Brevet FR2953309A1 — publié le 20110603

Procédé pour estimer l'adéquation d'un processus d'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion L'invention concerne un système et un procédé pour estimer l'adéquation d'un processus d'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion. L'invention s'appuie notamment sur des techniques d'imagerie de Perfusion par Résonance Magnétique (Perfusion Weighted Magnetic Resonance Imaging (PW-MRI) en langue anglaise) ou par Tomodensitométrie (Computed Tomography (CT) en langue anglaise). Ces techniques permettent d'obtenir rapidement des informations précieuses sur l'hémodynamique d'organes tels que le cerveau ou le coeur. Ces informations sont particulièrement cruciales pour un praticien cherchant à établir un diagnostic et à prendre une décision thérapeutique dans le traitement en urgence de pathologies telles que les accidents vasculaires cérébraux. Pour mettre en oeuvre de telles techniques, on utilise un appareil d'imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire ou par Tomodensitométrie. Celui-ci délivre une pluralité de séquences d'images numériques d'une partie du corps, notamment du cerveau. Ledit appareil applique pour cela une combinaison d'ondes électromagnétiques à haute fréquence sur la partie du corps considérée et mesure le signal réémis par certains atomes. L'appareil permet ainsi de déterminer la composition chimique et donc la nature des tissus biologiques en chaque point (ou voxel) du volume imagé. Des séquences d'images sont analysées au moyen d'une unité de traitement dédiée. Cette unité de traitement délivre in fine à un praticien, une estimation des paramètres hémodynamiques à partir des images de perfusion, au moyen d'une interface homme-machine adaptée. Le praticien peut ainsi réaliser un diagnostic et décider de l'action thérapeutique qu'il jugera adéquate. Des images de perfusion par Résonance Magnétique Nucléaire ou par Tomodensitométrie sont obtenues en injectant un agent de contraste (par exemple un sel de gadolinium pour l'Imagerie par Résonance Magnétique) par voie intraveineuse et en enregistrant son bol au cours du temps au niveau de chaque voxel de l'image. Par souci de concision, nous omettrons les indices x,y,z pour identifier des voxels. Par exemple, au lieu de noter Sx y,z (t) le signal pour un voxel de coordonnées x,y,z, nous le noterons simplement S(t). Il est entendu que les opérations et les calculs décrits dans la suite sont généralement effectués pour chaque voxel d'intérêt, de sorte à obtenir au final des images ou des cartes représentatives des paramètres hémodynamiques que l'on cherche à estimer. Un modèle standard permet de relier l'intensité des signaux S(t) mesurée au cours du temps t, à la concentration C(t) dudit agent de contraste. Par exemple, en Tomodensitométrie de Perfusion, le signal pour chaque voxel est directement proportionnel à la concentration : S(t)=a.C(t), a étant une constante non nulle. En Imagerie de Perfusion par Résonance Magnétique Nucléaire, il existe une relation exponentielle -k.TE.C(t) S(t) = S0.e où So est l'intensité moyenne du signal avant l'arrivée de l'agent de contraste, TE est le temps d'écho (echo time en langue anglaise} et k est une constante dépendant de la relation entre la susceptibilité paramagnétique et la concentration de l'agent de contraste dans le tissu. La valeur de la constante k pour chaque voxel étant inconnue, celle-ci est fixée à une valeur arbitraire pour tous les voxels d'intérêt. On obtient ainsi des estimations relatives et non pas absolues. Lesdites informations relatives restent pertinentes puisque l'on est intéressé principalement par la variation de ces valeurs relatives dans l'espace. La concentration C(t) peut alors être exprimée elle- même par le modèle de convolution standard de perfusion C(t)=BF•Ca(t)OR(t) où Ca(t) est la concentration de l'agent de contraste dans l'artère alimentant le volume de tissu dans un voxel (Fonction d'Entrée Artérielle ou Arterial Input Function (AIF) en langue anglaise), BF est le Flux Sanguin dans le volume de tissu (Blood Flow en langue anglaise), R(t) est la Fonction de Répartition Complémentaire du temps de transit dans le volume de 15 tissu (residue function en langue anglaise) et E+ désigne le produit de convolution. Il existe différents processus pour estimer des paramètres hémodynamiques tels que par exemple le flux 20 sanguin BF dans un volume de tissu. Parmi ceux-ci, nous pouvons citer, à titre d'exemple, des procédés mis en oeuvre dans des systèmes d'analyse d'imagerie de perfusion, à base de fonction(s) d'entrée 25 artérielle pour lesquels une/des fonction(s) d'entrée artérielle Ca(t) est/sont une/des donnée(s) expérimentale(s). De tels procédés sont généralement subdivisés en deux sous-ensembles selon que la fonction de répartition complémentaire est ou n'est pas modélisée 30 à l'aide d'un modèle paramétrique ou semi-paramétrique théorique. Pour un procédé pour lequel la fonction de répartition complémentaire n'est pas modélisée, en Imagerie de Perfusion par Résonance Magnétique Nucléaire, 35 une première étape consiste à estimer So, en prenant par exemple sa moyenne avant que l'agent de contraste n'arrive, à partir d'un signal expérimental S(t). On obtient ainsi une estimation de la concentration de l'agent de contraste C(t) grâce à la relation C(t)=- 1 in k•TE s (t) so Connaissant C(t) et la fonction d'entrée artérielle Ca(t), on peut alors déterminer par déconvolution numérique la fonction BF.R(t) sous le modèle standard de perfusion. Par suite, on peut obtenir une estimation du paramètre BF puisque R(0)=l par définition. On peut obtenir en outre, par exemple, une estimation du Temps de Transit Moyen dans le tissu (Mean Transit Time (MTT) en +0o langue anglaise), puisque MIT= J R(t)dt. On peut obtenir 0 également une estimation du volume sanguin dans le tissu (Blood Volume (BV) en langue anglaise) par la relation BV = BF.MTT . Selon l'état de la technique, il ne semble pas possible de concevoir une unité de traitement apte à mettre en œuvre un procédé de déconvolution du modèle standard de perfusion C(t)=BF•Ca(t)®R(t) sans devoir fournir une fonction d'entrée artérielle Ca(t). En effet ledit modèle est exprimé sous la forme d'une seule équation et il existe deux inconnues. Des techniques ont donc été envisagées pour fixer une ou plusieurs Fonctions d'Entrée