Brevet FR2931935A1 — publié le 20091204

PROCEDE DE TRAITEMENT D'UNE SERTE D'IMAGES EN COUPE D'UN OBJET POUR MESURER LE VOLUME DE CET OBJET. La présente invention se rapporte à un procédé de traitement d'une série d'images en coupe d'un objet pour mesurer le volume de cet objet. Plus particulièrement, l'invention peut s'appliquer au traitement d'images (I.R.M., scanner, TEP-scanner, etc.), dans le domaine médical. L'invention permet de mesurer précisément le volume d'un objet tel qu'une tumeur, des nodules pulmonaires, d'accidents vasculaires cérébraux ischémiques, de tumeurs pelviennes, de sclérose en plaques, etc. L'invention permet donc d'aider le médecin à déterminer, par exemple, quel traitement est le mieux adapté. La description donnée ci-après fait référence aux tumeurs cérébrales, mais la présente invention peut être utilisée pour la détermination du volume de tout objet détecté par imagerie. Lorsqu'une tumeur cérébrale est suspectée chez un patient, un examen IRM est pratiqué sur ce patient. Cet examen consiste à réaliser une ou plusieurs séries de coupes virtuelles du crâne du patient par résonance magnétique. Ces séries peuvent différer par la coupe réalisée : coupe frontale ou coronale, coupe sagittale, ou coupe axiale. Chaque série est constituée de N images ordonnées, de forme générale rectangulaire. Une image de cette série est identifiée, dans la suite de la description, par son rang n dans la série, n appartenant à l'intervalle [0, N-1] ou [1,N]. La ou les série(s) et le nombre d'images de chaque série dépendent de la résolution de la machine, de l'opérateur et du protocole de prise d'image qui peut être fixé à l'avance ou déterminé par l'opérateur. Lorsque la présence d'une tumeur cérébrale est diagnostiquée par un médecin sur la base des images précédentes, il convient de décider si cette tumeur peut et doit être opérée, ou si elle doit être traitée chimiquement par chimiothérapie. Lorsque la chimiothérapie est décidée par le médecin, celui-ci doit prescrire un traitement adapté à la tumeur. En particulier, il doit prescrire la dose de produit actif, la fréquence et la durée du traitement. Ces paramètres dépendent du volume de la tumeur cérébrale qui doit donc être déterminé le plus précisément possible par le médecin. La précision de la mesure du volume de la tumeur a une influence directe sur la qualité de traitement du patient. En outre, le suivi de l'évolution du volume permet de valider ou d'invalider la méthode de traitement du patient. Ce suivi permet également, dans certains cas, de qualifier la malignité de la lésion, notamment par l'analyse de sa croissance. Cependant, les techniques de mesure actuellement employées quotidiennement sont basées sur une analyse image par image, c'est-à-dire coupe par coupe, et sur des mesures de dimensions (par exemple entre deux points diamétralement opposés) avec lesquelles l'aire, puis le volume sont approximés. Ces techniques impliquent donc de grandes variations entre chaque opérateur ou, pour un opérateur donné, entre chaque patient. Il était donc nécessaire de disposer d'une technique précise et reproductible. Il a déjà été proposé deux types de systèmes automatiques de segmentation des images pour améliorer le calcul du volume d'objets. Un premier type de système est basé sur un simple criblage de l'image. Ce système est adapté pour des applications industrielles, où l'objet à mesurer présente une forme simple. Ce système, appliqué à la mesure d'objets complexes disposés dans un milieu également complexe, tels que des tumeurs au sein des structures cérébrales, ne donne aucun résultat satisfaisant. II ne permet pas, en effet, d'isoler l'objet du reste de l'image. Il n'est donc pas utilisable pour des objets complexes, car insuffisamment précis, et n'est reproductible que pour des objets simples. Un deuxième système est utilisé dans des laboratoires de recherche. Ce système est difficile à mettre en oeuvre quotidiennement dans les hôpitaux car il doit être réglé par un grand nombre de paramètres, et nécessite de nombreux calculs. Ainsi, bien que le volume d'objets complexes puisse être calculé, la complexité de ce système rend le calcul des volumes peu reproductible. Ceci rend donc ces deux systèmes inutilisables dans le cadre 5 de diagnostics fréquents. L'invention propose un procédé de traitement d'une série d'images permettant une mesure précise du volume d'un objet, hautement reproductible, facile à mettre en oeuvre grâce à un nombre restreint de paramètres de réglage, et permettant un traitement rapide des données. 10 À cette fin, l'invention a pour objet un procédé de mesure du volume d'un objet d'intérêt situé dans un milieu comprenant une pluralité d'objets, à partir d'une série d'images brutes de N coupes de ce milieu, chaque image étant constituée de voxels de résolution spatiale déterminée, les objets, le milieu et de l'arrière-plan de ce milieu, étant représentés par des 15 ensembles de voxels contigus appelés � régions �, la valeur de chaque voxel, comprise dans un intervalle de valeurs déterminé, étant représentative de l'intensité de réponse à un signal des objets, du milieu et de l'arrière-plan de ce milieu, le procédé comprenant : une étape de criblage de chaque image brute de la série, 20 indépendamment les unes des autres, mettant en oeuvre un crible, pour isoler un groupe de voxels répartis en plusieurs régions, au moins l'une d'elles représentant l'objet d'intérêt, cette étape générant une série d'images criblées ; - une étape de traitement itératif, image par image, des images criblées 25 précédemment, à partir d'une image criblée de référence dans laquelle l'objet d'intérêt est sélectionné, une image en cours de traitement étant traitée en fonction d'une image prise parmi l'image la précédant ou l'image la suivant dans la série, pour isoler, dans chaque image en cours de traitement, ledit objet d'intérêt, cette étape générant des 30 images traitées ne comprenant que ledit objet d'intérêt ; - une étape de sommation des voxels représentant l'objet d'intérêt des images traitées à l'étape précédente, puis de multiplication du nombre de voxels obtenu par leur résolution spatiale pour obtenir le volume de l'objet d'intérêt ; - une étape d'affichage sur une interface ou de stockage dans une mémoire, de la valeur du volume rnesuré. Selon des modes de réalisation préférés : - l'étape de criblage de chaque image brute de la série de N images peut être réalisée par une étape -I- de segmentation de chaque image brute, comprenant les étapes suivantes : a) procéder à un criblage, de telle sorte que les voxels ayant une valeur non comprise dans le crible soient affectés d'une première valeur binaire, et que les voxels de l'image correspondant à l'objet d'intérêt ne soient pas contigus avec des voxels correspondant à d'autres objets du milieu, puis b) procéder à une binarisation pour que les voxels ayant une valeur comprise dans le crible soient affectés d'une seconde valeur binaire, puis c) procéder à un étiquetage des régions constituées par des voxels contigus de seconde valeur binaire pour leur affecter une valeur arbitraire, différente pour chaque région ; - le procédé peut comprendre une étape -II- d'affichage des images obtenues à l'étape de criblage de chaque image brute ; l'étape de traitement itératif peut être réalisée par une étape -III- de mise en coïncidence spatiale des images criblées, comprenant les étapes suivantes : d) choisir l'image criblée, cette image étant de rang n ; e) sélectionner, dans l'image de référence, la ou les région(s) de voxels correspondant à l'objet d'intérêt, et procéder à une binarisation de l'image de telle sorte que seuls les voxels de la ou les région(s) sélectionnée(s) soit affectés d'une seconde valeur binaire, les autres étant affectés d'une première valeur binaire, pour obtenir une image binaire de référence de rang n ; f) 5 10 15 20 g) 25 30 effectuer un traitement croissant comprenant les étapes suivantes : f1) sélectionner l'image de rang n+1 suivant, dans la série, l'image de référence de rang n ; f2) réaliser une convolution de l'image binaire de référence de rang n et de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape f1), pour fabriquer une image de convolution dans laquelle sont représentés les voxels communs entre ces deux images ; f3) à partir de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape f1) et de l'image de convolution, réaliser une image binaire de rang n+1 comprenant les régions de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape f1) ayant au moins un voxel en commun avec l'image binaire de référence de rang n ; f4) prendre l'image binaire de rang n+1 réalisée à l'étape f3) précédente comme nouvelle image de référence ; f5) recommencer le traitement selon les étapes f1) à f4) en incrémentant le rang des images jusqu'à ce que le résultat de la convolution soit nul ; effectuer un traitement décroissant comprenant les étapes suivantes : g1) sélectionner l'image de rang n-1 précédant, dans la série, l'image de référence de rang n ; g2) réaliser une convolution de l'image binaire de référence de rang n et de l'image de rang n-1 sélectionnée à l'étape g1), pour fabriquer une image de convolution dans laquelle sont représentés les voxels communs entre ces deux images ; g3) à partir de l'image de rang n-1 sélectionnée à l'étape g1) et de l'image de convolution, réaliser une image binaire de rang n-1 comprenant les régions de l'image de rang n-1 sélectionnée à l'étape g1) ayant au moins un voxel en 6 commun avec l'image binaire de référence de rang n ; g4) prendre l'image binaire de rang n-1 réalisée à l'étape g3) précédente comme nouvelle image de référence ; g5) recommencer le traitement selon