Brevet FR2913874A1 — publié le 20080926

Déterminations conjointes de paramètres quantitatifs de perfusion et de perméabilité par IRM d'un tissu, notamment d'une tumeur cérébrale La présente invention concerne le traitement de données d'images médicales, en vue 5 d'obtenir des paramètres morphologiques pour l'aide à la détection notamment de tumeurs cérébrales. Une nouvelle vascularisation spécifique (dite néo-vascularisation ) se créant dans un tissu, notamment cérébral,, caractérise une tumeur cancéreuse. La détection de la l0 néo-vascularisation est donc un enjeu majeur de la prise en charge des cancers de l'adulte, en particulier des tumeurs cérébrales. Les tumeurs cérébrales dites gliales évoluent depuis le bas grade (sans néo-vascularisation) vers le haut grade (avec néovascularisation), et leur traitement diffère en fonction de leur grade. Pour les bas grades, un traitement symptomatique seul est prescrit (par exemple des antiépileptiques 15 pour les manifestions comitiales), alors que pour les hauts grades, les patients doivent subir une chimiothérapie et/ou une radiothérapie, leur chance de survie à cinq ans étant faible avec traitement, et quasi-nulle sans traitement. L'enjeu est donc de détecter le plus précocement possible l'apparition de néo- 20 vaisseaux qui signent la transformation en haut grade d'une tumeur cérébrale, de manière à pouvoir traiter le plus rapidement et le plus efficacement possible le patient, l'ensemble devant permettre à ce dernier une augmentation des chances de survie à cinq ans. 25 En imagerie médicale et en particulier en imagerie par résonance magnétique (ou IRM 1), une néo-vascularisation se caractérise par le passage d'un agent de contraste du secteur vasculaire cérébral normal vers un secteur interstitiel, du fait soit d'une rupture de la barrière hémato-encéphalique, soit d'une anomalie constitutionnelle de la paroi du vaisseau (absence de jonctions serrées entre les cellules endothéliales et 30 absence de membrane basale). On observe alors une fuite de contraste du secteur vasculaire vers l'interstitium dans les vaisseaux anormaux et/ou dans les vaisseaux lésés, alors que le contraste reste strictement intra-vasculaire dans les vaisseaux normaux. En imagerie IRM , deux techniques permettent d'estimer une néo-vascularisation. La première technique est dite IRM de perfusion . Elle permet de déterminer des paramètres morphologiques de perfusion et d'obtenir typiquement des paramètres tels que le volume sanguin cérébral (ou CBV pour Cerebral Blood Volume ), 10 le flux sanguin cérébral (ou CBF pour Cerebral Blood Flow ), - le temps de transit moyen (ou MTT pour Mean Transit Time ). Des détails de calcul pour l'obtention de tels paramètres sont décrits dans le document [1] : "Perfusion- Weighted MR hnaging Studies in Brain Hypervascular Diseases: 15 Comparison of Arterial Input Function Extractions for Perfusion Measurements", D. Ducreux et al, American Journal of Neuroradiology, 27 : pages 1059-1069 (mai 2006). Toutefois, en toute rigueur, cette technique ne peut pas être employée quantitativement 20 car elle souffre de restrictions dans le cas des tumeurs cérébrales néo-vascularisées et, par conséquent, de par la fuite du contraste, ce qui mène alors à une mauvaise estimation. En effet, l'IRM de perfusion ne permet pas de calculer de manière robuste les paramètres de perfusion dans les zones où il existe effectivement une fuite de contraste vers l'interstitium. 25 La deuxième technique est dite IRM de perméabilité . Elle est plus difficile à effectuer car elle nécessite une acquisition supplémentaire, séparément de la perfusion, et donc une deuxième injection, et des temps de calculs plus longs. Toutefois, les résultats qu'elle procure sont pertinents et dorment une bonne estimation de la néo- 30 vascularisation. Les paramètres qu'elle permet d'obtenir sont typiquement : - la fraction de volume sanguin (ou fBV pour Fraction of Blood Volume ) et la constante de perméabilité surfacique notée kPS ci-après. Des détails de calcul pour l'obtention de tels paramètres sont décrits notamment dans le document [2] : "Quantitative Measurement of Microvascular Permeability in Human Brain Tumors Achieved Using Dynamic Contrast-enhanced MR Imaging : Correlation with Histologie Grade", H C Roberts et al, American Journal of Neuroradiology, 21: pages 891-899 (mai 2000). Ainsi, les techniques actuellement existantes ne sont pas suffisamment précises pour donner une estimation quantitative de la néo-vascularisation ou sont trop lourdes à mettre en oeuvre. La présente invention vient améliorer la situation. Un but de la présente invention est de regrouper les deux techniques IRM de perfusion et IRM de perméabilité en un seul examen. Un autre but de la présente invention est la correction des limitations de l'IRM de 20 perfusion, rendant alors robuste l'estimation de la néo-vascularisation. Elle propose à cet effet un procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques pour obtenir au moins un paramètre morphologique donnant une estimation quantitative d'une perfusion dans un tissu, notamment un tissu cérébral. 