Artérielles Ca(t) et rendre ainsi possible la déconvolution de courbes de concentration C(t) afin d'estimer les paramètres hémodynamiques. Pour estimer des paramètres hémodynamiques d'un organe tel que le cerveau humain, selon une première technique, une fonction d'entrée artérielle globale est choisie manuellement par un praticien. Le choix peut porter par exemple sur l'artère sylvienne contralatérale à l'hémisphère pathologique dans le cas de l'imagerie de perfusion du cerveau. On peut obtenir en variante une fonction d'entrée artérielle globale au moyen de mesures supplémentaires, par exemple optiques. Selon une deuxième technique, une fonction d'entrée artérielle globale est obtenue automatiquement à partir d'images de perfusion au moyen de techniques de traitement du signal telles que le Partitionnement de Données (Clustering en langue anglaise) ou l'Analyse en Composantes Indépendantes (Independent Component Analysis (ICA) en langue anglaise). Selon une troisième approche, des fonctions d'entrée artérielles locales sont produites automatiquement à partir d'images de perfusion à l'aide de techniques de traitement du signal et de critères de sélection. On recherche par exemple la « meilleure » fonction dans un voisinage immédiat du voxel courant pour lequel on souhaite estimer les paramètres hémodynamiques. Selon de tels procédés, le modèle de convolution C(t) = BF•Ca (t) E• R(t) est tout d'abord discrétisé au cours du temps par l'approximation ti i `di=1,N, C(ti)=BF. fCa(r)R(t-r)dr~BF.i,t.l Ca(ti)R(ti-tk) où ti 0 k=0 sont des instants d'échantillonnage des signaux et At est la période d'échantillonnage. On se ramène alors à un système linéaire A.b = c en posant : " Ça (tl) 0 0 Ça (t2 ) Ça (tl ) ... 0 ~Ca(tN) Ca(tN_1) ... Ca(t1 R(tl) R(t2) R(tN) A=At. , b=BF. c=30 En pratique, la matrice A est mal conditionnée et presque singulière, de sorte qu'on ne peut pas inverser directement ce système linéaire. La déconvolution de la courbe de concentration par la fonction d'entrée artérielle, que celle-ci soit globale ou locale (et par conséquent l'estimation des paramètres hémodynamiques) est effectuée en utilisant, par exemple, des méthodes de déconvolution non-paramétriques telles que la Décomposition en Valeurs Singulières (Singular Value Decomposition en langue anglaise), la Déconvolution de Hunt dans le domaine fréquentiel, la régularisation de Tikhonov(...). On peut ainsi obtenir une estimation b du vecteur b. On trouve également de nombreuses variantes de ces méthodes à base de fonction(s) d'entrée artérielle(s). Par exemple, les fonctions d'entrée artérielles expérimentales peuvent être préalablement ajustées à un modèle théorique, afin d'accroître le rapport signal sur bruit. On peut également sur-échantillonner artificiellement le signal ou encore s'affranchir des problèmes dus au phénomène de recirculation, lorsqu'il y a chevauchement temporel du signal de circulation de l'agent de contraste (first pass) et du signal de recirculation (second pass). Il existe d'autres procédés à base de fonction(s) d'entrée artérielle Ca(t) pour lesquels Ca(t) est une donnée expérimentale mais pour lesquels des modèles physiologiques paramétriques et semi-paramétriques sont utilisés pour modéliser la fonction de répartition complémentaire du temps de transit dans le tissu R(t,OR) où OR est un vecteur de paramètres. A titre d'exemple, on peut utiliser ainsi un modèle paramétrique « Gamma Intégral » à deux paramètres : +oo R(t,OR)= J h(r,a,,l3)dr t>0 ta-le-t1 J3 h(r,a,f) fla a>0,f>0 F(a) OR =(a,/.3) F ( ) fonction Gamma d'Euler encore un modèle dit _ t {R(t®R)=e'T t?0 OR = {MTT} ou « monoexponentiel » L'utilisation d'un modèle théorique R(t,OR) permet d'éviter de devoir effectuer l'opération de déconvolution de la courbe de concentration par la fonction d'entrée artérielle, connue pour être mal posée et numériquement instable, et d'obtenir ainsi des fonctions de répartition complémentaires admissibles au niveau physiologique et de meilleures estimations des paramètres hémodynamiques. (t1,OR) En multipliant numériquement le vecteur BF R(t2,OR) R(tN,OR) par la matrice de convolution A décrite précédemment, on obtient, sous le modèle standard de perfusion, un modèle paramétrique ou semi-paramétrique théorique M pour la courbe de concentration C(t) de paramètres O ={OR,BF} ainsi qu'un modèle paramétrique ou semi-paramétrique théorique pour le signal S(t) de paramètres 0={OR,BF,So}. On peut alors ajuster ces modèles aux données expérimentales respectives pour obtenir des estimations des paramètres hémodynamiques tels que le flux sanguin BF sans avoir à déconvoluer directement les courbes de 5 concentration. Les méthodes d'ajustement d'un tel modèle paramétrique ou serai-paramétrique à un signal expérimental incluent : - les Méthodes du Maximum de Vraisemblance ; 10 - les Méthodes des Moindres Carrés Non-linéaires (cas particulier des Méthodes du Maximum de Vraisemblance lorsque le bruit de mesure est supposé blanc, stationnaire et Gaussien) ; - la Méthode de Bayes. 15 Prenons comme exemple, un procédé mettant en oeuvre la méthode de Bayes pour ajuster le signal de perfusion par Résonance Magnétique S(t). Si nous supposons que le bruit de mesure additif est blanc, Gaussien, stationnaire et d'écart-type 6 = OB, 20 alors la fonction de vraisemblance ou distribution directe des données expérimentales D=[S(tl),...,S(tN)] connaissant tous les paramètres 0={19R,6,BF,So} et le modèle M s' écrit N p(DIO,M)=np(S( i=1 -2 -k•TE C(tiJ S(ti)-Soe N )IO,M) _ (2n) 2 a.