les étapes g1) à g4) en décrémentant le rang des images jusqu'à ce que le résultat de la convolution soit nul ; les étapes f) et g) étant effectuées successivement, dans n'importe quel ordre, ou simultanément, en partant de l'image de référence de rang n ; - l'étape de sommation peut être mise en oeuvre par une addition des voxels affectés d'une seconde valeur binaire dans l'ensemble des images binaires obtenues par les étapes d) à g) ; - le procédé peut comprendre, en outre, une étape -VI- d'affichage en trois dimensions de l'objet d'intérêt, obtenu par l'empilement des images générées à l'étape de traitement itératif ; - l'étape -VI- d'affichage peut comprendre les étapes suivantes : -VI-1) empilement des images binaires générées à l'étape -III- de mise en coïncidence spatiale et suppression des voxels de première valeur binaire pour générer l'objet d'intérêt en volume -VI-2) superposition de l'objet d'intérêt en volume à une image brute de la série. l'étape a) peut être précédée d'une étape a) de détection des contours des objets compris dans le milieu, à l'aide d'un filtre détecteur de contours ; - le procédé peut comprendre, en outre, entre l'étape b) et l'étape c), une étape p) d'homogénéisation des régions de chaque image ; - l'étape p) d'homogénéisation peut comprendre les étapes suivantes : (31) réaliser une inversion binaire de l'image binaire obtenue à l'étape b), de manière à inverser les valeurs des voxels, ceux étant affectés d'une première valeur binaire acquérant la seconde valeur binaire, ceux étant affectés de la seconde valeur binaire 7 acquérant la première valeur binaire ; [32) procéder à un étiquetage des régions constituées par des voxels contigus pour leur affecter une valeur arbitraire, différente pour chaque région ; 133) affecter la première valeur binaire aux voxels de la région de l'arrière-plan de l'image, cette région étant identifiée comme celle comprenant au moins un des quatre voxels formant un sommet de l'image ; f34) effectuer une binarisation de l'image obtenue à l'étape précédente, de sorte que les voxels de la première valeur binaire conservent leur valeur, et que les voxels de valeur différente de la première valeur binaire acquièrent la seconde valeur binaire [35) procéder à une opération logique binaire de type � OU � entre l'image obtenue à l'étape b) et l'image obtenue à l'étape (34) pour générer une image binaire comprenant tous les voxels de seconde valeur binaire de ces deux images, les autres voxels étant de première valeur binaire. - l'étape (3) d'homogénéisation peut comprendre, en outre, avant l'étape [31), une étape [30) de création d'une ligne verticale ou horizontale de voxels affectés de la même valeur que celle des voxels de l'arrière-plan, la ligne étant disposée pour séparer le milieu en deux parties tout en conservant l'intégrité de la région de voxels de l'objet d'intérêt. - le procédé peut comprendre, après l'étape c), une étape y) de filtrage de chaque image pour supprimer les régions comprenant un nombre de voxels inférieur à un effectif minimum. - l'étape -Il- d'affichage peut comprendre une étape de superposition de l'image obtenue à l'étape précédant l'étape -Il- à l'image brute, de sorte que les voxels de première valeur binaire de l'image obtenue à l'étape précédant l'étape -Il- acquièrent la valeur des voxels correspondant dans l'image brute, les autres voxels conservant leur valeur arbitraire, acquise à l'étape c). - le procédé peut comprendre les étapes suivantes : -II-1) traiter l'image obtenue à l'étape précédant l'étape -Il- afin de ne conserver que les voxels formant le contour de chaque région, les autres voxels étant mis à la première valeur binaire -II-2) superposer l'image obtenue à l'étape -II-1) à l'image brute, de sorte que les voxels de première valeur binaire de l'image obtenue à l'étape -II-1) acquièrent la valeur des voxels correspondant dans l'image brute, les autres voxels conservant leur valeur arbitraire, acquise à l'étape c). - le procédé peut comprendre, en outre, entre les étapes f2) et f3), et entre les étapes g2) et g3), une étape de fïltrage de l'image de convolution pour y supprimer les régions de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape fi), et/ou de rang n-1 sélectionnée à l'étape g1), ayant un nombre inférieur à l'effectif déterminé. - l'étape de filtrage peut être réalisée par un seuillage. - l'étape de filtrage peut être réalisée par une érosion morphologique. - l'étape de filtrage peut être réalisée par une comparaison du nombre de voxels des régions dans l'image de convolution par rapport à l'effectif des régions correspondantes dans de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape f1) et/ou dans l'image de rang n-1 sélectionnée à l'étape g1). - le procédé peut comprendre, avant l'étape a), une étape préliminaire de filtrage de réduction de bruit des images brutes de la série. l'étape de filtrage de réduction de bruit peut être réalisée par un filtre pris parmi le filtre NAGAO et le filtre KUWAHARA. - le procédé peut comprendre, avant l'étape a), une étape de séparation manuelle de l'objet d'intérêt et du milieu et/ou des objets qui l'entourent par la création d'une ligne de voxels affectés de la même valeur que celle des voxels de l'arrière-plan. - le procédé peut comprendre, avant l'étape a), une étape dans laquelle 30 l'utilisateur, après avoir visionné toutes les images brutes, ne sélectionne que les images dans lesquelles apparaît l'objet d'intérêt. - le procédé peut comprendre, avant l'étape a), une étape de rognage des images brutes, comprenant une sélection, dans les images, d'au moins une zone d'intérêt dans laquelle apparaît l'objet d'intérêt, et un redimensionnement des images à partir de l'image comprenant la ou les zones d'intérêt les plus étendues. L'invention concerne égarement un système informatique de mesure du volume d'un objet d'intérêt situé dans un milieu comprenant une pluralité d'objets, à partir d'une série d'images brutes de N coupes de ce milieu, caractérisé en ce qu'il comprend : - une mémoire comprenant un logiciel mettant en oeuvre le procédé précédent, - une mémoire de stockage des images brutes de la série, connectée à - une unité de traitement desdites images stockées dans la mémoire, l'unité de traitement étant apte à mettre en oeuvre le logiciel, connectée à - une mémoire de stockage des images traitées par le procédé mis en oeuvre par l'unité de traitement, connectée à - une interface d'affichage des images brutes et des images traitées par le procédé mis en oeuvre par l'unité de traitement, et - un moyen de sélection via l'interface, d'au moins un voxel d'au moins une image affichée. Selon un mode préféré de réalisation, la mémoire comprenant le logiciel peut être prise dans le groupe constitué par une mémoire interne au système informatique et un support de donné lisible ou utilisable par le système informatique. L'invention concerne également un support lisible ou utilisable par un système informatique, et sur lequel est enregistré un logiciel de mise en oeuvre du procédé précédent. D'autres caractéristiques de l'invention ressortiront de la description détaillée ci-après faite en référence aux dessins annexés qui représentent, respectivement : en figure 1, une image IRM brute en coupe axiale du crâne d'un patient souffrant d'une tumeur cérébrale ; en figure 2, une fenêtre de criblage sur un diagramme représentant le nombre de pixels de l'image de la figure 1 en fonction de la valeur affectée à chaque pixel, valeur traduisant la réponse de chaque élément du crâne au signal magnétique IRM ; en figure 3, une image binaire résultant du criblage de l'image de la figure 1 par la fenêtre de criblage de la figure 2 ; - en figure 3bis, une image illustrant un traitement d'étiquetage des régions de l'image obtenue en figure 3. en figure 4, une image résultant d'un traitement de détection de contours de l'image de la figure 1 ; - en figure 5, une fenêtre de criblage sur un diagramme représentant le signal des contours de l'image de la figure 4 ; en figure 6, une image binaire résultant du criblage de l'image de la figure 4 par la fenêtre de criblage de la figure 5 ; en figures 7 à 11, des images illustrant un traitement destiné à homogénéiser les images ; en figure 12, une image illustrant un traitement d'étiquetage des régions de l'image obtenue en figure 11 ; en figure 13, une image illustrant un traitement de suppressions des régions de faible effectif ; en figures 14 à 17, des images illustrant un traitement de mise en coïncidence spatiale des images obtenues par les traitements précédents ; en figures 18 à 20, des images illustrant trois modes d'affichages différents ; et - en figures 21 à 23, des images illustrant un mode de réalisation i0 2931935 tr particulier du traitement d'homogénéisation dans le cas de la présence d'une région englobant la région représentant l'objet d'intérêt. L'exemple décrit ci-après en référence aux figures 1 à 23 se 5 rapporte au calcul du volume d'une tumeur cérébrale à partir d'une série de N images IRM du crâne d'un patient. Sur les images illustrées dans les figures, sont représentés la tumeur cérébrale (correspondant à l'objet d'intérêt), le crâne (correspondant au milieu) dans lequel se situe la tumeur, ainsi que d'autres objets (tels que le 10 cerveau), et un arrière-plan dans lequel se trouve le crâne, cet arrière-plan étant, par définition, dépourvu d'objet. Dans l'ensemble de la description, chaque image In de la série comporte des surfaces unitaires appelées pixels, de résolution en longueur et en largeur déterminée, dépendant du réglage et de la précision de l'appareil 15 d'imagerie médicale dont sont issues les images de la série. En fait, chaque