25 Dans ce procédé, on obtient d'abord une succession d'images dans le temps d'un tissu dans lequel a été injecté un agent de contraste. Il peut s'agir par exemple d'images IRM ou même d'images obtenues par scanner. Ces images peuvent être numérisées en une pluralité d'éléments d'image tels que des pixels pour des images 2D ou des voxels pour des images 3D. A partir die ces images : 30 a) on détermine, pour au moins un élément d'image, une variation de concentration de l'agent de contraste en fonction du temps,15 b) on modélise par un ajustement cette variation, et c) on estime, à partir de cet ajustement, au moins un paramètre quantifiant une perfusion dans le tissu. Dans le procédé au sens de l'invention, on cherche à calculer au moins un paramètre qui pourrait quantifier une perfusion en particulier dans un tissu néo-vascularisé, tel qu'une tumeur cérébrale. Le procédé au sens de l'invention comporte alors en outre les étapes dans lesquelles : - on détermine, pour un élément d'image, si la variation de concentration en fonction du temps présente une valeur négative après un premier pic positif, cette valeur négative caractérisant une néo-vascularisation, et dans l'affirmative, on corrige le modèle de la variation de concentration associé à cet élément d'image pour que l'ajustement précité reste positif au moins après le 15 premier pic. La correction du modèle au sens de l'invention permet alors de donner une estimation exacte d'un paramètre de perfusion tel que, par exemple, le volume sanguin cérébral, et ce, dans une tumeur cérébrale présentant une néo-vascularisation. Cette estimation 20 quantitative dans une tumeur cérébrale est une première, à la connaissance des inventeurs, d'autant plus que le calcul du paramètre de la perfusion peut comporter en outre une normalisation par une fonction d'entrée artérielle, pour en donner alors une estimation absolue. 25 Selon un autre avantage que procure l'invention, le procédé au sens de l'invention peut comporter, pour au moins un élément d'image : - une première modélisation d'une première partie de la variation de concentration dans le temps, incluant le premier pic précité en concentration, pour calculer le paramètre quantifiant une perfusion et associé à cet élément d'image, et 30 - une deuxième modélisation d'une deuxième partie de la variation de concentration, cette deuxième partie suivant alors dans le temps le premier pic précité, pour calculer au moins un paramètre quantifiant une perméabilité du tissu, ce paramètre de perméabilité étant associé alors au même élément d'image. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la 5 description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : la figure 1 illustre une variation classique en fonction du temps, de la concentration d'un agent de contraste dans un tissu sain, obtenue suite à une succession d'acquisitions IRM, la figure 2 illustre des variations de concentration en fonction du temps dans un 10 tissu néo-vascularisé (courbe en trait plein) et d'un tissu sain (courbe en traits pointillés), - la figure 3A illustre un traitement de correction d'un modèle de variation de concentration en fonction du temps dans les tissus néo-vascularisés, au sens de l'invention, notamment pour l'obtention des paramètres de perfusion dans un tel 15 tissu, - la figure 3B illustre une variante ou un complément de réalisation de l'exemple qu'illustre la figure 3A, avec en particulier un affinement du modèle de variation de concentration, - la figure 4 illustre le modèle de variation de concentration obtenu par le procédé au 20 sens de l'invention (courbe en trait plein), à comparer avec la courbe originale (en traits pointillés), - la figure 5 illustre le modèle de variation de concentration obtenu en particulier pour la détermination des paramètres de perméabilité par l'application d'un modèle bi-compartimentai (courbe en trait plein), à comparer avec la courbe originale (en 25 traits pointillés), et la figure 6 illustre schématiquement un dispositif pour la mise en oeuvre du procédé au sens de l'invention. Dans un exemple de réalisation, des images IRM sont obtenues après injection d'un 30 agent de contraste tel que le chélate de gadolinium, par intraveineuse en bolus (15 cm3 étant injectés à 7 cm3 par seconde, ces 15 cm3 étant poussés par 15 cm3 de sérum physiologique à débit identique). Les images IRM obtenues sont des images de type echo planar en T2* avec : un temps d'écho anatomique TE de 38 ms, - un temps de relaxation TR de 1500 ms, pour une matrice de pixels par coupe de 1282, - et un champ de vue FOV (pour Field Of View ) de 240 mm, ces valeurs étant données ici pour les séquences réalisées dans de document [1] introduit ci-avant, mais pouvant varier selon les constructeurs d'IRM. L'épaisseur de coupe est de 5 mm, avec 18 coupes axiales orientées en CACP (plan de référence anatomique correspondant à la Commissure Antérieure -Commissure Postérieure ) sur 50 volumes d'acquisition. On obtient alors un signal IRM en fonction du temps Si(t) pour chaque voxel i du 15 cerveau. On rappelle qu'un voxel correspond à un pixel en trois dimensions. On s'attache en particulier aux variations de la concentration Ci(t) de l'agent de contraste en fonction du temps dans ce qui suit, étant entendu que cette concentration varie comme l'opposé du logarithme népérien du signal IRM Si(t), selon une formule 20 du type : C, (t) _ -K x ln [S, (t) / S,Uti, i, où K et sont des constantes explicitées dans la référence [1] (Ducreux et al, page 1060 - colonne de droite). La concentration Ci(t) dans un voxel i en fonction du temps est donc déduite du signal 25 IRM Si(t) mesuré dans ce voxel i en fonction du temps. On a représenté sur la figure 1 une variation classique de la concentration [C] en fonction du temps, d'un voxel d'un tissu sain, sans présence de néo-vascularisation. Elle présente un pic principal P correspondant à l'arrivée du liquide de contraste, et des 30 oscillations OSC ultérieures dans le temps et amorties progressivement, qui