ùNe_ 262 25 Dans le cas de l'Imagerie de Perfusion par Résonance Magnétique Nucléaire, un procédé d'estimation comporte une étape de calcul de C(t) telle que C(tl) 02) _ BF.A. CItN) R (t1, OR ) R(t2,OR) R(tN,OR ) où A est la matrice de convolution décrite précédemment obtenue à partir de la fonction d'entrée artérielle expérimentale. Etant donnée une distribution conjointe a priori de tous les paramètres sachant le modèle p(OI M)=p(OR,BF,So,6I M) , représentant l'information dont on dispose sur ces paramètres avant d'obtenir les images de perfusion, on obtient une distribution conjointe a posteriori par la règle de Bayes : pOM DO,M p(OID,M)= ( ( )pI ap(OIM)p(DIO,M) 1 f p(OIM)p(DIO,M)d® l I 1 0 A partir de cette distribution conjointe, on peut alors obtenir la distribution marginale a posteriori de chacun des paramètres hémodynamiques d'intérêt en marginalisant tous les autres. De cette distribution marginale, on peut enfin obtenir un estimateur du paramètre, par exemple l'estimateur de Bayes sous fonction de coût quadratique en prenant l'espérance mathématique de cette distribution ou encore la valeur la plus probable du paramètre (estimateur du maximum a posteriori). Par exemple, pour le Flux Sanguin BF, nous avons respectivement : - la distribution marginale a posteriori : p(BFID,M)= f p(OID,M)d(O\BF) O\BF f f f p(OR,BF,So,6I D,M)dadSodOR ORSo6 - l'Estimateur de Bayes BF de BF sous la fonction _ 11 de coût quadratique LI BF-BFQJ=CBF-BFQ12 _ BFQ = BF.p(BFI D,M)dBF BF - la valeur la plus probable du paramètre BFP = arg max p (BFI D, M) BF Il existe également des processus pour estimer des paramètres hémodynamiques pour lesquels on utilise un modèle physiologique paramétrique ou semi-paramétrique Ca(t,0a) d'une fonction d'entrée artérielle et un modèle physiologique paramétrique ou semi-paramétrique R(t,OR) de la fonction de répartition complémentaire du temps de transit dans le tissu. A titre d'exemple un modèle physiologique 10 paramétrique ou semi-paramétrique Ca(t,Oa) d'une fonction d'entrée artérielle peut être un modèle dit « tri-Gamma » à douze paramètres défini par : a(tùto )a°-1 e-`t-t°)/fl0 b(tùtl)al-1 e-(t-tl)/A c(tùt2)a2-1 e-(t-t2)/Q2 Nooe°F(ao) + jaialr(al) + ,2a2F(a2) Oa =(a,b,c,a0,f30,t0,a1,fll,t1,a2,fl2,t2) F ( ) : fonction Gamma d'Euler 15 De même un modèle physiologique paramétrique ou semi-paramétrique R(t,OR) de la fonction de répartition complémentaire du temps de transit dans le tissu peut être un modèle dit « Gamma Intégral Corrigé » à deux paramètres : t R(t,OR) = H(t)ù1 h(z,MTT,)dr 0 MTT t '3 e-t//3 h(r,MTT,/3)= MTT MTT>0,f >0 fl F(MTT) OR = (MTT, f) H ( ) : fonction généralisée créneau de Heaviside r ( ) : fonction Gamma d'Euler 20 De tels procédés peuvent éventuellement utiliser en outre une contrainte 'P(Da) portant par exemple sur le modèle de la fonction d'entrée artérielle Ca(t,0a). Cette troisième relation peut exprimer la conservation d'une quantité physique sur toutes les fonctions d'entrée artérielles d'intérêt, telle que la masse totale de l'agent de contraste circulant dans un voxel artériel au cours du temps. De manière particulièrement avantageuse, cette contrainte est indépendante du modèle Ca(t,Oa) considéré. Elle peut par exemple s'exprimer, de manière générale, par une relation entre les paramètres Oa du modèle de la fonction d'entrée artérielle telle que 'P (Oa) = O . Selon ce type de procédé pour estimer des paramètres hémodynamiques en Imagerie par Résonnance Magnétique Nucléaire, on introduit ainsi un modèle théorique global M éventuellement contraint tel que, par exemple : S(t)=S0e-''(t) ~C(t)=BF•Ca(t,0a)O R(t,OR) `Y(Oa)=O O = {Oa,OR,OB,BF,S01 Un tel procédé permet alors d'estimer les paramètres hémodynamiques avec des techniques telles que celles décrites pour les méthodes semi-paramétriques. Par exemple, si l'on applique la méthode de Bayes dans le cas du modèle « tri-Gamma » pour une fonction 25 d'entrée artérielle de paramètres ®a =(a,b,c,ap,flp,t0,a1,fll,tl,a2,f2,t2) pour laquelle une contrainte sur les paramètres peut être exprimée comme a+b+c=Co. On a donc la relation : 1I'(Oa)=a+b+c-Co . Sous cette contrainte, on peut ainsi éliminer l'un 30 des trois paramètres, par exemple c en posant c =C0 -a-b , et se ramener à un modèle Ca(t,Oa) contraint à onze paramètres libres, tel que : ao-1 -(t-to~/Qo al-1 a2-1 -(t-t2)/,62 a(t-to) e b(t-t1) e (Co -a-b)(t-t2) e + + ~lalr(ai ) r2a2r(a2) Soient ti,i=1,N des instants d'échantillonnage, S(t1), i =l,N l'intensité du signal de perfusion mesurée en ces instants. Supposons à nouveau le bruit de mesure additif, blanc, Gaussien, stationnaire et d'écart-type a'=OB. Dans le cas de l'Imagerie de Perfusion par Résonance Magnétique Nucléaire, la fonction de vraisemblance ou distribution directe des données de perfusion D=[S(ti),...,S(tN)] connaissant tous les paramètres s'écrit alors : N N p(DIO,M)=flp(S(ti)IO,M)=(21r) 2 o.-Ne i=1 La concentration C(t) est calculée par C(t)=BF•Ca(t,Oa)-Z+R(t,OR), soit numériquement après discrétisation temporelle telle que décrite précédemment soit, de préférence, analytiquement en utilisant éventuellement une approximation pour le produit de convolution de deux distributions de probabilité F. Etant donnée une distribution conjointe a priori de tous les paramètres sachant le modèle contraint global p(OIM)=p(Oa,OR,o,So,6IM), représentant l'information dont on dispose avant d'obtenir les images de perfusion, on 25 obtient une distribution conjointe a posteriori par la règle de Bayes : C 0) (t, a floaor,(ao) 0 =(a,b,a0,p0,t0,al,flk,tpc2,/32,t2) a F ( ) fonction Gamma d'Euler Srtll-SoekTEC(ti) 2 26-2 p(@ID,M)= p(OIM)p DIO M Jp(OIM)p(DIO,M)dOocp(®(M)p(DIO,M) 1 O A partir de cette distribution conjointe, un tel procédé permet d'obtenir la distribution marginale a posteriori de chacun des paramètres hémodynamiques d'intérêt en marginalisant tous les autres. De cette distribution marginale, on peut enfin obtenir un estimateur du paramètre, par exemple l'estimateur de Bayes sous fonction de coût quadratique en prenant l'espérance mathématique de cette distribution ou encore la valeur la plus probable du paramètre. Par exemple, nous avons respectivement pour les flux sanguins BF . p(BFI),M)= f p(OID,M)d(e\BF)= O\CBF f f f f p(Oa,OR,BF,So,6l D,M)dcrdSod®Rd®a ®a%RS0ô puis un Estimateur de Bayes BF de BF sous fonction de 2 BFQ = f BF.p(BFI D,M)dBF BF ou la valeur la plus probable du paramètre : BFP =argmaxp(BFI D, M) BF Quel que soit le procédé utilisé pour estimer des paramètres hémodynamiques - à base de fonction(s) d'entrée artérielle ou paramétrique - on ne peut le comparer à d'autres procédés d'estimation pour sélectionner l'approche minimisant les erreurs en moyenne. Par exemple, on ne peut pas facilement comparer l'estimation produite par la mise en oeuvre d'un procédé à base de fonction(s) d'entrée artérielle avec l'estimation coût quadratique L(BF-BFQ )=(BF-BFQ) obtenue via un procédé paramétrique. De même, il n'est pas aisé de comparer une estimation obtenue par l'utilisation d'un modèle pour une fonction d'entrée artérielle, d'une fonction de répartition complémentaire, ou encore éventuellement par l'utilisation de telle ou telle contrainte, à une estimation obtenue par l'utilisation de modèles et/ou