image représente une tranche virtuelle, ici d'un crâne. Les pixels comprennent donc également une résolution en épaisseur, dépendant également du réglage et de la précision de l'appareil d'imagerie médicale. Les images sont donc constituées de voxels, c'est-à-dire de volumes unitaires de l'image, de 20 résolution spatiale déterminée. La valeur de chaque voxel dans une image brute est représentative de l'intensité de la réponse des objets, du milieu et de l'arrière-plan, au signal émis par l'appareil d'imagerie médicale. En général, les images issues d'appareils d'imagerie médicale 25 sont codées en niveaux de gris. Autrement dit, chaque voxel est affecté d'une valeur de codage comprise dans un intervalle de valeur déterminée. Par exemple, cet intervalle peut comprendre 65536 valeurs, allant de 0 à 65535. Habituellement, lors de l'affichage d'une telle image, un voxel de valeur 0 est représenté en noir et un voxel de valeur 65535 est représenté en blanc. Entre 30 ces deux valeurs, un voxel est représenté en gris plus ou moins dense en fonction de sa valeur. Par convention, les voxels de l'arrière-plan sont généralement affectés de la valeur 0 et sont donc représentés en noir. Parmi les 65536 valeurs de gris possibles, les images IRM n'ont, en général, pas plus d'environ 1000 valeurs différentes, et les images de scanner, pas plus d'environ 2000 valeurs différentes. Bien évidemment, l'invention n'est pas limitée à ce type 5 d'affichage. Par exemple, l'intervalle de valeur peut être différent et/ou les images peuvent être codées non pas en niveau de gris mais en niveau d'une autre couleur. Dans l'ensemble de la description, on entend par le terme � criblage �, une opération de filtrage consistant à ne sélectionner qu'une 10 partie des voxels selon un critère, de préférence la valeur (image d'intensité) ou la fréquence (image de contours). Ces voxels font alors partie d'un groupe � d'intérêt � de voxels que l'on souhaite conserver pour la suite du traitement. Les voxels de ce groupe peuvent être répartis en plusieurs régions sur l'image. 15 Le criblage peut s'effectuer par un crible simple, ne comprenant qu'une borne seuil. Dans ce cas, les voxels de l'image sont séparés en deux groupes, ceux qui ont une valeur en-dessous de la borne seuil et ceux qui ont une valeur au-dessus, le groupe d'intérêt étant l'un des deux groupes. Les voxels ayant la valeur de la borne seuil peuvent être 20 classés, au choix, dans l'un ou l'autre des groupes. Par exemple, des voxels de valeurs de niveau de gris comprises entre 0 et 65535 subissent un criblage tel que tous les voxels ayant une valeur en deçà de 10800 (valeur de la borne seuil) sont exclus de l'image. Autrement dit, le groupe d'intérêt est, clans cet exemple, constitué par les 25 voxels ayant une valeur comprise entre 10800 inclus et 65535. En pratique, les voxels ayant une valeur en deçà de 10800 sont tous affectés d'une valeur arbitraire, telle que le 0. Le criblage peut également s'effectuer par un crible multiple, comprenant au moins deux bornes : une borne inférieure et une borne 30 supérieure. Un crible à deux bornes est également appelé � filtre passe-bande �. 13 Par exemple, si le crible comprend deux bornes, les voxels de l'image peuvent être séparés en deux ou trois groupes : ^ en deux groupes : le premier groupe comprenant les voxels qui ont une valeur en-dessous de la borne inférieure et ceux qui ont une valeur au- dessus de la borne supérieure, et le deuxième groupe comprenant les voxels qui ont une valeur comprise entre les deux bornes (inclues ou exclues selon le choix). ^ en trois groupes : le premier groupe comprenant les voxels qui ont une valeur en-dessous de la borne inférieure, le deuxième groupe comprenant les voxels qui ont une valeur comprise entre les deux bornes et le troisième groupe comprenant les voxels qui ont une valeur au-dessus de la borne supérieure. Les voxels de chaque groupe peuvent, par exemple, être affectés d'une valeur arbitraire : par exemple le 0, le 12753 et le 65535. De même, si le crible comprend trois bornes, les voxels de l'image peuvent être séparés en deux, trois ou quatre groupes. Plus généralement, si le crible comprend n bornes, les voxels de l'image peuvent être séparés en deux à n+1 groupes. Le groupe d'intérêt peut alors comprendre jusqu'à n groupes, c'est-à-dire être constitué de la réunion de 1 à n groupes. Ainsi, dans la suite de la description, on entendra par l'expression � voxels ayant une valeur comprise dans le crible �, les voxels appartenant au groupe d'intérêt. Le procédé selon l'invention consiste, d'une manière générale, à effectuer une étape de criblage de chaque image rectangulaire ln brute de la série, indépendamment les unes des autres, pour isoler un groupe de voxels répartis en plusieurs régions, au moins l'une d'elles représentant l'objet d'intérêt, cette étape générant une série d'images criblées. Cette étape réalise un premier tri dans les images brutes, permettant de supprimer des images brutes, certains des objets différents de l'objet d'intérêt. Ensuite, le procédé selon l'invention comprend une étape de traitement itératif, image par image, des images criblées précédemment, à 14 partir d'une image criblée de référence dans laquelle l'objet d'intérêt n'est représenté, de préférence, que par une seule région de voxels contigus, une image en cours de traitement étant traitée en fonction d'au moins une image prise parmi l'image la précédant ou l'image la suivant dans la série, pour isoler, dans chaque image en cours de traitement, ledit objet d'intérêt. Cette étape réalise donc un deuxième tri dans les images criblées, permettant de supprimer des images criblées, tous les objets différents de l'objet d'intérêt Cette étape génère ainsi des images traitées ne comprenant que ledit objet d'intérêt. Puis, le procédé selon l'invention comprend une étape de sommation des voxels représentant l'objet d'intérêt des images traitées à l'étape précédente, puis de multiplication du nombre de voxels obtenu par leur résolution spatiale pour obtenir le volume de l'objet d'intérêt. Enfin, le procédé selon l'invention comprend une étape 15 d'affichage sur une interface ou de stockage dans une mémoire, de la valeur du volume mesuré. Dans l'exemple décrit, relatif au calcul du volume d'une tumeur cérébrale, l'étape de criblage de chaque image brute de la série de N images est réalisée par une étape -I- de segmentation de chaque image 20 brute. La segmentation a pour principal objectif de séparer les unes des autres, dans chaque image de la série, les régions de voxels correspondant à l'objet d'intérêt (ici la tumeur), au milieu (ici le crâne) et aux différents objets du milieu (tels que les différentes circonvolutions des hémisphères cérébraux, le corps calleux, etc.). Ceci permet d'isoler la tumeur par rapport aux régions 25 de voxels correspondant aux autres parties du crâne. Le procédé pour mesurer le volume d'un objet d'intérêt selon l'invention comprend donc une étape de segmentation de chaque image In brute de la série d'images. Une image In est illustrée en figure 1. L'étape de segmentation comprend les étapes suivantes. 30 Dans une étape a), il est procédé à un criblage de chaque image In. Ce criblage est réalisé, de préférence, à l'aide d'un filtre passe-bande, dont les valeurs des bornes minimum et maximum sont choisies de telle sorte que les voxels ayant une valeur non comprise dans le crible soient affectés d'une première valeur binaire, de préférence la valeur des voxels de l'arrière-plan. Les valeurs des bornes du crible doivent également être choisies pour que les voxels de l'image correspondant à la tumeur soient compris dans le crible, et qu'ils ne soient pas contigus avec des voxels également compris dans le crible et correspondant à d'autres objets comme, par exemple, le crâne lui-même. Autrement dit, ces valeurs doivent être choisies pour que sur chaque image ln de la série, les voxels correspondant à la tumeur soient séparés des voxels appartenant à un autre objet par au moins un voxel de l'arrière-plan. On dit également, dans ce cas, que les objets ne sont pas connectés. Cette étape est illustrée aux figures 1 à 3. La figure 1 représente une image brute IRM I,, du crâne 1 d'un patient souffrant d'une tumeur cérébrale 2 localisée dans le cerveau 3. Cette image est codée en intensité, c'est-à-dire que les voxels de limage ont une valeur de codage, en niveau de gris, dépendante de la réponse de chaque objet au signal magnétique IRM émis par l'appareil d'imagerie. La figure 2 illustre un diagramme représentant le nombre de voxels de l'image de la figure 1 en fonction de la valeur affectée à chaque voxel. On constate, ainsi, que les voxels sont répartis en quatre pics. Le premier pic P4 montre qu'un grand nombre de voxels sont regroupés dans une gamme de valeurs proche de la limite inférieure de l'intervalle de valeur de codage de l'image. Concrètement, ce pic P4 regroupe les voxels de l'arrière-plan 4 et les parties les plus sombres de l'image de la figure 1. Cette image est donc affichée de sorte que les voxels ayant une valeur 0 ou proche de 0 soient affichés en noir ou en gris foncé, alors que les voxels affectés d'une valeur proche de la limite supérieure de l'intervalle de codage de l'image sont représentés en blanc ou en gris clair. Le pic P3 regroupe les voxels des zones affichées en gris 30 moyen représentées, par exemple, par les lobes 3 du cerveau. Le pic P2 regroupe les voxels des zones affichées en gris clair constituées, principalement, par la tumeur cérébrale 2, et par quelques zones situées à la périphérie du cerveau. Enfin, le pic P1 regroupe les voxels des zones affichées en gris très clair ou en blanc, constituées, principalement, par