correspondent à une évacuation progressive du liquide de contraste par afflux sanguins successifs selon le rythme des battements cardiaques. La référence précitée [1] (Ducreux et al, page 1061 û colonne de droite û équations 7) et dans la page suivante les équations 8), 9) et 10)) propose de calculer des paramètres de perfusion CBV;, CBF;, MTT;, à partir de la variation de la concentration dans le temps Ci(t) et d'une fonction dite d'entrée artérielle AIF (pour Arterial Input Function ). Cette fonction AIF peut avantageusement être estimée pour différentes échelles spatiales (fonction locale, fonction régionale, fonction globale, etc) comme décrit dans ce document [1]. De manière à éviter notamment l'influence du bruit dans ces calculs et de manière à supprimer la recirculation du produit de contraste dans la zone de l'acquisition à chaque cycle cardiaque, ce document [1] a proposé aussi d'ajuster la fonction AIF et en particulier l'allure de la concentration Ci(t) au voisinage du premier pic P. Cet ajustement de la concentration, notée C/t(t) est donnée par une formule du type : C; (t) _= Cmax (t i tmax ) Q exp tmax / a t 1 où a est une constante à déterminer et Cmax et tmax sont respectivement l'ordonnée et l'abscisse du pic P de la figure 1 (la variable t représentant le temps, bien entendu). L'ajustement pour atteindre la constante a peut typiquement être effectué par itérations successives en utilisant par exemple la technique connue dite des moindres canés . C'est sur la base de ces ajustements (ou fits en vocable anglo-saxon) que le 25 document [1] (équation 7)) propose de calculer notamment le paramètre de volume sanguin cérébral CBV; pour chaque voxel i. Cette approche par ajustement s'est avérée particulièrement prometteuse car elle permet de donner les paramètres précités de la perfusion de façon directement20 quantitative, alors que le plus souvent, dans l'état de l'art, ces paramètres sont donnés en valeurs relatives (comme par exemple le paramètre rCBV pour relative Cerebral Blood Volume souvent rencontré dans la littérature). Toutefois, le document [1] (Ducreux et al) ne traite pas des tissus néo-vascularisés mais de tissus sains. Il se pose en particulier une difficulté de modélisation de la variation de concentration dans les tissus néo-vascularisés, cette difficulté étant due notamment à une fuite de contraste typique dans les tissus néo-vascularisés et qui va être expliquée maintenant en référence à la figure 2. On a représenté sur la figure 2 : la variation de la concentration en fonction du temps dans un tissu cérébral néovascularisé, en trait plein, -et la variation de la concentration en fonction du temps dans un tissu sain, en traits 15 pointillés, pour comparaison. On indique ici que la variation en traits pointillés pourrait tout aussi bien illustrer une variation de concentration moyenne sur tous les voxels d'un cerveau présentant une tumeur néo-vascularisée, étant entendu que cette tumeur localisée est en principe de taille relativement petite. On comprendra aussi que le pic P de la variation de 20 concentration sur la tumeur ne coïncidence pas forcément en position tmax avec le pic P de la variation en traits pointillés. Toutefois, pour la clarté de la figure 2, on a représenté de façon fictive une coïncidence entre ces pics. Le passage de contraste vers l'interstitium dans un tissu néo-vascularisé entraîne une 25 variation de signal IRM de sens opposé à la variation observée habituellement dans un secteur vasculaire normal. On observe donc une fuite de contraste qui se manifeste par une diminution de la concentration [C]fuite illustrée sur la figure 2, la variation de concentration (en trait plein sur la figure 2) passant alors en-dessous de l'axe des abscisses. Cette observation signifierait donc que la concentration en agent de 30 contraste deviendrait négative dans le tissu cérébral néo-vascularisé, ce qui n'a pas réellement de sens physique (une concentration [C] étant en principe ipositive). Dans le traitement au sens de l'invention, la modélisation de la variation de concentration est corrigée pour faire en sorte que l'ajustement issu de cette modélisation reste toujours positif. Mathématiquement, cette valeur de concentration négative s'explique par le fait que la concentration Ci(t) clans un voxel i est donnée par une expression du type : Ci(t)=-K.In(Si(t)/SO), où k et SO sont des constantes, de sorte qu'il puisse advenir que la valeur ainsi calculée soit négative. Physiquement, une valeur négative de la concentration, en particulier après le pic P, s'explique par une fuite de contraste [C]fuite, comme suit. Globalement, dans les tissus sains, le contraste reste concentré dans les vaisseaux et ne diffuse pas en dehors : la variation de la concentration en fonction du temps reste positive. Dans les tissus avec néo-vaisseaux tels que les tumeurs, le contraste passe du secteur vasculaire au secteur interstitiel (avec fuite de contraste) un peu plus à chaque cycle cardiaque. Il en résulte un bolus moins concentré dans les vaisseaux et une concentration de contraste qui augmente dans les tissus à chaque cycle. Les propriétés du contraste varient en fonction de sa concentration et en fonction de la séquence IRM utilisée. Dans l'IRM pratiquée au sens de l'invention, un contraste concentré entraine une baisse de signal, qui équivaut donc à une augmentation de la concentration. Quand le contraste est dilué, on observe une augmentation du signal. L'homme du métier comprendra que l'on puisse alors parler d'un effet Tl sur les images obtenues. Cette augmentation