de contraintes distinct(e)s. En outre, on ne peut comparer, pour un même procédé, les ajustements d'un voxel à un autre voxel, d'un type de tissu à un autre, d'un tissu sain à un tissu pathologique, d'un patient à un autre, etc. L'invention permet de répondre à l'ensemble des inconvénients soulevés par les solutions connues. Elle permet notamment de générer des cartes d'erreur représentatives, pour un ensemble de voxels, de distances entre des signaux expérimentaux obtenus par Imagerie de Perfusion et l'estimation desdits signaux obtenue au moyen de techniques mises en oeuvre par les procédés d'estimation de l'état de l'art. Parmi les nombreux avantages apportés par l'invention, nous pouvons mentionner que l'invention 25 permet : d'obtenir des mesures quantitatives et objectives de l'adéquation d'un procédé d'estimation et de le comparer à un deuxième procédé voire de sélectionner le ou les procédé(s) le(s) plus 30 pertinent(s) ; - de comparer l'adéquation d'un même modèle théorique ou d'un même traitement de signaux suivant différents types de données obtenues par Imagerie de Perfusion ; - de segmenter lesdites données pour pouvoir ne conserver que celles pour lesquelles les erreurs sont acceptables. En variante, l'invention prévoit de délivrer des résidus entre des données expérimentales et des données ajustées sous un modèle théorique ou des données fournies par un traitement du signal. On peut ainsi déterminer si de tels résidus correspondent essentiellement à un bruit de mesure ou si, au contraire, des erreurs systématiques sont présentes. Dans ce dernier cas, l'invention permet de suggérer la nécessité d'affiner un modèle et/ou de corriger ou améliorer un traitement pour in fine progresser dans la modélisation et la compréhension des phénomènes et de l'imagerie de perfusion. Bien que l'invention ne porte pas sur un procédé de diagnostic en tant que tel, les avantages apportés par l'invention sont nombreux et significatifs. L'invention peut se révéler particulièrement appréciable en situation d'urgence clinique, offrant ainsi à un praticien une aide pour parfaire un diagnostic et prendre une décision thérapeutique adéquate. A cette fin, il est prévu un procédé pour estimer l'adéquation d'un procédé d'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion d'un volume élémentaire - dit voxel - d'un organe à partir de signaux de perfusion S(t), ledit procédé étant mis en œuvre par une unité de traitement d'un système d'analyse d'imagerie de perfusion. Un tel procédé comporte : une étape pour élaborer une estimation S(t) d'un signal de perfusion S(t) ; une étape pour produire une distance D[S(t),S(t)] entre ledit signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci. L'invention prévoit en variante un procédé qui comporte : une étape pour convertir un signal de perfusion S(t) en une concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel ; une étape pour élaborer une estimation C(t) de ladite concentration C(t) ; une étape pour produire une distance D[C(t),C(t)] entre la concentration C(t) et l'estimation C(t) de celle-ci. Il est prévu par l'invention que de tels procédés puissent être mis en œuvre par itérations successives pour une pluralité de voxels considérés. Selon un mode de réalisation, un tel procédé peut comporter une étape pour délivrer une distance à une interface homme-machine apte à restituer à un utilisateur ladite distance. En variante, il peut comporter une étape pour délivrer les distances d'une pluralité de voxels à une interface homme-machine apte à restituer à un utilisateur lesdites distances sous la forme d'au moins une carte d'erreur. L'invention prévoit que l'étape pour produire une distance peut consister à mettre en oeuvre par l'unité de traitement : - une somme des résidus quadratiques SSerr telle que N 2 D=SSen, =E[S(ti)-S )] , N étant le nombre i=1 d'instants ti d'échantillonnage ; une somme des valeurs absolues des erreurs SAerr telle que D = SAerr = EI S(ti)ùS(ti)) , N étant le nombre i=1 d'instants ti d'échantillonnage ; N ou encore une somme telle que D_-2S(t)1n S(ti) , N i=1 S r étant le nombre d'instants ti d'échantillonnage. Selon un autre mode de réalisation, ladite étape peut consister à calculer une distance égale à au moins un coefficient de détermination R2 telle que ~[S(tt)-S\tl)]2 _ 1 N D=1-R2= i-1N _2 où S=ùES(tl), N étant le nombre E [S (t,) -S~ N d'instants ti d'échantillonnage. L'invention prévoit en outre qu'un procédé puisse comporter une étape pour produire un résidu ri =S(ti)-S(ti) correspondant à la différence entre un signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci, à un instant ti pour un voxel donné, voire, en variante une étape pour produire un résidu ri =(:'(ti)-C(ti) correspondant à la différence entre une concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel et l'estimation C(t) de celle-ci, à un instant ti pour ledit voxel. Un tel procédé peut comporter en outre une étape pour délivrer un résidu ri à une interface homme-machine apte à restituer à un utilisateur ledit résidu. En variante, il peut être prévu que l'étape pour produire un résidu ri soit mise en oeuvre une pluralité de fois au cours du temps. Un tel procédé peut alors comporter une étape pour délivrer les résidus ri à une interface homme-machine apte à restituer à un utilisateur 30 lesdits résidus sous la forme d'une courbe temporelle. L'invention prévoit d'adapter une unité de traitement pour que celle-ci comporte : - des moyens pour communiquer avec le monde extérieur, aptes à recevoir - de ce monde extérieur - un signal S(t) obtenu par imagerie de perfusion relatif à un volume élémentaire - dit voxel - d'un organe ; - des moyens de traitement capables d'élaborer une estimation S(t) d'un signal de perfusion S(t) et produire une distance D[S(t),S(t)] entre ledit signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci selon un procédé conforme à l'invention. Les moyens de traitement d'une telle unité de traitement peuvent être adaptés pour produire un résidu ri =S(ti)-S(ti) correspondant à la différence entre un signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci, à un instant ti pour un voxel considéré selon un procédé conforme à l'invention. En variante, l'invention prévoit d'adapter une unité 20 de traitement pour que celle-ci comporte : - des moyens pour communiquer avec le monde extérieur, aptes à