le crâne 1. En effectuant un criblage de l'image de la figure 1, par exemple par un filtre passe-bande F1, les voxels ayant une valeur non comprise dans le crible sont affectés, dans une nouvelle image représentée en figure 3, d'une première valeur binaire, ici représentée par le 0 affiché en noir. L'étape a) de ce criblage doit être effectuée avec un soin particulier pour s'assurer que, dans la suite du traitement, le calcul du volume de la tumeur soit effectué avec précision et qu'aucun autre objet de l'image, d'un tel que le crâne ou des convolutions du cerveau, ne soit incorporé par erreur lors du calcul du volume de la tumeur. Si l'opération de criblage est mal effectuée et que des voxels de l'objet d'intérêt sont contigus avec des voxels d'un autre objet, le calcul ultérieur du volume prendra en compte les voxels des deux objets. L'utilisateur doit donc ajuster la position du crible et, éventuellement, sa largeur, de telle sorte que les voxels de l'image correspondant à l'objet d'intérêt ne soit pas contigus avec des voxels correspondant à d'autres objets du milieu, également compris dans le crible. Dans une première variante, la � largeur � du filtre passe-bande (c'est-à-dire l'écart entre les bornes minimum et maximum) est fixée à l'avance et l'opérateur ne peut ajuster que sa position (c'est-à-dire la valeur d'une des bornes minimum ou maximum, la valeur de l'autre borne étant fixée par la largeur du crible). Une telle variante est particulièrement adaptée à des images issues d'un capteur fournissant des données normalisées, comme par exemple un scanner. Selon une deuxième variante, la largeur et la position du crible peuvent être ajustées par l'opérateur. Une telle variante est particulièrement adaptée à des images issues d'un appareil d'imagerie médicale, comme l'IRM, produisant des données dépendantes de l'opérateur ou du protocole d'acquisition utilisé. A titre d'exemple, l'image brute, illustrée en figure 1, étant codée en valeurs comprises entre 0 et 65535, le filtre passe-bande F1, utilisé pour obtenir l'image de la figure 3, présente une borne inférieure de valeur 125, et une borne supérieure de valeur 181. Évidemment, ces valeurs ne sont valables que pour l'exemple illustré. Les bornes devront probablement être modifiées pour un autre examen de tumeur cérébrale en IRM. Dans une étape b), il est procédé à une binarisation pour que 10 les voxels ayant une valeur comprise dans le crible soient affectés d'une seconde valeur binaire, ici le 1 affiché en blanc dans la figure 3. Dans un autre mode de réalisation, illustré aux figures 4 à 6, les étapes a) de criblage et b) de binarisation peuvent être précédées d'une étape a) de détection des contours des objets de l'image brute. Cette 15 détection des contours se fait à l'aide d'un filtre détecteur de contours, par exemple de type gradient morphologique, de type variance locale, ou de type distance locale. Ce type de filtrage détecte les différences de valeur d'intensité entre un voxel et ses voisins, et renvoie une valeur, dite � de fréquence �, 20 représentative de ces différences. L'image résultant de ce filtrage est donc codée � en fréquence �. Elle est illustrée en figure 4. Dans cette image, un voxel présentant une valeur importante (représentés du gris clair au blanc) a une fréquence moyenne à forte. Cette fréquence correspond au fait que, dans le voisinage du voxel, il existe des 25 voxels de valeurs très différentes. Par conséquent, ce voxel appartient à un contour d'un objet de l'image. Un voxel présentant une valeur faible (représentés du gris foncé au noir) a une fréquence faible, voire nulle. Un tel voxel appartient à l'intérieur d'une région de l'image représentant un objet. En effet, au centre 30 d'une région, la différence entre la valeur d'un voxel et celle de ses voisins (par exemple, 8 ou 24 voxels voisins) est nulle ou quasi nulle. Ensuite, un criblage est effectué, par un filtre passe-bande F2, sur l'image codée en fréquence illustrée en figure 4. Ce filtre passe-bande F2 est illustré en figure 5, sur un diagramme illustrant le nombre de voxels de l'image de la figure 4 en fonction 5 de la valeur affectée à chaque voxel dans l'image codée en fréquence de la figure 4. Ce diagramme montre qu'un grand nombre de voxels présente une fréquence faible, voire nulle. Il montre également qu'un faible nombre de voxels présente une fréquence importante. 10 Ainsi, en plaçant le filtre passe-bande F2 dans les fréquences hautes, les voxels appartenant au centre des régions de l'image ont une valeur non comprise dans le crible. Ils sont alors affectés d'une première valeur binaire, ici le 0 affiché en noir. Au contraire, les voxels appartenant au contour des régions de l'image ont une valeur comprise dans le crible. 15 Comme dans le premier mode de réalisation, une binarisation des voxels ayant une valeur comprise dans le crible est effectuée, dans une étape b), pour leur affecter une seconde valeur binaire l'image résultant de cette binarisation est illustrée en figure 6. Une fois que l'image a subi un criblage puis une binarisation, 20 les régions de voxels contigus, de seconde valeur binaire, subissent, dans une étape c), un � étiquetage �, qui consiste à affecter une valeur arbitraire différente à chaque région, cette valeur étant différente des première et seconde valeurs binaires. Cette étape permet d'avoir des voxels de même valeur pour 25 une même région représentant un même objet. La valeur arbitraire peut être choisie pour qu'à l'affichage, chaque région apparaisse avec une couleur différente ou avec un niveau de gris différent. Pour le mode de réalisation illustré aux figures 1 à 3, l'image obtenue après étiquetage des régions est illustrée en figure 3bis. 30 Les étapes de criblage, de binarisation et d'étiquetage sont réalisées sur toutes les images ln brutes de la série d'images. 19 En pratique, il peut être souhaitable que l'opérateur n'ait à choisir le criblage (position et/ou largeur) que sur une image de la série, et que ce criblage s'applique automatiquement à toutes les autres images de la série. Pour que le criblage soit efficace, il convient que l'opérateur puisse visionner toutes les images issues du criblage pour vérifier que les voxels de l'image correspondant à l'objet d'intérêt ne sont pas contigus avec des voxels correspondant à d'autres objets. Ainsi, le procédé selon l'invention peut comprendre, avant l'étape b), une étape d'affichage des images obtenues à l'étape a) de criblage. Après l'étape c) d'étiquetage, le procédé selon invention peut comprendre une étape y) de filtrage de l'image étiquetée pour supprimer les régions comprenant un nombre de voxels inférieur à un effectif minimum, par exemple dix, quarante, soixante ou cent voxels. Cette étape permet de limiter les calculs ultérieurs et de rendre la lecture des images par l'utilisateur plus facile. Une image issue d'un tel filtrage est illustrée en figure 13. Afin d'améliorer la précision du calcul du volume de la tumeur cérébrale, le procédé selon l'invention peut comprendre, entre l'étape b) et l'étape c), une étape f3) d'homogénéisation des régions de chaque image. Cette homogénéisation permet de supprimer des voxels aberrants, de valeurs très différentes par rapport aux autres voxels de la tumeur, alors que ces voxels appartiennent manifestement à la tumeur. En outre, cette étape d'homogénéisation permet le calcul du volume de certaines tumeurs qui apparaissent, à l'image, comme constituées de deux parties différentes : une première partie, extérieure, appelée � couronne �, ayant une réponse au signal émis par l'appareil d'imagerie très différente de la réponse d'une deuxième partie, centrale, appelée � noyau �. Autrement dit, la couronne forme une région englobant le noyau. Ces deux parties, bien que de réponses différentes, appartiennent toutes les deux à la tumeur et doivent donc être prises en compte dans le calcul du volume. Enfin, cette étape permet le calcul du volume de tumeurs lorsque le procédé utilise une détection de contours, comme dans le mode de réalisation illustré aux figures 4 à 6. L'étape d'homogénéisation est illustrée aux figures 6 à 11 pour le cas d'une tumeur 2 présentant une couronne 2a englobant un noyau 2b. L'étape d'homogénéisation F3) se fait à partir de l'image binaire obtenue à l'étape b) de binarisation (Figure 6). Dans une première étape R1), une inversion binaire de l'image obtenue à l'étape b) est réalisée en inversant les valeurs des voxels. Ainsi, ceux qui étaient affectés d'une première valeur binaire, par exemple le 0, illustré en noir dans la figure 6, sont affectés de la seconde valeur binaire, c'est-à-dire le 1, affiché en blanc dans la figure 7. De même, ceux qui étaient affectés de la seconde valeur binaire, dans l'image de la figure 6, sont affectés de la première valeur binaire dans l'image de la figure 7. Ce faisant, la couronne 2a qui était représentée par des voxels blancs sur la figure 6 est maintenant représentée, dans la figure 7, par des voxels noirs. De la même manière, le noyau 2b qui était représenté par des voxels noirs dans la figure 6 est représenté, dans l'image de la figure 7, par des voxels blancs. Dans une deuxième étape R2), est effectué un étiquetage des régions constituées par des voxels contigus (ceux qui sont affectés de la seconde valeur binaire, mais pas ceux qui sont affectés de la première valeur binaire), pour leur affecter une valeur arbitraire, différente pour chaque région. Ainsi, comme illustré en figure 8, le noyau 2b est affecté d'une valeur telle qu'il apparaît en gris clair, et l'arrière-plan 4 est affecté d'une valeur telle qu'il apparaît en gris foncé. Les voxels noirs de la couronne restent à la