de signal correspond à une baisse de la concentration, puisque la formule de la concentration est du type CO) = -K.1n(S(t)/SO) avec S(t) > SO, jusqu'à atteindre des valeurs négatives. En particulier, on relèvera sur la figure 2 que la variation en traits pointillés sur un tissu sain reste positive et ce jusqu'aux dernières acquisitions (t=N), alors que la variation sur le tissu néo-vascularisé (courbe en trait plein) atteint des valeurs négatives. On comprendra alors que l'utilisation du modèle d'ajustement : t a 1-- C, /n (t) = C. (t / tma, )a exp tmaxi_ 10 devient faux pour les régions néo-vascularisées alors que justement il est souhaité, en particulier en ces régions, une bonne estimation des paramètres de perfusion notamment. Il est présenté ci-après une solution au sens de l'invention pour remédier à ce problème. La présente invention propose de corriger les modèles d'extrapolation Ck f" (t) des 10 variations de concentration des voxels k pour lesquels une fuite de contraste a été observée, ce qui permet de calculer, pour ces voxels k et à partir des modèles ainsi corrigés, les paramètres de perfusion CBVk, CBFk, MTTk selon l'enseignement du document [1]. Ces paramètres sont alors quantifiables puisqu'ils sont calculés en utilisant une fonction d'entrée artérielle AIF. Ainsi, de façon particulièrement 15 avantageuse, on obtient une estimation robuste et absolue (non relative comme dans l'état de l'art) de ces paramètres de perfusion dans une région néo-vascularisée. On détaille ci-après les étapes du procédé au sens de l'invention en référence à la figure 3A. Ce procédé est bien entendu mis en oeuvre par des moyens informatiques. 20 * Identification automatique des voxels présentant une fuite de contraste En réalisant ainsi une IRM cérébrale de perfusion utilisant des séquences echo planar pondérées en T2* et une injection intraveineuse en bolus de chélate de gadolinium, les variations de signal engendrées par le passage de l'agent de contraste sont analysées 25 (étape S1 de la figure 3A). On en déduit les variations de concentration Ci(t) pour chaque voxel i (étape S2) de manière à repérer les voxels qui présente une fuite de contraste [C]fuite sur les phases tardives de l'acquisition. Typiquement, les variations de concentrations sont négatives entre la période avant l'arrivée du contraste (instant t=0 sur la figure 2) et par exemple les 10 dernières acquisitions (instant t=N-I0), alors que5 les autres voxels (sains) présentent une variation de concentration positive (courbe en traits pointillés de la figure 2). A l'étape S3, on détermine un profil moyen C(t) de la variation de concentration sur 5 tous les voxels de l'image IRM. On en déduit donc une variation de concentration moyenne AC,,,ov entre les dix dernières acquisitions (t=N-10) et la première acquisition (t=0), à l'étape S11. On compare ensuite (test de l'étape S5) la variation de concentration de chaque voxel i entre les 10 dernières acquisitions et la première acquisition à cette variation moyenne ~Cn y . Si cette variation sur le voxel i est: 10 inférieure à -10% de la variation moyenne OC,,,,,, en valeur relative (flèche O en sortie du test S5), alors le voxel est susceptible de caractériser une néo-vascularisation et il est stocké comme tel (voxel k) en mémoire (étape S6). Sinon (flèche N en sortie du test S5), on passe au voxel i suivant (étape S7). 15 Bien entendu, la valeur de -10% de la variation moyenne et/ou le nombre d'acquisitions avant la dernière à prendre en compte (N-10) sont données ici à titre d'exemple, bien que cette réalisation ait donné des résultats satisfaisants. En particulier, dans une réalisation pratique, il a été pris, pour calculer la valeur C, (Nû10)ûC, (0) 20 - les moyennes des variations de concentration sur les 10 dernières acquisitions pour calculer C, (Nû10) , et - les moyennes des variations de concentration sur les 5 premières acquisitions pour calculer C, (0) . Les mêmes moyennes ont été calculées pour obtenir OC,,,, y = C (N -10) ûC (0) . 25 Néanmoins, d'autres valeurs ou nombres d'acquisitions à moyenner pourraient être choisies en variante. Par ailleurs, il pourrait aussi être choisi un autre traitement pour identifier les voxels k, comme par exemple calculer l'intégrale de la variation de concentration dans la région postérieure au pic P et identifier un voxel k dont la valeur de cette intégrale est inférieure à un seuil choisi. * Correction de la variation de concentration sur les voxels k et calculs des paramètres de perfusion Ces voxels k sont ainsi identifiés dans l'espace (x,y,z) et un traitement de correction de la fuite de contraste est ensuite appliqué de manière à rétablir une variation positive de concentration. Dans un exemple de réalisation, on choisit de s'appuyer à nouveau sur la variation de concentration moyenne C(t) estimée à l'étape S3. On détermine en particulier un ajustement (ou fit ) de cette variation moyenne, du type : C;,y.(t)=Cm.