les données en niveaux de gris inversés obtenue à l'étape 6 et illustrées à la figure 7(b), les nodules solitaires sont des vallées nonconnexes topographiquement aux vallées correspondant aux vaisseaux, au médiastin et à la cage thoracique. Ces dernières peuvent être rendues connexes à la frontière du relief à travers un filtrage 7 du bruit extérieur au parenchyme, dont le résultat est illustré à la figure 7(c). Le filtrage 7 peut s'effectuer par exemple par propagation d'un élément structurant sphérique Sn de taille n = 2 sur les régions de faible niveau de gris (par exemple inférieur à 150), à partir de la frontière rp du volume des données. Le choix de la valeur de niveau de gris 150 peut s'effectuer d'après une connaissance a priori des niveaux de gris TDM thoraciques. Il a comme effet l'annulation des valeurs de gris des voxels se trouvant dans son rayon, à condition que celles-ci soient inférieures à 150. La taille de l'élément sphérique S2 est suffisamment petite de façon à ce que la cage thoracique et le médiastin soient filtrés, ainsi qu'une petite partie de l'entrée des vaisseaux sanguins, mais pas la majeure partie des vaisseaux sanguins ni les nodules. On applique ensuite aux données filtrées l'opérateur de segmentation 5 précédemment décrit, en choisissant pour les paramètres concernés par exemple les valeurs 5 suivantes:Y=çp,n=2,N=ccet=20. Le choix de la valeur 2 pour n peut permettre d'assurer la suppression des bruits dans le parenchyme, de façon à ne pas confondre ces derniers avec des nodules. Le choix de la valeur co pour N peut permettre d'effectuer une extraction des nodules indépendante de leur taille. Enfin, la valeur X choisie peut correspondre au contraste minimum requis entre les nodules et leur environnement. D'autres valeurs pourraient être choisies pour n, N et X sans que l'on sorte du cadre de la présente invention. Les nodules solitaires segmentés NI sont représentés figure 6(d) et le résidu RI figure 6(e). Remarquons que, sur le relief de RI, les vallées correspondant aux nodules solitaires sont comblées. Les nodules juxtavasculaires et périphériques ne sont pas affectés lors de cette première étape car ils sont connectés topographiquement à la frontière ça. Une deuxième étape i = 2 du procédé peut permettre d'extraire les nodules juxtavasculaires, étant schématisée à la figure 6(b). Elle initialise le bloc V f,' de manière à assurer l'isolement de ces nodules à travers une dilatation morphologique 9 des voxels de valeur de gris élevée, c'est-à-dire les plus blancs, comme on peut le voir sur la figure 7(f). Cette dilatation permet de déconnecter topographiquement, autrement dit de disjoindre, les nodules juxtavasculaires des vaisseaux sanguins. On peut appliquer ensuite aux données obtenues l'opérateur de segmentation 5 en choisissant par exemple pour les paramètres concernés les valeurs suivantes: Y = (p, n = 2, N = co et a,= 20. D'autres valeurs pourraient être choisies pour n, N et X sans que l'on sorte du cadre de la présente invention. Les nodules juxtavasculaires segmentés N2 et le relief R2 sont apparents respectivement sur les figures 7(g) et 7(h). La segmentation des nodules sous-pleuraux, ce qui correspond à l'étape i = 3 schématisée sur la figure 6(c), peut impliquer également un isolement préalable de ceux-ci. Pour cela, un masque pulmonaire Ip illustré sur la figure 7(i) peut être extrait comme indiqué dans le schéma de la figure 6(c) afin d'exclure la cage thoracique et le médiastin. Le masque est obtenu en appliquant à R2 un opérateur de binarisation 11 entre deux valeurs de seuil, par exemple 200 et 255, et en éliminant à l'étape 12 les bruits de taille inférieure à un seuil donné, par exemple égal à 10. Le masque Ip peut servir, tout d'abord, à obtenir le relief 13 avec les caractéristiques voulues. A cet effet, on peut appliquer à l'étape 13 le masque Ip aux données initiales, c'est-à-dire dans l'exemple considéré à l'image de la figure 7(a), pour obtenir l'image de la figure 7(j). Puis, on peut inverser à l'étape 14 les niveaux de gris des données obtenues pour obtenir l'image de la figure 7(k). Enfin, on peut filtrer à l'étape 15 les données afin d'éliminer les régions très fines de contour des poumons ayant des niveaux de gris bas et préserver la connectivité topographique dans les structures vasculaires. Les nodules sous-pleuraux sont alors des vallées locales dans le relief 13 illustré à la figure 7(1). Le masque Ip sert d'autre part à définir un deuxième masque illustré à la figure 7(m) qui servira d'ensemble de référence Y, permettant de sélectionner uniquement les nodules sous-pleuraux. Le deuxième masque peut être obtenu à partir du premier masque Ip en érodant ce dernier à l'étape 16 et en incluant la trachée et les bronches extraites de l'image de départ par une croissance de régions à l'étape 17. On obtient alors à l'étape 18 l'ensemble de référence Y qui va être utilisé par l'opérateur de segmentation. On applique ensuite aux données obtenues l'opérateur de segmentation 5 précédemment décrit, en choisissant pour les paramètres concernés par exemple les valeurs suivantes: Y obtenue à l'étape 18, n = 2, N = oc et X = 40. La valeur plus élevée de X utilisée dans l'étape i = 3 permet d'éviter un grand nombre d'artefacts de segmentation. D'autres valeurs pourraient être choisies pour n, N et X sans que l'on sorte du cadre de la présente invention. Le résultat de la segmentation N3 est illustré