première valeur binaire. Dans une étape R3), illustrée en figure 9, la première valeur binaire est affectée aux voxels de la région de l'arrière-plan de l'image. En pratique, cette région peut être identifiée comme celle comprenant au moins un des quatre voxels formant un sommet de l'image rectangulaire. Plus généralement, l'objectif de cette étape R3) est d'affecter aux voxels de l'arrière-plan 4 de l'image de la figure 8 la même valeur binaire que celle des voxels de l'arrière-plan de l'image obtenue à l'étape b), c'est-à-dire l'image de la figure 6. Ensuite, dans une étape 114), une binarisation de l'image obtenue à l'étape 113) est effectuée de sorte que les voxels ayant la première valeur binaire conservent leur valeur, et que les voxels ayant une valeur différente de la première valeur binaire (cette valeur étant arbitraire et acquise à l'étape f12)) acquièrent la seconde valeur binaire. L'image résultant de cette étape (34) est illustrée en figure 10 où apparaissent, en blanc, les régions, et notamment le noyau de la tumeur, qui était affectées d'une valeur arbitraire (gris clair pour le noyau) dans l'image de la figure 8. Enfin, dans une étape f15), une opération logique binaire de type � ou � est effectuée entre l'image obtenue à l'étape f34) et l'image obtenue à l'étape b). Cette opération logique � ou � permet de générer une image binaire comprenant les voxels de seconde valeur binaire de chacune des deux images, les autres voxels étant de première valeur binaire. L'image résultant de cette opération logique est illustrée en figure 11 où l'on constate que la tumeur est maintenant représentée de manière uniforme et qu'il n'est plus possible de distinguer la couronne et le noyau. Comme décrit précéderment, l'image obtenue à l'issue de l'étape f35) est utilisée pour l'étape c) d'étiquetage des régions constituées par des voxels contigus de seconde valeur binaire. Le résultat de cet étiquetage est illustré en figure 12. Il est également possible, après cette étape c), d'effectuer une étape y) de filtrage de chaque image pour supprimer les régions comprenant un nombre de voxels inférieur à un effectif minimum. Le résultat de cette étape de filtrage est illustré en figure 13. Dans le cas d'images IRM du crâne d'un patient, il peut arriver que le crâne lui-même forme une seule région 1 constituée de voxels contigus, et englobant toutes les autres régions de l'image. Cette image est illustrée en figure 21. Dans ce cas, l'étape d'homogénéisation décrite précédemment peut conduire à la situation aberrante dans laquelle l'image obtenue à l'issue de l'étape (35) est constituée par une seule région de voxels 22 de seconde valeur binaire constituée par le crâne et tous les objets situés dedans. Cette image est illustrée en figure 22. Pour éviter cette situation, le procédé selon l'invention comprend, avant l'étape R1), une étape f30) de création d'une ligne de voxels affectés de la même valeur binaire que celle des voxels de l'arrière-plan. Cette ligne doit être disposée pour séparer le milieu englobant (le crâne dans cet exemple) en deux parties non contiguës, tout en conservant l'intégrité de la région de voxels de la tumeur qui elle, ne doit surtout pas être séparée en deux par des voxels de cette ligne. Ainsi, lorsque l'utilisateur s'aperçoit que l'étape f3) d'homogénéisation a conduit à l'image illustrée en figure 22, le système de mise en oeuvre du procédé selon l'invention lui permet de tracer cette ligne de voxels, sur une des images de la série, illustrée en en figure 21, de sorte qu'elle coupe la région 1 du crâne en deux parties la et lb non contiguës, mais qu'elle conserve l'intégrité de la région 2 de la tumeur. Grâce à cette ligne, lors de l'étape (3), après que l'étape (30) ait été mise en oeuvre, le crâne n'est plus constitué d'une seule région 1 englobante comme dans la figure 21, mais de deux régions la et 1 b non contiguës, séparées par des voxels de l'arrière-plan correspondant à la ligne horizontale H. L'objet d'intérêt est ainsi homogénéisé correctement. L'image résultante est illustrée en figure 23. Le procédé selon l'invention permet donc le calcul précis du volume de la tumeur, même lorsque le Crane apparaît, sur les images, comme une seule région englobant la tumeur. Une fois que toutes les images de la série ont subi l'étape ûI- de segmentation, elles sont affichées dans une étape -II-. Pour que le volume de la tumeur soit calculé, il est nécessaire d'isoler totalement la tumeur du reste de l'image obtenue à l'étape de criblage. A cette fin, le procédé selon l'invention comprend une étape de traitement itératif réalisée par une étape -III- de mise en coïncidence spatiale des images criblées, obtenues, dans l'exemple de réalisation décrit, à l'étape -I-. 23 Dans une étape d), l'utilisateur choisit une image, parmi les N images traitées à l'étape -I-. L'image choisie par l'utilisateur sert d'image de référence de rang n, n appartenant à l'intervalle [0, N-1] ou [1,N]. Elle correspond à l'image de la figure 13. Puis, dans une étape e), l'utilisateur sélectionne, sur l'image de référence de rang n, la ou toutes les régions représentant la tumeur 2. Pour ce faire, l'utilisateur clique sur cette ou ces régions, dans l'image qu'il a choisie, à l'aide d'un moyen de sélection, telle qu'une souris. Ce moyen permet de désigner, au système de mise en oeuvre du procédé, un ou plusieurs voxels que l'utilisateur considère comme appartenant à la tumeur. Dans une première variante, illustrée en figure 13, l'image de référence est choisie parce que la tumeur n'y est représentée que par une seule région 20 de voxels contigus. Cette variante permet un traitement ultérieur rapide. Lorsque l'utilisateur clique sur le voxel, le système est informé de la valeur du voxel sélectionné. Comme chaque région de l'image diffère des autres régions par la valeur de ses voxels, le système peut sélectionner automatiquement toute la région représentant la tumeur à partir du simple clic de l'utilisateur. Dans une deuxième variante (non illustrée), la tumeur peut être représentée, dans l'image de référence, par deux ou plusieurs régions, en raison, par exemple, d'une forme complexe de la tumeur. Dans ce cas, l'utilisateur sélectionne toutes ces réglons dans l'image de référence. Le système est alors informé de la valeur des voxels sélectionnés. Comme chaque région de l'image diffère des autres régions par la valeur de ses voxels, le système peut sélectionner automatiquement les régions auxquelles appartiennent les voxels sélectionnés. Dans un mode alternatif, le moyen de sélection pourrait permettre la sélection d'une ou plusieurs régions d'intérêt. Après cette sélection, le système procède à une binarisation de l'image de telle sorte que seuls les voxels de la région 20 sélectionnée soient affectés d'une seconde valeur binaire (dans la figure 14, le 1 illustré en blanc), tous les autres voxels étant affectés d'une première valeur binaire (dans la figure 14, la valeur 0 illustrée en noir). Autrement dit, lors de cette étape e), tous les voxels n'appartenant pas à la région 20 représentant la tumeur sont mis à la même valeur que l'arrière-plan 1. On obtient ainsi une image binaire de référence de rang n. Dans la deuxième variante, le système procède à une binarisation de l'image de telle sorte que seuls les voxels des régions sélectionnées soient affectés d'une mêrne seconde valeur binaire, tous les autres voxels étant affectés d'une première valeur binaire. Ainsi, tous les voxels n'appartenant pas aux régions représentant la tumeur sont mis à la même valeur que l'arrière-plan 1. On obtient ainsi une image binaire de référence de rang n présentant plusieurs régions en blanc et l'arrière-plan noir. Ensuite, les images obtenues à l'étape de segmentation sont mises en coïncidence spatiale. Pour ce faire, on effectue un traitement des images suivantes et précédentes, dans la série, de l'image de rang n. Le traitement des images n+1, n+2, ..., N, suivant l'image de rang n, est appelé � traitement croissant �. Le traitement des images n-1, n-2, ..., 1, précédant l'image de rang n, est appelé � traitement décroissant �. Le traitement croissant f) comprend les étapes suivantes. Dans une étape fi), l'image de rang n+1, suivant dans la série l'image de référence de rang n, est sélectionnée. Cette image de rang n+1 est illustrée en figure 15. Ensuite, dans une étape f2), une convolution de l'image binaire de référence de rang n, illustrée en figure 14, est effectuée avec l'image de rang n+1, sélectionné à l'étape fi), illustrée en figure 15. Cette convolution conduit à la fabrication d'une image de convolution dans laquelle sont représentés les voxels communs entre l'image binaire de référence de rang n et l'image de rang n+1. Cette irnage de convolution est illustrée en figure 16, où apparaissent deux régions ayant des voxels de valeurs différentes, une première région 5 et une deuxième région 6. Puis, dans une étape f3), on fabrique une image binaire de rang n+1 à partir de l'image de rang n+1, sélectionnée précédemment, et de l'image de convolution réalisée à l'étape f2). L'image binaire de rang n+1 comprend les régions de l'image de rang n+1 ayant au moins un voxel en commun avec l'image binaire de référence de rang n. Autrement dit, sont affichées dans l'image binaire de rang n+1, les régions 50-60 de l'image de rang n+1 auxquelles appartiennent les voxels 5 et les voxels 6 de l'image de convolution. L'image binaire de rang n+1 est illustrée en figure 17. Selon une alternative, peuvent n'être affichées, dans l'image binaire de rang n+1, que les régions de l'image de rang n+1 ayant un effectif, supérieur à un seuil déterminé, de voxels en commun avec l'image binaire de