(t/tm.,x) exp - t tmax /par itérations successives et en utilisant la méthode des moindres carrés. On en déduit la valeur du paramètre a à l'étape S4. Pour chaque variation de concentration dans un voxel k où une fuite de contraste a été identifiée, on détermine les coordonnées Cnax et tn. du pic P présent dans la variation (étape S8). Plus précisément, on détermine en particulier l'amplitude du pic P, notée ci-après C,nax , de manière à ce que le maximum de la fonction correspondant à l'ajustement soit égal à cette amplitude C,nax . Finalement, la modélisation de cette variation de concentration pour le voxel k peut être obtenue en conservant le même paramètre a déterminé à l'étape S4 et le modèle de variation de concentration pour un voxel k est donné alors, à l'étape S9, par une expression du type : CI" (t) _-Ckax(t/tmax)~exp a(1ù k tmax t Il convient d'indiquer que ce modèle de variation est alors corrigé de sorte qu'il ne 25 présente plus de valeur négative, comme illustré sur la figure 4. On a en effet représenté sur la figure 4 : - la courbe de variation de concentration initiale d'un voxel k présentant une fuite de contraste [C]furte en traits pointillés, et son modèle corrigé au sens de l'invention en trait plein. On remarquera en particulier que la fuite de contraste [C]fuite de la variation de concentration initiale (traits pointillés) est récupérée en amplitude du pic P de la simulation (trait plein). On remarquera également que l'amplitude Ckmax du pic P dans la variation initiale de la concentration se retrouve en ordonnée maximale de l'ajustement de cette variation. On obtient ainsi des variations de concentration corrigées pour la fuite interstitielle dans les zones tumorales, qui sont alors utilisées ensuite pour calculer les paramètres classiques de la perfusion CBVk, CBVk, MTTk (étape SI O). La méthode de calcul des paramètres de perfusion est décrite dans la référence [1] (Ducreux et al). On obtient alors une cartographie cérébrale en trois dimensions de tous les paramètres de la perfusion, pour tous les voxels i et/ou k. Le traitement décrit en référence à la figure 3A admet bien entendu des variantes. Par exemple, en complément ou en variante, il est possible d'affiner encore les modèles de variation de concentration associés aux voxels respectifs en pratiquant une optimisation sur le paramètre a dans l'expression : v_ Ck"(t)-=C,naä(t/tnax)a exp a 1ù k tmax / Ainsi, dans cette variante, on associe une première fois le paramètre a trouvé sur la moyenne des voxels aux voxels k et, ensuite, pour chaque voxel k, on ajuste le modèle associé à ce voxel k par itération successives en utilisant la méthode des moindres carrés en trouvant finalement une nouvelle valeur du paramètre ak associée à ce voxel k. Un exemple de cette réalisation est illustré sur la figure 3B. Suite à. l'étape S4 de la figure 3A, on a déterminé le coefficient a,,,oy associé à la variation de concentration moyenne (étape S40 de la figure 3B). A l'étape suivante S90, on applique ce coefficient a,,,oy au modèle de variation de concentration Ckfit(t) pour un voxel k en affectant au maximum de ce modèle les valeurs d'abscisse tkmax et d'ordonnée Ckmax. On rappelle que l'abscisse temporelle tkmax et l'amplitude totale &n;, du pic P ont été déterminées pour la variation de ce voxel k à l'étape S8. On obtient alors un modèle de variation qui s'écrit, avant la première itération de traitement pour affinement : c" (t) = Cä (t / tä a, )a"''" exp ( a,,,,,,: 1 Les étapes suivantes S91, S92, S93, S94 sont relatives à un traitement itératif pour affiner la valeur du coefficient ak à affecter au modèle de la variation associée au voxel k, avec une boucle sur les étapes S92, S93, S94 (l'indice de boucle étant noté j sur la figure 3B). A l'étape S91, l'indice de boucle est simplement initialisé à j=0. Puis, dans la boucle, un test S92 est répétitivement mené pour déterminer un écart (au sens des moindres carrés) entre la courbe originale Ck(t) de la concentration et le modèle Ckr ui ( ci"'](t)=Cmax(t/tmax) in exp akJ] 1ù k (t) \ tmax / est affinée à l'étape S93 et l'indice de boucle j est incrémenté à l'étape S94 pour répéter ensuite le test S92. Si, en revanche, l'écart entre la courbe originale et le modèle vérifie le critère du test S92 (flèche O en sortie du test S92), la valeur du paramètre ak[i1 dernièrement obtenue par convergence correspond à une valeur affinée du paramètre ak intervenant dans l'expression du modèle : pp C/ï,(t)_:Cmax(t/tmax)u' exp t max ah. 1 ce dernier modèle de variation étant finalement affecté au voxel k (étape S95). De façon plus générale, on pourra pratiquer une modélisation des variations de concentration pour chaque voxel k sur la base d'une expression du type : Ckn (t) • Fk (t/tmax,C ax )xeXp[ùak x(t/tmax )], où l'on cherchera à affiner progressivement les valeurs : de la fonction Fk dépendante du temps et de l'amplitude maximum Cmax du premier pic P de la variation de concentration, et du coefficient d'amortissement exponentiel ak, en partant initialement d'une variation de concentration moyenne et plus particulièrement du coefficient d'amortissement exponentiel a mesuré sur cette variation moyenne. Par ailleurs, dans les traitements décrits ci-avant, d'autres variantes peuvent être choisies notamment pour ne pas être tributaire du bruit. A cet égard, on peut par exemple déterminer la variation de concentration associée à un vox el i en effectuant une moyenne des variations sur un groupe ou cluster de 3x3 voxels pour l'attribuer au voxel central iparmi les 9 voxels du cluster. Toutefois, cette mise en oeuvre pourrait dégrader la résolution de la cartographie des paramètres de perfusion. Il convient d'indiquer toutefois qu'une correction d'un équivalent d'une variation de concentration (appelée A R2*) a été proposée aussi dans le document [3] : "Relative Cerebral Blood Volume Maps Corrected for Contrast Agent Extravasation Significantly Correlate with Glioma Tumor Grade, Whereas Uncorrected Maps Do Not", J.L. Boxerman, K.M. Schmainda, R.M. Weisskoff, American Journal of Neuroradiology: 27 page 860 (fig.l) û (Avril 2006). Toutefois, ce document [3] ne propose aucunement un ajustement (ou fit ) au sens