recevoir - de ce monde extérieur - un signal S(t) obtenu par imagerie de perfusion relatif à un volume élémentaire - dit 25 voxel - d'un organe ; - des moyens de traitement capables de convertir un signal S(t) en courbe de concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel, élaborer une estimation C(t) de ladite 30 concentration C(t) et produire une distance D[C(t),C(t)] entre ladite concentration C(t) et l'estimation C(t) de celle-ci selon un procédé conforme à l'invention. Les moyens de traitement d'une telle unité de traitement peuvent être adaptés pour produire un résidu ri =C(ti)-C(ti) correspondant à la différence entre une concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel et l'estimation C(t) de celle-ci, à un instant ti pour le voxel considéré selon un procédé conforme à l'invention. Quelle que soit l'unité de traitement selon l'invention, ses moyens pour communiquer peuvent être adaptés pour délivrer, selon un format approprié, une distance voire un résidu à une interface homme-machine apte à restituer à un utilisateur ladite distance ou éventuellement ledit résidu. L'invention prévoit également un système d'analyse d'imagerie de perfusion comportant une unité de traitement et une interface homme-machine adaptées pour in fine restituer à un utilisateur une distance et/ou un résidu élaborés selon un procédé conforme à l'invention. D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent parmi lesquelles : - les figures 1 et 2 présentent deux variantes de réalisation d'un système d'analyse d'imagerie de perfusion ; - Les figures 3 et 4 présentent respectivement une image de perfusion, obtenue par un appareil d'imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire, d'une tranche d'un cerveau humain avant l'injection d'un agent de contraste et pendant la circulation de celui-ci dans les tissus dudit cerveau ; les figures 5a et 5b présentent un signal de perfusion S(t) par Résonance Magnétique Nucléaire typique relatif à un voxel d'un cerveau humain ; la figure 6 présente une courbe de concentration C(t) typique d'un agent de contraste circulant au sein d'un voxel d'un cerveau humain; la figure 7 présente une fonction d'entrée artérielle Ca(t) typique ; les figures 8a et 8b présentent respectivement un procédé conforme à l'invention ; les figures 9 à 12 présentent respectivement une carte relative à un paramètre hémodynamique estimé ; les figures 13 à 17 présentent respectivement des cartes d'erreur conformément à l'invention. La figure 1 permet de présenter un système d'analyse d'images de perfusion. Un appareil 1 d'imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire ou par Tomodensitométrie est commandé à l'aide d'une console 2. Un utilisateur peut ainsi choisir des paramètres 11 pour piloter l'appareil 1. A partir d'informations 10 produites par l'appareil 1, on obtient une pluralité de séquences d'images numériques 12 d'une partie d'un corps d'un humain ou d'un animal. A titre d'exemple préféré, nous illustrerons les solutions issues de l'art antérieur ainsi que l'invention à l'aide d'images numériques issues de l'observation d'un cerveau humain. D'autres organes pourraient aussi être considérés. Les séquences d'images 12 peuvent optionnellement être stockées au sein d'un serveur 3 et constituer un dossier médical 13 d'un patient. Un tel dossier 13 peut comprendre des images de différents types, telles que des images de perfusion ou de diffusion. Les séquences d'images 12 sont analysées au moyen d'une unité de traitement 4 dédiée. Ladite unité de traitement comporte des moyens pour communiquer avec le monde extérieur pour recueillir les images. Lesdits moyens pour communiquer permettent en outre à l'unité de traitement de délivrer in fine à un praticien 6 ou à un chercheur, une estimation des paramètres hémodynamiques à partir des images de perfusion 12, au moyen d'une interface homme-machine adaptée 5. L'utilisateur 6 du système d'analyse peut ainsi confirmer ou infirmer un diagnostic, décider une action thérapeutique qu'il jugera adéquate, approfondir des travaux de recherche... Optionnellement, cet utilisateur peut paramétrer le fonctionnement de l'unité de traitement 4 au moyen de paramètres 16. Par exemple, il peut ainsi définir des seuils d'affichage ou choisir les paramètres estimés qu'il souhaite visualiser. La figure 2 illustre une variante de réalisation d'un système d'analyse pour lequel une unité de prétraitement 7 analyse des séquences d'images 12 pour en déduire des signaux de perfusion 15 par voxel. L'unité de traitement 4 chargée d'estimer les paramètres hémodynamiques 14 est ainsi déchargée de cette action et met en oeuvre un procédé d'estimation à partir de signaux de perfusion 15 réceptionnés par ses moyens pour communiquer avec le monde extérieur. La figure 3 illustre un exemple d'image typique 12 d'une tranche de 5 millimètres d'épaisseur d'un cerveau humain. Cette image est obtenue par Résonance Magnétique Nucléaire. A l'aide de cette technique, on peut obtenir, pour chaque tranche, une matrice de 128 x 128 voxels dont les dimensions sont de 1,5 x 1,5 x 5 millimètres. A l'aide d'une interpolation bilinéaire on peut produire une image à plat de 458 x 458 pixels telle que l'image 20. La figure 4 illustre une image 20 similaire à celle présentée en liaison avec la figure 3. Toutefois cette image est obtenue après une injection d'un agent de contraste. Cette image est un exemple d'image de perfusion typique d'un cerveau. Les artères apparaissent ainsi clairement, contrairement à la même image décrite en figure 3. Selon des techniques connues, il est possible de choisir une ou plusieurs fonctions d'entrée artérielles 21 dans l'hémisphère contralatéral à l'hémisphère pathologique pour estimer des paramètres hémodynamiques. La figure 5b permet d'illustrer un exemple de signal de perfusion S(t) par Résonance Magnétique Nucléaire tel que les signaux 15 délivrés par l'unité de prétraitement 7 décrite en liaison avec la figure 2. Le signal de perfusion est ainsi représentatif de l'évolution d'un voxel au cours du temps t à la suite d'une injection d'un agent de contraste. A titre d'exemple, la figure 5b décrit un tel signal sur une durée de 50 secondes. L'axe des ordonnées décrit l'intensité du signal dont l'unité est arbitraire. Pour obtenir un tel signal, l'unité de traitement 4 selon la figure 1 (ou, en variante, l'unité de