référence de rang n. Ce seuillage permet d'exclure les régions trop faiblement connectées avec la région illustrant la tumeur, c'est-à-dire les régions ayant un effectif trop faible. D'autres solutions peuvent être utilisées pour supprimer ces régions trop faiblement connectées comme par exemple procéder à une érosion morphologique de l'image de convolution. Cette érosion morphologique consiste à supprimer un nombre de voxels déterminé dans chaque région, cette suppression étant: faite au niveau des contours des régions. L'érosion morphologique est obtenue en faisant parcourir l'image par un élément structurant carré. La taille (le coté) de l'élément structurant est communément un nombre impair de voxels supérieur à 3. De préférence, on utilise un élément structurant de 3x3 voxels ou, éventuellement, de 5x5 voxels. L'érosion est un � opérateur de voisinage � dont la fonction est d'attribuer au voxel central la valeur minimum des valeurs des huit voxels voisins, pour un élément structurant de 3x3 voxels ou, des vingt-quatre voxels voisins, pour un élément structurant de 5x5 voxels. Il est aussi possible de procéder à une comparaison du nombre de voxels des régions dans l'image de convolution par rapport à l'effectif des régions correspondantes dans l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape fi). Ainsi, si le nombre de voxels d'une région dans l'image de convolution est très inférieur au nombre de voxels de la région correspondante, dans l'image de rang n+1, cela peut signifier que ces régions représentent des objets différents. Il convient alors de ne pas afficher dans l'image binaire de rang n+1, la région ayant un petit effectif dans l'image de convolution. A titre d'exemple, la région 50 aurait pu ne pas être affichée dans l'image binaire de rang n+1, car le nombre de voxel 5 dans l'image de convolution est très inférieur au nombre de voxels de la région 50. Le terme inférieur est donné à titre général. Il appartient à l'homme du métier de fixer le ratio minimum entre les effectifs de voxels comme il le souhaite. Ensuite, dans une étape f4), le système prend l'image binaire 10 de rang n+1 comme nouvelle image de référence. Puis le système recommence le traitement selon les étapes f1) à f4) en incrémentant le rang des images jusqu'à ce que le résultat de la convolution soit nul, c'est-à-dire jusqu'à ce qu'il n'y ait aucun voxel en commun entre les images utilisées pour la convolution. L'image issue de la 15 convolution est alors entièrement noire. Ceci signifie que, la dernière image criblée utilisée pour le traitement itératif ne comprend aucun voxel représentant la tumeur. Un traitement décroissant g) est également effectué à partir de l'image binaire de référence de rang n. Pour effectuer ce traitement 20 décroissant, l'image de rang n-1 est sélectionnée au cours d'une étape g1). Cette image précède, dans la série, l'image de référence de rang n. Ensuite, comme pour le traitement croissant, le procédé comprend une étape g2), au cours de laquelle une convolution est réalisée entre l'image binaire de référence de rang n et l'image de rang n-1 pour 25 fabriquer une image de convolution dans laquelle sont représentées les voxels communs entre ces deux images. Ensuite, dans une étape g3), une image binaire de rang n-1 est réalisée à partir de l'image de rang n-1 et de l'image de convolution. L'image binaire de rang n-1 comprend les régions de l'image de rang n-1 30 ayant au moins un voxel en commun avec l'image binaire de référence de rang n. Puis, dans une étape g4), l'image binaire de rang n-1 est prise comme nouvelle image de référence et le traitement est recommencé en décrémentant le rang des images, jusqu'à ce que le résultat de la convolution soit nul, c'est-à-dire jusqu'à ce qu'il n'y ait aucun voxel en commun entre les images utilisées pour la convolution. L'image issue de la convolution est alors entièrement noire. Ceci signifie que, la dernière image criblée utilisée pour le traitement itératif ne comprend aucun voxel représentant la tumeur. Les traitements croissant f) et décroissant g) peuvent être effectués successivement ou simultanément. En outre, ils peuvent être inversés, c'est-à-dire qu'ils peuvent être réalisés dans n'importe quel ordre. Ensuite, le calcul du volume de la tumeur cérébrale est obtenu en sommant les voxels affectés d'une seconde valeur binaire dans l'ensemble des images binaires obtenues par les étapes d) à g), puis en multipliant le nombre de voxels obtenus par leur résolution spatiale. Enfin, la valeur du volume mesuré peut être, soit affichée, soit stocké dans une mémoire pour une utilisation ultérieure. Pour faciliter le choix, à l'étape d) de l'étape -III-, d'une image traitée lors de l'étape -I- de segmentation, et pour s'assurer que cette étape -I-s'est correctement déroulée, l'étape -II- d'affichage des images obtenues comprend une étape de superposition des images segmentées avec les images brutes. Plus précisément, les images obtenues à l'étape précédent l'étape -II- (c'est-à-dire à l'étape c) ou à l'étape y)), sont superposées aux images brutes de sorte que les voxels de premières valeurs binaires (donc les voxels de l'arrière-plan) de chaque image obtenue à l'étape précédant l'étape -II-, acquièrent la valeur du voxel correspondant dans l'image brute. Les autres voxels de l'image obtenue à l'étape précédant l'étape -II- conservent leur valeur arbitraire acquise à l'étape c). I_e résultat de cette superposition est illustré en figure 18 dans laquelle la tumeur 2 est représentée par une région homogène de voxels de même valeur que celles acquises à l'étape c) (figures 3bis ou 13). Le reste de l'image est constitué des voxels issus de l'image brute. La superposition peut être faite par un traitement consistant à remplacer dans l'image brute les voxels dont les coordonnées dans l'image binaire ont une valeur différente de 0 par une couleur bien visible, c'est-à-dire une valeur très peut ou pas représentée dans l'image brute. Selon une variante illustrée en figure 19, seuls sont superposés, à l'image brute, les voxels formant le contour des régions obtenues à l'étape c). À cette fin, l'image obtenue à l'étape précédant l'étape -II- est traitée afin de ne conserver que les voxels formant le contour de chaque région. Un premier exemple de traitement se fait comme suit. Une érosion morphologique des régions de l'image obtenue à l'étape c) ou y) est réalisée. L'image d'érosion obtenue représente donc les mêmes régions, dont les contours ont été amputés d'un nombre de voxels déterminé. Puis cette image d'érosion est soustraite à l'image obtenue à l'étape c) ou y), afin d'obtenir une image dans laquelle seuls les contours des régions apparaissent, les autres voxels appartenant à l'arrière-plan. Cette soustraction est obtenue, par exemple, par un opérateur � OU exclusif � (XOR) : ne sont conservés, dans l'image de contour, que les voxels appartenant à l'image obtenue à l'étape c) ou y) ou à l'image d'érosion mais pas les voxels communs aux deux images. Les contours obtenus sont des contours internes de la tumeur, c'est-à-dire que les voxels qui les constituent appartiennent à la tumeur. Un deuxième exemple de traitement se fait comme suit. Une dilatation morphologique des régions de l'image obtenue à l'étape c) ou y) est réalisée. La dilatation est un � opérateur de voisinage � dont la fonction est d'attribuer au voxel central la valeur maximum des valeurs des huit voxels voisins, pour un élément structurant de 3x3 voxels, ou des vingt-quatre voxels voisins, pour un élément structurant de 5x5 voxels. L'image de dilatation obtenue représente donc les mêmes régions, dont les contours ont été enrichis d'un nombre de voxels déterminé. Puis, comme pour le premier exemple de traitement, l'image de dilatation est soustraite à l'image obtenue à l'étape c) ou y), afin d'obtenir une image dans laquelle seuls les contours des 29 régions apparaissent. Les contours obtenus sont des contours externes de la tumeur, c'est-à-dire que les voxels qui les constituent n'appartiennent pas à la tumeur. Ensuite, l'image de contours obtenue précédemment est superposée à l'image brute de sorte que les voxels de l'arrière-plan ayant la première valeur binaire acquièrent la valeur des voxels correspondant dans l'image brute. Les autres voxels constituant le contour des régions conservent leur valeur acquise à l'étape c). La superposition peut également être faite par un affichage de type calque: sur l'image brute de voxels, est superposée une image vectorielle des contours. Ainsi, les contours ne sont plus représentés par des voxels, mais par des lignes. Ces sont générées automatiquement : les coordonnées x, y des voxels de l'image de contours obtenue précédemment sont transformées en vecteurs pour obtenir une image vectorielle que l'on superpose sur l'image brute. Ce mode de superposition est avantageux lorsque la résolution des images est faible ou lorsqu'il est nécessaire d'agrandir fortement l'image. En effet, les contours restent sous forme d'une fine ligne au lieu d'être constitués de voxels de plus en plus gros au fur et à mesure de l'agrandissement de l'image. Le procédé selon l'invention peut également comprendre, à l'issue de l'étape de traitement itératif, une étape -VI- d'affichage en trois dimensions de l'objet d'intérêt, obtenu par l'empilement des images générées à l'étape de traitement itératif. Dans l'exemple de réalisation décrit, cette étape -VI- d'affichage en trois dimensions de la tumeur, est obtenue par l'empilement des images binaires générées à l'étape -III- de mise en coïncidence spatiale. Cette étape d'affichage en trois dimensions permet d'étudier la structure spatiale de la tumeur. L'étape -VI- d'affichage