de l'invention, en particulier pour calculer des paramètres de perfusion et notamment 20 des valeurs quantitatives de ces paramètres de perfusion, obtenues par une normalisation par la fonction d'entrée artérielle AIF. Il a été en effet proposé dans la référence [1] une normalisation des paramètres de la perfusion par la fonction d'entrée artérielle AIF. Ces traitements ont été repris dans le cadre de la présente invention et le volume sanguin cérébral CBV; s'exprime ainsi pour un voxel i : K JC, (t)dt CBV = - p $AIF(t)dt , où C;(t) est la variation de concentration en fonction du temps, corrigée par 10 l'ajustement au sens de l'invention pour les voxels à extravasation (avec néo- vascularisation), - AIF(t) est la fonction d'entrée artérielle donnée dans la référence [1], - K est un facteur qui tient compte du fait que l'hématocrite est plus grand dans les grands vaisseaux que dans les petits vaisseaux, et 15 p est la densité du parenchyme cérébral. Le fait de normaliser le volume sanguin cérébral par la fonction d'entrée artérielle AIF permet, de façon avantageuse, de donner une estimation absolue (et non pas relative) de ce paramètre de perfusion. Le flux sanguin cérébral est donné par une relation du type : CBF= CBV,.C,'' f C', (t) dt où C'max correspond au maximum du pic P dans la variation de concentration associée au voxel i et la variation C';(t) est donnée par une relation du type : 25 C'; (t) = IFFT FFT {Ci (t)} FFT {AIF(t)} où la notation FFT désigne une transformée de Fourier et la notation IFFT désigne la transformée de Fourier inverse. Enfin, le temps de transit moyen MTT; associé à un voxel i est donné par CBV MTT = CBF * Calcul des paramètres de perméabilité Après avoir calculé les paramètres de la perfusion corrigée pour la fuite de contraste, le modèle dérivé de la référence [2] (T. Roberts et al) est utilisé pour calculer la perméabilité dans les voxels k présentant une fuite de contraste, ces voxels ayant été identifiés à l'étape S6 précitée et stockés en mémoire. La variation de contraste négative y est donc facilement détectable. Elle suit un modèle dit bi-compartimental , de type mamillaire, dont les équations sont modélisables. A partir de ce modèle, on peut calculer des paramètres de perméabilité tels que : les vitesses de diffusibilité du contraste du secteur vasculaire vers le secteur interstitiel et réciproquement, - ainsi que les coefficients de perméabilité surfacique correspondant à la quantité et à la surface des solutions de continuité au niveau des vaisseaux anormaux, et la fraction de volume sanguin correspondant au pourcentage de contraste passé du secteur vasculaire vers l'instertitum. Un ajustement par méthode de Levenberg-Marquart ( An Algorithm for Least Squares Estimation of Non-Linear Parameters , DW Marquart, J Soc Indust Appli Math, 11 :431-41, 1963) est effectué sur la courbe de variation de concentration non corrigée (courbe en trait plein de la figure 2 ou encore représentée en traits pointillés sur la figure 4). On utilise en particulier ici la deuxième partie de la courbe qui suit donc le pic P. On rappelle que la première partie correspond à l'arrivée du contraste en bolus de sorte que la courbe présente alors un pic positif. Après ce pic, la variation de contraste décroit de plus en plus pour atteindre des valeurs négatives sur les voxels à fuite de contraste. En référence à la figure 5, on sélectionne donc la portion de la courbe après le pic (par exemple à partir d'un instant tmin (figure 5) correspondant au minimum de variation de concentration où la fuite de contraste a été observée) pour y ajuster un modèle bicompartimental du type : Ck(t) = al*e_blt + a2*e'b2t où al, bl, a2, b2 sont des constantes du temps mais qui varient en chaque voxels k et qui dépendent aussi de la position du pic P dans le temps. Le modèle bicompartimental est illustré en trait plein sur la figure 5, tandis que la variation de contraste initiale présentant une fuite de contraste [C]fjjte est illustrée en traits pointillés. Ce traitement est, jusque là, conforme à l'enseignement de l'état de l'art décrit 15 notamment dans la référence [2]. Toutefois, on présente ci-après une variante avantageuse par rapport à ce qui a été proposé jusqu'ici dans l'état de l'art. Les coefficients de perméabilité étant habituellement calculés par rapport à une référence artérielle, on choisit ici comme 20 référence des voxels v correspondant à des veines. Pour ce faire, on repère les zones de l'image (donc les voxels v de l'acquisition) où la concentration est maximale. On peut par exemple calculer l'intégrale de la variation de concentration sur des groupes (ou clusters ) de 9 voxels (3x3) dont les courbes de 25 variation de concentration sont moyennées en une seule et déterminer la moyenne dont l'intégrale est la plus grande. En principe, les voxels où ce maximum est atteint correspondent à des veines où il a été observé que la concentration de contraste était plus élevée qu'ailleurs dans le cerveau (y compris les vaisseaux artériels). 30 On extrait de cette variation moyenne CO) des paramètres a1,,, big,, a2v, b2,, d'ajustement par une extrapolation (ou fit ) du type : C(t) = al,,*e-blet + a2v*e-b2vt Levenberg-Marquart . par itérations successives en utilisant la méthode de Ces paramètres servent alors au calcul d'un paramètre de perméabilité tel que la 5 fraction de volume sanguin fBV; pour un voxel i, qui s'exprime corne suit : ( a, (1-e-h,r)+ a2 (1-e-h2t) JBV = J h h dt où al, a2, bl et b2 sont des constantes du temps oa(1-e )+a2i,(1--e 2r ) associées au voxel i. On détermine aussi la constante de perméabilité surfacique kPS; pour ce voxel i 10 comme suit albl+a2b2-blb2 kP'S; = Surf; fBVi ù A bl(l-al)+b2(1-a2) où k/p est un rapport de coefficients valant typiquement, environ 0,751/1,06, Surf; est la surface d'un voxel (dimensions en x et y en millimètres). 