prétraitement 7 selon la figure 2), analyse une séquence de n images de perfusion par Résonance Magnétique Nucléaire Il, I2, Ii, In à des instants ti, t2 , ..., ti , ..., tn comme le décrit, à titre d'exemple, la figure 5a. Pour un voxel donné, par exemple pour le voxel V, on détermine un signal de perfusion S(t) représentatif de l'évolution du voxel au cours du temps t à la suite d'une injection d'un agent de contraste. La figure 6 présente une courbe de concentration déduite d'un signal de perfusion tel que celui décrit en figure 5b. Comme déjà évoqué précédemment, il existe une relation entre un signal de perfusion et une courbe de concentration associée. Ainsi en Imagerie de Perfusion par Résonance Magnétique Nucléaire, il existe une -k.TE.C(t) relation exponentielle S(t) = Sp.e où SD est l'intensité moyenne du signal avant l'arrivée de l'agent de contraste, TE est le temps d'écho (echo time) et k est une constante dépendant de la relation entre la susceptibilité paramagnétique et la concentration de l'agent de contraste dans le tissu. La valeur de la constante k pour chaque voxel étant inconnue, celle-ci est fixée à une valeur arbitraire pour tous les voxels d'intérêt. La figure 6 permet ainsi de visualiser au cours du temps, l'évolution de la concentration d'un agent de contraste au sein d'un voxel. On note un pic de forte amplitude lors du premier passage (first pass, en langue anglaise) de l'agent de contraste dans le voxel suivi de pics d'amplitudes plus faibles liés à un phénomène de recirculation (second pass, en langue anglaise) dudit agent de contraste. La figure 7 illustre quant à elle, une fonction 20 d'entrée artérielle typique Ca(t) représentative de la circulation d'un agent de contraste au sein d'un voxel artériel tel que le voxel 21 présenté en liaison avec la figure 4. La figure 7 permet de constater notamment que le phénomène de recirculation après un premier passage de 25 l'agent de contraste est très faible. La figure 8a permet tout d'abord d'illustrer un procédé pour estimer des paramètres hémodynamiques selon l'une quelconque des méthodes connues et décrites 30 précédemment. Ainsi à partir d'un signal de perfusion S(t), une première étape 51 permet notamment de déconvoluer une concentration C(t), préalablement déduite à partir dudit signal, par une fonction d'entrée artérielle Ca(t). En variante, cette étape 51 est une 35 étape d'estimation conjointe des paramètres d'un modèle de perfusion global, éventuellement contraint, en lieu et place de l'opération de déconvolution. La figure 8a permet d'illustrer que, dans ce cas, le procédé pour estimer les paramètres hémodynamiques peut comporter une étape préalable 52 d'ajustement dudit modèle en choisissant 52a un modèle physiologique paramétrique ou semi-paramétrique Ca(t,Oa) d'une fonction d'entrée artérielle. Un tel ajustement 52 peut découler en outre du choix 52b d'un modèle physiologique paramétrique ou semi-paramétrique R(t,OR) de la fonction de répartition complémentaire du temps de transit dans le tissu voire, pour un modèle contraint, du choix 52c d'une contrainte portant sur les paramètres Oa du modèle Ca(t,Oa). Par exemple, pour un ou plusieurs voxel(s) d'un cerveau, on obtient 53, quelle que soit l'opération 51, une estimation par exemple du flux sanguin cérébral BF, voire une estimation du Temps de Transit Moyen MTT. D'autres paramètres peuvent également être ainsi estimés. Dans le cas d'une méthode paramétrique, il est ainsi par exemple possible d'obtenir 54 une fonction d'entrée artérielle « moyenne » Ca(t,Oa) sous la fonction de coût quadratique LI Oa -OaQ )= Q Oa - Oa de paramètres 2 conjoints OaQ = ! Oa • p(OaI D,M)dOa , voire d'autres ea informations complémentaires. Les figures 9 à 12 permettent d'illustrer un mode d'affichage sous la forme de cartes, des paramètres hémodynamiques estimés selon des procédés de l'état de la technique. Ainsi pour un cerveau humain analysé à l'aide d'imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire, la figure 9 permet de visualiser une estimation des volumes sanguins cérébraux BV. Une telle carte permet de mettre en évidence une zone ischémique probable 80. En effet, il est possible de constater à l'aide d'une interface 6 adaptée, une nette augmentation du paramètre BV dans le territoire de l'artère cérébrale postérieure droite par rapport à l'hémisphère contralatéral. Une vasodilatation consécutive à l'ischémie peut être révélée par une lecture de la carte telle qu'illustrée en figure 9. La figure 10 permet d'illustrer une carte relative à l'estimation des flux sanguins cérébraux en cas d'ischémie cérébrale. On peut constater en analysant la carte, une légère diminution du paramètre BF dans le territoire de l'artère cérébrale postérieure droite par rapport à l'hémisphère contralatéral consécutive à l'ischémie. La figure 11 permet d'illustrer une carte relative à l'estimation des temps de transit moyen MTT. On peut constater en analysant la carte, une nette augmentation des MTT dans le territoire 80 de l'artère cérébrale postérieure droite par rapport à l'hémisphère contralatéral consécutive à l'ischémie. La figure 12 permet de décrire une carte relative à l'estimation du paramètre a d'un modèle de fonction d'entrée artérielle « tri-Gamma » à 12 paramètres conforme à l'invention. On peut constater une nette diminution de a dans le territoire 80 de l'artère cérébrale postérieure droite par rapport à l'hémisphère contralatéral. Cette information permet de constater une diminution relative de la quantité d'agent de contraste lors de la circulation par rapport à la quantité pendant la recirculation. Selon l'état de l'art, pour produire de telles cartes, on suppose que les procédés ou techniques pour estimer des paramètres hémodynamiques s'appuient sur des algorithmes ou des modèles corrects pour tout voxel de tissu. L'invention permet de quantifier la confiance que 5 l'on peut avoir dans lesdits algorithmes ou modèles. La figure 8a permet ainsi de décrire un premier mode de réalisation de l'invention en présentant un procédé pour estimer l'adéquation d'un processus d'estimation de 10 paramètres hémodynamiques de perfusion d'un volume élémentaire ou voxel d'un organe. Ainsi à partir d'un signal de perfusion S(t), un procédé selon l'invention comporte une première étape 61 pour élaborer une estimation S(t) du signal de perfusion S(t) sur la base de 