figure 7(n) et le résidu à la figure 7(o). Des artefacts de segmentation peuvent apparaître dans les endroits où les poumons sont rapprochés, ou bien dans les régions de la paroi thoracique présentant des irrégularités. Ces artefacts sont souvent de formes allongées et peuvent être éliminés ou réduits en nombre en appliquant un critère de forme 3D. Un filtrage des nodules extraits Ni peut être envisagé comme étape finale de la segmentation 3D afin de régulariser leur contour. Une fois les nodules segmentés, il est possible de mesurer les caractéristiques suivantes: volume, dimension fractale, indice de spiculation, indice d'irrégularité, indice de sphéricité, indice de compacité, diamètre de Ferret, direction et longueur des axes principaux, densité moyenne et mesures statistiques associées. Bien entendu, les trois étapes qui viennent d'être décrites pourraient être réalisées dans un ordre différent. L'étape i = 3 pourrait notamment être réalisée en premier. L'étape i = 1 pourrait être omise. Dans ce cas, les nodules isolés pourraient être sélectionnés par les opérations effectuées dans l'étape i = 2 décrite. Le procédé de segmentation automatique peut permettre de différencier des nodules des sections de vaisseaux sanguins. Dans l'exemple décrit, certains des opérateurs et certaines des fonctions sont appliqués à des données dont les valeurs de gris ont été inversées, mais on ne sort pas du cadre de la présente invention si les opérateurs et les fonctions sont choisis de façon à pouvoir être appliqués à des données dont les valeurs de gris non pas été inversées. Bien entendu, le procédé de segmentation décrit pourrait être appliqué à d'autres éléments que les nodules pulmonaires, ou à d'autres tissus que les poumons. Dans tout ce qui précède, on entend par segmentation , l'isolation d'un élément présentant un intérêt. Dans toute la description, l'expression comportant un doit être considérée comme étant synonyme de comportant au moins un , sauf si le contraire est spécifié. REVENDICATIONS 1. Procédé de segmentation automatique d'anomalies pathologiques pulmonaires jointives à un tissu, notamment de nodules, sous-pleuraux, à partir de données 5 d'imagerie médicale 3D, notamment de tomographie par rayons X, comportant les étapes suivantes: - former un premier masque (Ip) de la cage thoracique et du médiastin en lissant le contour de la cage thoracique et du médiastin, - appliquer le premier masque (Ip) aux données 3D, et - faire subir aux données masquées une érosion pour obtenir des données 3D érodées (I3) dans lesquelles les nodules sous- pleuraux sont non jointifs avec la plèvre. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé par le fait qu'il comporte les étapes suivantes: - former un deuxième masque (Y) par érosion du premier masque (Ip) et 15 ajout d'un masque de la trachée et des bronches souches, - extraire des données 3D érodées (I3) les nodules qui sont non jointifs au deuxième masque, notamment en appliquant un opérateur de coût de connexion supcontraint. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé par le fait que 20 l'on segmente en outre les nodules juxtavasculaires en mettant en oeuvre les étapes suivantes: - propager depuis la cage thoracique un niveau, notamment maximal, de densité donné dans toute la cage thoracique et dans le médiastin, - faire subir (I2) aux données après propagation dudit niveau, notamment 25 maximal, de densité donné une dilatation jusqu'à séparer les nodules juxtavasculaires des vaisseaux sanguins, extraire les nodules juxtavasculaires, notamment en appliquant un opérateur de coût de connexion sup-contraint. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé par le fait qu'on segmente les 30 nodules isolés, de préférence en mettant en oeuvre les étapes suivantes: - propager (Ii) depuis la cage thoracique un niveau, notamment maximal, de densité donné dans toute la cage thoracique et dans le médiastin, - extraire les nodules isolés, notamment en appliquant un opérateur de coût de connexion sup-contraint. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé par le fait que l'on affiche ou édite au moins une image (NI, N2, N3) comportant des nodules segmentés. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé par le fait que les données 3D comportent des données générées par un procédé comportant les étapes suivantes: - afficher (1) au moins une image issue de données d'imagerie médicale 3D réelles, -sélectionner (2) une anomalie pathologique, - sélectionner (3) dans l'image affichée au moins un emplacement, - générer (4) des données d'imagerie médicale 3D traitées en modifiant dans les données d'imagerie médicale 3D réelles la densité de voxels cibles présents dans un volume cible, le volume cible étant déterminé en fonction de l'emplacement et de l'anomalie pathologique sélectionnés. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé par le fait que la densité des voxels cibles est déterminée en fonction de la densité de voxels présents au voisinage du volume cible. 8. Procédé selon la revendication 6 ou 7, caractérisé par le fait que la densité des voxels cibles est déterminée en fonction d'une loi statistique dépendant de l'anomalie pathologique sélectionnée. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé par le fait qu'au moins un nodule détecté est d'une dimension moyenne inférieure à 20 mm, notamment inférieure à 10 mm, voire inférieure à 5 mm, par exemple comprise entre 2 et 4 mm.