de l'objet d'intérêt en trois dimensions comprend l'empilement des images binaires générées à l'étape -Il-, et la suppression des voxels de l'arrière-plan (ayant une première valeur binaire) afin de générer l'objet d'intérêt en volume. La représentation en trois dimensions peut être effectuée par 30 le calcul d'une isosurface obtenue par application d'un algorithme de type � marching cubes � au volume de données constitué des images binaires empilées (générées à l'étape ûIII-). Afin de vérifier que tous les voxels appartenant à la tumeur ont bien été pris en compte, l'étape d'affichage en trois dimensions comprend, de préférence, la superposition de la tumeur en volume à une image brute de la série. Cet affichage peut être fait de manière dynamique, c'est-à-dire que l'opérateur peut faire défiler les images brutes, selon leur rang dans la série, tout en conservant l'affichage de la tumeur en trois dimensions. Ainsi, l'utilisateur peut vérifier qu'une partie de la tumeur n'a pas été oubliée lors du traitement. Cet affichage est illustré en figure 20 où la tumeur en trois dimensions T est affichée en superposition sur une image Iä de la série. Des traitements complémentaires peuvent être apportés au procédé selon l'invention afin d'améliorer le criblage et la détection de l'objet d'intérêt dans les images brutes de la série. Ainsi, dans l'exemple de réalisation décrit, avant l'étape a), le procédé peut comprendre une étape préliminaire de filtrage de réduction du bruit des images brutes de la série. Ce bruit est illustré par des voxels de valeurs très différentes de celles des voxels représentant les objets du milieu et le milieu lui-même. Ce bruit se traduit par un chatoiement (ou speckie en anglais) de l'image plus ou moins important. Il est dû aux imperfections � électroniques � des capteurs du dispositif d'imagerie. À titre d'exemple, le filtre utilisé pour la réduction du bruit est un filtre NAGAO ou un filtre KUWAHARA. Le filtre NAGAO a montré une efficacité inattendue pour le traitement d'images IRM du crâne de patients pour la détection de tumeur cérébrale. En effet, lorsque ce filtre a été appliqué avant la mise en oeuvre du procédé de traitement selon l'invention, les résultats de la segmentation et de la coïncidence spatiale ont été notoirement améliorés. Par ailleurs, si l'objet d'intérêt est mal séparé du milieu et ou des objets qui l'entourent, malgré un filtrage de réduction de bruit et/ou un ajustement du criblage lors de l'étape a), le procédé selon l'invention peut comprendre une étape de séparation manuelle de l'objet d'intérêt et du reste de l'image. Cette étape peut être réalisée par la création, par l'utilisateur, d'une ligne de voxels entre l'objet et son entourage. De préférence, la ligne de voxels est affectée de la même valeur que celle des voxels de l'arrière-plan. L'objet n'est alors plus connecté aux objets qui l'entourent. Le procédé selon l'invention peut également comprendre des étapes de prétraitement visant à diminuer la quantité de calcul à effectuer, et donc à diminuer le temps de traitement des images. Ainsi, le procédé selon l'invention peut comprendre une étape dans laquelle l'utilisateur, après avoir visionné toutes les images brutes de la série, ne sélectionne que les images dans lesquelles apparaît l'objet d'intérêt. Ensuite, l'étape de criblage n'est réalisée que sur ce groupe d'images sélectionnées par l'utilisateur. Complémentairement ou alternativement, le procédé selon l'invention peut comprendre une étape de rognage des images brutes. Au cours de cette étape, l'utilisateur sélectionne, dans les images, au moins une zone d'intérêt dans laquelle apparaît l'objet d'intérêt. Ensuite, tous les voxels de l'image n'appartenant pas à cette zone d'intérêt sont soit mis à la valeur de l'arrière-plan, soit supprimés ce qui correspond à un redimensionnement de l'image. La zone d'intérêt doit être de taille suffisante pour que l'objet d'intérêt, ici la tumeur, soit entièrement représentée dans toutes les images de la série. Autrement dit, il ne faut pas que la fenêtre ait une taille et ou une position qui fasse que dans une des images de la série, une partie de la tumeur soit rognée. En pratique, l'utilisateur peut définir la zone d'intérêt en trois dimensions, sur les images brutes empilées, grâce à un � volume d'intérêt �. Le volume d'intérêt peut être de forme cubique ou elliptique, dimensionné et/ou positionné à l'aide de la souris. La position et les dimensions de ce volume d'intérêt permettent ensuite au système de supprimer tous les voxels qui ne sont pas compris dans le volume d'intérêt. Cette suppression peut être réalisée en redimensionnant les images ou en attribuant à ces voxels la valeur de l'arrière-plan. Selon l'invention, le procédé précédent est préférentiellement mis en oeuvre dans un système informatique comprenant une mémoire dans laquelle est chargé un logiciel mettant en oeuvre le procédé précédent. Ce système comprend également une mémoire de stockage des images brutes de la série, connectée à une unité de traitement desdites images, l'unité de traitement étant apte à mettre en oeuvre le logiciel. Cette unité de traitement est connectée à une mémoire de stockage, au moins temporaire, des images traitées par le procédé mis en oeuvre par unité traitement. Le système comprend également une interface d'affichage des images brutes et des images traitées par le procédé. Enfin, le système comprend un moyen de sélection, via l'affichage, d'au moins un voxel d'au moins une image affichée. Ce moyen de sélection est généralement une souris ou un pavé tactile. La mémoire comprenant le logiciel peut être soit une mémoire interne au système informatique, soit un support de données lisible ou utilisable par le système informatique tel qu'un CD-ROM, une clé USB, une mémoire interne d'un autre système informatique capable de communiquer avec le système informatique selon l'invention, etc. L'invention se rapporte également à un logiciel de mise en oeuvre du procédé décrit précédemment, ce logiciel étant enregistré sur un support lisible ou utilisable par un système informatique. REVENDICATIONS1. Procédé de mesure du volume d'un objet d'intérêt (2) situé dans un milieu (1) comprenant une pluralité d'objets (3), à partir d'une série d'images brutes (In) de N coupes de ce milieu (1), chaque image étant constituée de voxels de résolution spatiale déterminée, les objets (2, 3), le milieu (1) et de l'arrière-plan (4) de ce milieu, étant représentés par des ensembles de voxels contigus appelés � régions �, la valeur de chaque voxel, comprise dans un intervalle de valeurs déterminé, étant représentative de l'intensité de réponse à un signal des objets (2, 3), du milieu (1) et de l'arrière- plan (4) de ce milieu, caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape de criblage de chaque image brute (In) de la série, indépendamment les unes des autres, mettant en oeuvre un crible, pour isoler un groupe de voxels répartis en plusieurs régions, au moins l'une d'elles représentant l'objet d'intérêt (2), cette étape générant une série d'images criblées ; - une étape de traitement itératif, image par image, des images criblées précédemment, à partir d'une image criblée de référence dans laquelle l'objet d'intérêt (2) est sélectionné, une image en cours de traitement étant traitée en fonction d'une image prise parmi l'image la précédant ou l'image la suivant dans la série, pour isoler, dans chaque image en cours de traitement, ledit objet d'intérêt (2), cette étape générant des images traitées ne comprenant que ledit objet d'intérêt (2) ; - une étape de sommation des voxels représentant l'objet d'intérêt (2) des images traitées à l'étape précédente, puis de multiplication du nombre de voxels obtenu par leur résolution spatiale pour obtenir le volume de l'objet d'intérêt (2) ; - une étape d'affichage sur une interface ou de stockage dans une mémoire, de la valeur du volume mesuré. 2. Procédé de mesure selon la revendication 1, dans lequel l'étape de criblage de chaque image brute de la série de N images est réalisée par une étape -I- de segmentation de chaque image brute, comprenant les étapes suivantes :a) procéder à un criblage, de telle sorte que les voxels ayant une valeur non comprise dans le crible soient affectés d'une première valeur binaire, et que les voxels de l'image correspondant à l'objet d'intérêt ne soient pas contigus avec des voxels correspondant à d'autres objets du milieu, puis b) procéder à une binarisation pour que les voxels ayant une valeur comprise dans le crible soient affectés d'une seconde valeur binaire, puis c) procéder à un étiquetage des régions constituées par des voxels contigus de seconde valeur binaire pour leur affecter une valeur arbitraire, différente pour chaque région ; 3. Procédé de mesure selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, comprenant une étape -Il- d'affichage des images obtenues à l'étape de criblage de chaque image brute. 