15 Les valeurs des paramètres de la perfusion et des paramètres de perméabilités, obtenus ainsi en une seule mesure IRM, peuvent être affichées en échelle de couleur sur une carte paramétrique, grâce à un greffon ( plug-in ) dans le logiciel I)PToolsTM et sont extractibles et/ou imprimables sur papier. 20 L'obtention de ces deux types de paramètres quantitatifs (de perfusion et de perméabilité) en une seule et même manipulation IRM est, à la connaissance des inventeurs, une première qui ouvre le champ à de nouvelles investigations quantitatives sur les tumeurs. 25 Les traitements de correction de fuite de contraste sur les modèles de variation de concentration permettent d'obtenir de tels résultats, en particulier pour les calculs de la perfusion quantitative. La mise en oeuvre de l'invention permet une estimation robuste des paramètres de perfusion suivant les théorèmes de Stewart-Hamilton (décrits dans la référence [1]) en tenant compte de la correction de la fuite de contraste au sens de l'invention. Elle permet aussi une détermination simultanément des paramètres de perméabilité suivant les équations de Tofts et Kermode modifiées par T. Roberts et al dans la référence [2]. Bien entendu, dès lors que le procédé décrit ci-avant peut être mis en oeuvre par des moyens informatiques, on comprendra que la présente invention vise aussi un programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé, lorsque de telles instructions sont exécutées par un processeur par exemple d'une unité centrale. On indique que les figures 3A et/ou 3B peuvent alors illustrer des organigrammes du programme informatique. Un tel programme peut d'ailleurs se présenter sous la forme d'un ajout à un logiciel existant (par exemple une extension du logiciel DPToo1sTM précité). Un tel programme informatique peut être stocké en mémoire de cette unité centrale, ou stocké sur un support lisible par un lecteur de l'unité centrale, ou encore téléchargé d'un site distant et stocké au moins temporairement dans une mémoire de l'unité centrale. La présente invention vise aussi un support de données comportant un tel programme informatique, comme par exemple un support mémoire de type CD-ROM, DVDROM, clé USB ou autre. La présente invention vise aussi un dispositif pour estimer au moins un paramètre morphologique donnant une estimation quantitative d'une néo-vascularisation d'un tissu, notamment d'une tumeur cérébrale, à partir de données d'une succession d'images dans le temps d'un tissu dans lequel a été injecté un agent de contraste. Le dispositif 60 illustré à titre d'exemple sur la figure 6 comporte : - une interface 68 propre à recevoir les données d'image, - une mémoire de travail 61 (par exemple une mémoire volatile de type RAM) et un processeur 63 pour traiter les données, - et, en particulier, une mémoire 62 (par exemple une mémoire non volatile de type ROM) propre à stocker le programme informatique précité, pour mettre en oeuvre 5 le procédé selon l'invention. Bien entendu, le programme peut être aussi chargé à partir d'un support mémoire amovible lu par un lecteur 66 du dispositif, ou encore être téléchargé d'un site distant (par le réseau Internet par exemple) et stocké en mémoire volatile pour être exécuté. 10 Le dispositif peut avantageusement comporter en outre une interface graphique 64 pour afficher sur un écran 65 la répartition des valeurs des paramètres de diffusion et de perméabilité dans le cerveau. On prévoit en outre des moyens de saisie tels qu'une souris 67 et un clavier connectés au dispositif via une interface homme/machine 69 15 pour commander le dispositif. Revendications 1. Procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques pour obtenir au moins un paramètre morphologique donnant une estimation quantitative d'une perfusion clans un 5 tissu, notamment un tissu cérébral, dans lequel, à partir d'une succession d'images dans le temps d'un tissu dans lequel a été injecté un agent de contraste : a) on détermine (S2), pour au moins un élément d'image (i), une variation de concentration (C;(t)) de l'agent de contraste en fonction du temps, 10 b) on modélise (S9) par un ajustement (Ckfit(t)) ladite variation, et c) on estime (S10). à partir dudit ajustement (Ckft(t)), au moins un paramètre (CBVk, CBFk, MTTk) quantifiant une perfusion dans ledit tissu, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte en outre les étapes dans lesquelles, pour calculer au moins un paramètre (CBVk, CBFk, MTTk) quantifiant une perfusion 15 dans un tissu néo-vascularisé, notamment dans une tumeur cérébrale : on détermine (S5), pour ledit élément d'image (k), si la variation de concentration en fonction du temps présente une valeur négative après un premier pic positif (P), cette valeur négative ([C] faire) caractérisant une néo-vascularisation, et dans l'affirmative, on corrige (S4,S9) le modèle de la variation de concentration 20 (Ckf'(t)) associé audit élément d'image pour que ledit ajustement (Ckft(t)) reste positif au moins après le premier pic (P). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, pour au moins un élément d'image auquel est associé une variation de concentration en fonction du temps : 25 - on estime (S5) une différence entre : * une valeur de ladite variation qui suit dans le temps le premier pic (P), * et une valeur de ladite variation qui précède dans le temps le premier pic (P), la valeur précédant le pic étant ôtée de la valeur qui suit le pic pour estimer la différence,et si ladite différence est inférieure à un seuil choisi, on décide (S6) que la variation de concentration associée audit élément d'image (k) présente une valeur négative caractérisant une néo-vascularisation. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le seuil choisi est une valeur négative d'un pourcentage choisi d'une moyenne (OC,,,,, ), estimée sur l'ensemble des éléments d'image constituant une image, des différences entre une valeur de variation qui suit le premier pic (P) et une valeur de variation qui précède le premier pic (P). 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'ajustement modélisant la variation de concentration associée à un élément d'image est une fonction positive et présentant un maximum dont la position temporelle et l'amplitude correspondent à la position temporelle (tkmax) et à l'amplitude (Ckmax) dudit premier pic (P). 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'ajustement modélisant la variation de concentration associée à un élément d'image comporte une fonction exponentielle décroissante en fonction du temps, et en ce que : - on estime une variation de concentration en fonction du temps, moyenne pour tous les éléments d'image constituant une image (S3), on modélise la variation moyenne par un ajustement comportant une fonction exponentielle décroissante en fonction du temps et on détermine (S4) un coefficient de décroissance exponentielle (a) de la variation moyenne, - et on affecte (S9) ledit coefficient de décroissance exponentielle (a) de la variation moyenne à l'ajustement modélisant la variation de concentration associée à un élément d'image, pour une estimation grossière de l'ajustement de la variation de concentration associée à cet élément d'image (k). 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'on affine par itérations successives (S92, S93, S94) la valeur du coefficient de décroissance exponentielle (ak) affectée à l'ajustement modélisant la variation de concentration associée à un élément d'image, en comparant ledit ajustement à la variation de concentration. 7. Procédé selon l'une des revendications 5 et 6, prises en combinaison avec la revendication 4, caractérisé en ce que, pour un élément d'image d'indice k, l'ajustement Ck/'(t) de la variation de concentration en fonction du temps t, associée à cet élément d'image, est donnée par une relation du type : Ck"(t)=Cäo, x(t/trrtaxxexp[ak(1ùt/tn.)], où: - tkmax et Ckmax sont respectivement la position temporelle et l'amplitude dudit premier pic (P) relevées sur la variation de concentration en fônction du temps associée à l'élément d'image d'indice k, - et ak est ledit coefficient de décroissance exponentielle. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le calcul dudit paramètre (CBVk) quantifiant une perfusion dans le tissu comporte une normalisation par une fonction d'entrée artérielle (AIF(t)), pour donner une estimation absolue dudit paramètre (CBVk). 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte, pour au moins un élément d'image : une première modélisation d'une première partie de la variation de concentration dans le temps, incluant ledit premier pic (P), pour calculer ledit paramètre 25 quantifiant une perfusion, associé audit élément d'image, et - une deuxième modélisation d'une deuxième partie de la variation de concentration, cette deuxième partie suivant dans le temps ledit premier pic (P), pour calculer au moins un paramètre quantifiant une perméabilité dudit tissu, associé au même élément d'image. 3010. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la deuxième modélisation fait intervenir une sornme de deux fonctions exponentielles décroissantes. 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les 5 images sont des images IRM, de type echo planar en T2*, obtenues après injection d'un agent de contraste par intraveineuse en bolus. 12. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que la concentration ([C]). dont on modélise la variation en fonction du temps, varie dans le temps comme 10 l'opposé du logarithme d'un signal IRM mesuré en fonction du temps dans un élément d'image IRM, et en ce que la concentration ([C]) dans cet élément d'image en fonction du temps est déduite du signal IRM mesuré dans cet élément d'image en fonction du temps. 15 13. Programme informatique destiné à être stocké en mémoire d'une unité centrale, ou stocké sur un support lisible par un lecteur de l'unité centrale, ou téléchargé d'un site distant et stocké au moins temporairement dans une mémoire de l'unité centrale, caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque lesdites instructions sont exécutées 20 par un processeur de ladite unité centrale. 14. Support de données comportant un programme informatique selon la revendication 13. 25 15. Dispositif pour estimer au moins un paramètre morphologique donnant une estimation quantitative d'une néo-vascularisation d'un tissu, notamment d'une tumeur cérébrale, à partir de données d'une succession d'images dans le temps d'un tissu dans lequel a été injecté un agent de contraste, le dispositif comportant : 30 une interface propre à recevoir les données d'image, une mémoire de travail et un processeur pour traiter lesdites données,caractérisé en ce qu'il comporte une mémoire propre à stocker le programme informatique selon la revendication 13 pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 12..