15 données 55 élaborées par l'étape 51 du procédé d'estimation des paramètres hémodynamiques. L'invention prévoit en outre de produire à l'étape 62 une distance ou statistique D[S(t),S(t)] entre ledit signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci. Cette distance peut 20 fournir ainsi une mesure de l'ajustement 52 ou encore de l'écart entre un signal expérimental et un signal estimé. Plus ladite mesure ou l'écart est important(e), plus on peut considérer, grâce à l'invention, qu'un modèle est mal ajusté ou, plus généralement, que la technique 25 employée pour estimer les paramètres d'un voxel n'est pas appropriée pour un voxel donné. On peut ainsi prévenir un risque d'analyse erronée pour qu'un utilisateur d'un système d'analyse d'imagerie de perfusion, privilégie les valeurs de paramètres estimés pour des voxels pour 30 lesquels une distance D[S(t),S(t)] est faible. Cette distance peut être délivrée 63 selon un format approprié à une interface homme-machine, telle que par exemple l'interface 6 décrite en liaison avec les figures 1 ou 2. Dans le cas où un tel procédé conforme à 35 l'invention est mis en oeuvre sur une pluralité de voxels, les distances délivrées 63 permettent à l'interface homme-machine de restituer à un utilisateur une ou plusieurs carte(s) d'erreur. On peut ainsi fournir à un utilisateur un gradient de confiance dans le procédé d'estimation de paramètres hémodynamiques. Les figures 13 à 17 permettent ainsi d'illustrer de telles cartes d'erreur. La figure 8a permet de décrire un deuxième mode de réalisation pour lequel un procédé, pour estimer l'adéquation d'un procédé d'estimation, peut comporter une étape 64 pour produire un résidu ri =S(ti)-S(t correspondant à la différence entre un signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci, à un instant Ii pour un voxel donné. Selon un mode de réalisation préféré, l'étape 64 pour produire un résidu ri peut être mise en oeuvre une pluralité de fois au cours du temps. Ainsi et par exemple, des résidus peuvent être délivrés - étape 65 - puis restitués sous forme de courbes temporelles en liaison avec des zones d'intérêt définies par utilisateur (praticien ou chercheur). Ces résidus fournissent des informations détaillées et complémentaires aux distances décrites précédemment sur l'adéquation des signaux estimés aux signaux expérimentaux. Par exemple, si un signal estimé est égal à un signal expérimental au bruit de mesure près, alors lesdits résidus doivent être indépendants et identiquement distribués, par exemple suivant une loi de Laplace-Gauss ou une loi de Rice pour certains signaux par imagerie de perfusion par résonance magnétique nucléaire (module du signal MRI complexe). Une dépendance mutuelle quelconque des résidus, une tendance quelconque au cours du temps ou encore une évolution systématique quelconque de leurs distributions de probabilité sont autant d'informations qui indiquent une inadéquation du modèle de perfusion théorique global contraint - dans le cas des méthodes d'estimation paramétrique - ou des méthodes de déconvolution - dans le cas des méthodes non-paramétriques. Ces biais statistiques peuvent être quantifiés par les distances décrites précédemment, vérifiés à l'aide de tests statistiques ou encore visualisés par diverses méthodes de diagnostic graphiques comme la droite de Henry (Q-Q plot en langue Anglaise), les cartes de Poincaré (return map en langue Anglaise), les spectres de Fourier, etc. L'invention prévoit ainsi, par un processus itératif et essais successifs, de pouvoir corriger et affiner des modèles théoriques contraints paramétriques ou des traitements non-paramétriques de signaux afin de progresser dans la modélisation, la compréhension et le traitement des phénomènes de perfusion et d'obtenir in fine de meilleures estimations des paramètres hémodynamiques. La figure 8a illustre un mode de réalisation pour lequel un procédé selon l'invention peut être mis en œuvre, par exemple par une unité de traitement adaptée d'un système d'analyse tel que décrit en figures 1 ou 2, en complément d'un procédé pour estimer des paramètres hémodynamiques de perfusion. En variante, la figure 8b présente un mode de réalisation pour lequel, le procédé selon l'invention est un sous-procédé d'un procédé pour estimer des paramètres hémodynamiques. Ainsi, l'étape 51 pour estimer lesdits paramètres est suivie par les étapes 61 à 65 telles que décrites précédemment en liaison avec la figure 8a. L'invention permet ainsi d'adapter un procédé pour estimer des paramètres hémodynamiques afin que celui-ci puisse fournir une ou pluralité de distance(s), voire des résidus conjointement à l'estimation des paramètres hémodynamiques. Etant donné qu'il existe une relation entre un signal de perfusion S(t) et une concentration d'un agent de contraste C(t), comme l'attestent notamment les figures 5b et 6, l'invention prévoit ainsi en complément ou en variante du procédé tel que décrit en figures 8a ou 8b, un procédé pour estimer l'adéquation d'un procédé pour estimer des paramètres hémodynamiques de perfusion, comportant une étape pour produire 62 une distance D[C(t),C(t)] entre la concentration C(t) et l'estimation C(t) de celle-ci. Pour cela, un tel procédé comporte : - une étape (non représentée en figures 8a ou 8b) pour convertir un signal de perfusion S(t) en une concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel ; - une étape 61 pour élaborer une estimation C(t) de ladite concentration C(t) à partir de laquelle peut être produite ladite distance D[C(t),C(t)] entre la concentration C(t) et l'estimation C(t) de celle-ci. 20 D'une manière similaire, un tel procédé conforme à l'invention peut produire 64 un ou des résidu(s) ri =C(ti)-C(ti) correspondant à la différence entre une concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel et l'estimation C(t) de celle-ci, à un instant ti 25 pour un voxel ou une pluralité de voxels considérés. Des cartes d'erreur, voire des courbes temporelles de résidus, peuvent ainsi être restituées au même titre que les cartes ou courbes temporelles obtenues à partir des signaux de perfusion. 