4. Procédé de mesure selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l'étape de traitement itératif est réalisée par une étape -III- de mise en coïncidence spatiale des images criblées, comprenant les étapes suivantes : d) choisir l'image criblée, cette image étant de rang n ; e) sélectionner, dans l'image de référence, la ou les région(s) de voxels correspondant à l'objet d'intérêt, et procéder à une binarisation de l'image de telle sorte que seuls les voxels de la ou les région(s) sélectionnée(s) soit affectés d'une seconde valeur binaire, les autres étant affectés d'une première valeur binaire, pour obtenir une image binaire de référence de rang n ; f) effectuer un traitement croissant comprenant les étapes suivantes : f1) sélectionner l'image de rang n+1 suivant, dans la série, l'image de référence de rang n ; f2) réaliser une convolution de l'image binaire de référence de rang n et de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étapefi), pour fabriquer une image de convolution dans laquelle sont représentés les voxels communs entre ces deux images ; f3) à partir de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape f1) et de l'image de convolution, réaliser une image binaire de rang n+1 comprenant les régions de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape f1) ayant au moins un voxel en commun avec l'image binaire de référence de rang n ; f4) prendre l'image binaire de rang n+1 réalisée à l'étape f3) précédente comme nouvelle image de référence ; f5) recommencer le traitement selon les étapes f1) à f4) en incrémentant le rang des images jusqu'à ce que le résultat de la convolution soit nul ; effectuer un traitement décroissant comprenant les étapes suivantes : g1) sélectionner l'image de rang n-1 précédant, dans la série, l'image de référence de rang n ; g2) réaliser une convolution de l'image binaire de référence de rang n et de l'image de rang n-1 sélectionnée à l'étape 20 g1), pour fabriquer une image de convolution dans laquelle sont représentés les voxels communs entre ces deux images ; g3) à partir de l'image de rang n-1 sélectionnée à l'étape g1) et de l'image de convolution, réaliser une image binaire de 25 rang n-1 comprenant les régions de l'image de rang n-1 sélectionnée à l'étape g1) ayant au moins un voxel en commun avec l'image binaire de référence de rang n ; g4) prendre l'image binaire de rang n-1 réalisée à l'étape g3) précédente comme nouvelle image de référence ; 30 g5) recommencer le traitement selon les étapes g1) à g4) en décrémentant le rang des images jusqu'à ce que le résultat de la convolution soit nul ; 10 g) 15les étapes f) et g) étant effectuées successivement, dans n'importe quel ordre, ou simultanément, en partant de l'image de référence de rang n. 5. Procédé de mesure selon la revendication 4, dans lequel l'étape de sommation est mise en oeuvre par une addition des voxels affectés d'une seconde valeur binaire dans l'ensemble des images binaires obtenues par les étapes d) à g). 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant, en outre, une étape -VI- d'affichage en trois dimensions de l'objet d'intérêt, obtenu par l'empilement des images générées à l'étape de traitement itératif. 7. Procédé selon la revendication 6 lorsqu'elle dépend de la revendication 4, dans lequel l'étape -VI- d'affichage comprend les étapes suivantes : -VI-1) empilement des images binaires générées à l'étape -III- de mise en coïncidence spatiale et suppression des voxels de première valeur binaire pour générer l'objet d'intérêt en volume -VI-2) superposition de l'objet d'intérêt en volume à une image brute de la série. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 7, dans lequel l'étape a) est précédée d'une étape a) de détection des contours des objets compris dans le milieu, à l'aide d'un filtre détecteur de contours. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 8, comprenant, en outre, entre l'étape b) et l'étape c), une étape 13) 25 d'homogénéisation des régions de chaque image. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'étape [3) d'homogénéisation comprend les étapes suivantes : X31) réaliser une inversion binaire de l'image binaire obtenue à l'étape b), de manière à inverser les valeurs des voxels, ceux étant 30 affectés d'une première valeur binaire acquérant la seconde 37 valeur binaire, ceux étant affectés de la seconde valeur binaire acquérant la première valeur binaire ; [32) procéder à un étiquetage des régions constituées par des voxels contigus pour leur affecter une valeur arbitraire, différente pour chaque région ; (33) affecter la première valeur binaire aux voxels de la région de l'arrière-plan de l'image, cette région étant identifiée comme celle comprenant au moins un des quatre voxels formant un sommet de l'image ; 134) effectuer une binarisation de l'image obtenue à l'étape précédente, de sorte que les voxels de la première valeur binaire conservent leur valeur, et que les voxels de valeur différente de la première valeur binaire acquièrent la seconde valeur binaire ; (35) procéder à une opération logique binaire de type � OU � entre l'image obtenue à l'étape b) et l'image obtenue à l'étape (34) pour générer une image binaire comprenant tous les voxels de seconde valeur binaire de ces deux images, les autres voxels étant de première valeur binaire. 11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel l'étape (3) d'homogénéisation comprend, en outre, avant l'étape (31), une étape 130) de création d'une ligne verticale ou horizontale de voxels affectés de la même valeur que celle des voxels de l'arrière-plan, la ligne étant disposée pour séparer le milieu en deux parties tout en conservant l'intégrité de la région de voxels de l'objet d'intérêt. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 11, comprenant, après l'étape c), une étape y) de filtrage de chaque image pour supprimer les régions comprenais: un nombre de voxel inférieur à un effectif minimum. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 12, dans lequel l'étape -Il- d'affichage comprend une étape de superposition de l'image obtenue à l'étape précédant l'étape -II- à l'image brute, de sorteque les voxels de première valeur binaire de l'image obtenue à l'étape précédant l'étape -II- acquièrent la valeur des voxels correspondant dans l'image brute, les autres voxels conservant leur valeur arbitraire, acquise à l'étape c). 14. Procédé selon la revendication 13, dans lequel l'étape -Il- comprend les étapes suivantes : -II-1) traiter l'image obtenue à l'étape précédant l'étape -Il- afin de ne conserver que les voxels formant le contour de chaque région, les autres voxels étant mis à la première valeur binaire -H-2) superposer l'image obtenue à l'étape -II-1) à l'image brute, de sorte que les voxels de première valeur binaire de l'image obtenue à l'étape -II-1) acquièrent la valeur des voxels correspondant dans l'image brute, les autres voxels conservant leur valeur arbitraire, acquise à l'étape c). 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications 4 à 14, comprenant, en outre, entre les étapes f2) et f3), et entre les étapes g2) et g3), une étape de filtrage de l'image de convolution pour y supprimer les régions de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape fi), et/ou de rang n-1 sélectionnée à l'étape g1), ayant un nombre inférieur à l'effectif déterminé. 16. Procédé selon la revendication 15, dans lequel l'étape de filtrage est réalisée par un seuillage. 17. Procédé selon la revendication 15, dans lequel l'étape de filtrage est réalisée par une érosion morphologique. 18. Procédé selon la revendication 15, dans lequel l'étape de filtrage est réalisée par une comparaison du nombre de voxels des régions dans l'image de convolution par rapport à l'effectif des régions correspondantes dans de l'image de rang n+1 sélectionnée à l'étape f1) et/ou dans l'image de rang n-1 sélectionnée à l'étape g1). 19. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 18, comprenant, avant l'étape a), une étape préliminaire de filtrage deréduction de bruit des images brutes de la série. 20. Procédé selon la revendication 19, dans lequel l'étape de filtrage de réduction de bruit est réalisée par un filtre pris parmi le filtre NAGAO et le filtre KUWAHARA. 21. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 20, comprenant, avant l'étape a), une étape de séparation manuelle de l'objet d'intérêt et du milieu et/ou des objets qui l'entourent par la création d'une ligne de voxels affectés de la même valeur que celle des voxels de l'arrière-plan. 22. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 21, comprenant, avant l'étape a), une étape dans laquelle l'utilisateur, après avoir visionné toutes les images brutes, ne sélectionne que les images dans lesquelles apparaît l'objet d'intérêt. 23. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 22, comprenant, avant l'étape a), une étape de rognage des images brutes, comprenant une sélection, dans les images, d'au moins une zone d'intérêt dans laquelle apparaît l'objet d'intérêt, et un redimensionnement des images à partir de l'image comprenant la ou les zones d'intérêt les plus étendues. 24. Système informatique de mesure du volume d'un objet d'intérêt situé dans un milieu comprenant une pluralité d'objets, à partir d'une série d'images brutes de N coupes de ce milieu, caractérisé en ce qu'il comprend : - une mémoire comprenant un logiciel mettant en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 23, une mémoire de stockage des images brutes de la série, connectée à - une unité de traitement desdites images stockées dans la mémoire, l'unité de traitement étant apte à mettre en oeuvre le logiciel, connectée à - une mémoire de stockage des images traitées par le procédé mis 40 en oeuvre par l'unité de traitement, connectée à - une interface d'affichage des images brutes et des images traitées par le procédé mis en oeuvre par l'unité de traitement, et - un moyen de sélection via l'interface, d'au moins un voxel d'au moins une image affichée. 25. Système informatique selon la revendication 24, dans lequel la mémoire comprenant le logiciel est prise dans le groupe constitué par une mémoire interne au système informatique et un support de donné lisible ou utilisable par le système informatique. 26. Support lisible ou utilisable par un système informatique, sur lequel est enregistré un logiciel de mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 23.