30 L'étape pour obtenir 61 une estimation S(t) (ou C(t) ) d'un signal de perfusion S(t) (ou d'une concentration C(t)) peut consister en des traitements distincts selon 15 que le procédé pour estimer des paramètres hémodynamiques est un procédé paramétrique ou à base de fonction(s) d'entrée artérielle. Prenons tout d'abord le cas d'un procédé pour estimer des paramètres hémodynamiques à base de fonction(s) d'entrée artérielle et pour lequel la fonction de répartition complémentaire n'est pas modélisée. Les données 55 illustrées en figure 8a peuvent être l'estimation b=BF.R(t) de b=BF.R(t) obtenue par un procédé de déconvolution décrit précédemment. L'étape 61, d'un procédé selon l'invention, permet d'obtenir les estimations C(t) et S(t) respectivement en effectuant les opérations suivantes : - reconvolution du vecteur b par la matrice A pour obtenir une courbe de concentration C(tt) estimée C(t)=A.b= C(t2) ; voire, calcul d'un signal de perfusion estimé S -k.TE.C(tr) 0e -k.TE.C(t2) Soe So étant S (tN ) S e k.TE.C(tN) 0 l'estimation de So préalablement obtenue lors de la conversion du signal de perfusion en courbe de concentration dans le cas de l'Imagerie de Perfusion par Résonance Magnétique Nucléaire. 20 par S= 25 L'étape 61 d'un procédé selon l'invention est différente dans le cas d'un procédé d'estimation à base de fonction(s) d'entrée artérielle pour lequel la fonction de répartition complémentaire est modélisée. Ainsi pour obtenir les estimations C(t) ou S(t), l'étape 61 consiste à exploiter des données 55 produites par le procédé d'estimation de paramètres dont on cherche à estimer l'adéquation. Ces données correspondent par exemple à la distribution de probabilité marginale conjointe a posteriori des paramètres Os =}OR,BF,So} du modèle paramétrique ou semi-paramétrique du signal S(t) pour le volume de tissu considéré par p(OsI D,M)= f p(OI D,M)dcr= f p(OR,cs,BF,SoI D,M)d6 , dont sont déduites les estimations de ces paramètres conjoints telles que OsQ = f es • p(OsI D,M)des ou P Os - arg max p (Os os L'étape 61 peut consister courbe de concentration R tl,OR R tN,ORQJ calculer un signal « moyen» ainsi à obtenir une « moyenne » par et/ou a S t Q = S Qe-k-TE-C(t) ~) 0 En variante, on peut obtenir une courbe de concentration et un signal « les plus probables » par ùP P c(t1) R tl' OR C t P= C(t2)P =BFP.A. R(t2,ORP) et S t P =S Pe-k•TE•C(t) P R tN, OR Dans le cas d'un procédé pour estimer les paramètres hémodynamiques mettant en oeuvre une méthode paramétrique, les données 55 exploitées par l'étape 61, d'un procédé selon l'invention consistent en : la distribution de probabilité marginale conjointe a posteriori des paramètres es ={Oa,OR,BF,SO} du modèle paramétrique ou semi-paramétrique du signal S(t) pour le volume de tissu considéré p(OSI D,M)= f p(OID,M)da-= f P(Oa,OR,cs,BF,S0 par D,M)do des estimations de ces paramètres telles que OsQ = f OS • p(OSI D,M)dOs ou OsP = argmax p(OSI D,M) . es o L'étape 61 permet d'obtenir une courbe de concentration moyenne » par (t) = BF.Ca /t,OaQ) ~+ R tvoire un signal « moyen» --Q ùQ -k.TE.C(t) S(t) =S0 e ou encore, une courbe de concentration et/ou un signal « les plus probables » par P ùP , P / P P P-k.TE.C(t)) C(t) =BF .Ca t,Oa JRt®R et S(t) =S0 e , etc. Quel que soit le processus d'estimation des paramètres de perfusion considérée, nous pouvons dès lors supposer que sont obtenues à l'étape 61 une estimation C(tl) C(t)= C(t2) de la courbe de concentration et/ou une C(tN) S(tl) estimation S(t)= S(t2) du signal de perfusion, comme sous- S(tN) produit de l'estimation des paramètres hémodynamiques sous le modèle standard de perfusion. L'invention prévoit à l'étape 62 de quantifier de manière objective l'ajustement (goodness-of-fit) de S(tl) 10 l'estimation S(t) au signal expérimental S(t)= S(t2) s(tN) Pour cela un procédé selon l'invention comporte l'étape 62 pour produire une « distance » ou statistique D[S(t), (t)] entre les signaux estimés S(t) et les signaux expérimentaux S(t). Le terme « distance » est à prendre 15 au sens large du terme et pas seulement mathématique. Par exemple, si cette fonction peut-être rendue positive et nulle dans le cas de l'égalité des deux signaux, elle n'est pas, par exemple, forcément symétrique en ses arguments. 20 Dans un premier mode de réalisation de l'invention, la distance D entre un signal expérimental et un signal estimé est la somme des résidus quadratiques (Sum of N ù 2 Squared Errors, SSE ouSSerr) : D= SSerr = E[S(ti)-S(ti )] a-1 En variante, la distance D peut être la somme des N valeurs absolues des erreurs D = SSerr = E S(ti)-S(ti ) ou i=1 S(ti) 5 encore une distance G, définie par D=G=2ES(ti)1n i=1 S (ti ) D'autres distances pourraient être envisagées. Ces statistiques fournissent des mesures absolues de l'ajustement ou de l'écart entre les signaux 10 expérimentaux et les signaux estimés. En particulier, elles dépendent du nombre N d'échantillons dont on dispose. Afin de pouvoir comparer l'ajustement d'un même modèle ou d'un même traitement des signaux à différents jeux de données de perfusion, ayant éventuellement 15 différents nombres d'instants d'échantillonnage N, l'invention prévoit que l'étape 62 consiste à produire en variante des statistiques normalisées, telles que : D=-E[S(ti)-S(ti)]2 , D= -E r-1 i-1 ou D=? 1S(t,)1nS(ti) N i=1 S (ti ) S( Ces statistiques dépendent de l'échelle sur laquelle 20 on mesure les signaux expérimentaux. Pour pouvoir quantifier et comparer l'ajustement à des données de perfusion provenant, par exemple, de différents équipements d'imagerie ayant leurs propres unités, l'invention prévoit que l'étape 62 produise en variante 25 des distances pouvant être normalisées de sorte que leur distribution reste invariante par changement d'échelle des signaux. A titre d'exemple, une telle distance peut se calculer par D= N [s(t,))]2 ou D= 1 N [s(t,))]2 p S(t,) N S(t,) pourvu que les intensités soient strictement positives. Selon un autre mode de réalisation de l'invention, la distance entre un signal expérimental et un signal estimé produite en 62 peut être égale à un moins le coefficient de détermination R2 (determination coefficient en langue anglaise) : N SS \[s[(sta()tiù)-S `ta ) 2 J2 où ù S1 N D=1-R2 =1- 1- err = a-N - =NES(t1) SStot / a-1 a s] Si la distribution de probabilité p(D) des distances D telles que décrites précédemment est supposée connue, (par exemple si le modèle de perfusion est supposé décrire le signal au bruit de mesure près), alors on peut, selon un autre mode de réalisation de l'invention, définir de nouvelles mesures normalisées de l'adéquation des modèles théoriques ou des traitements des signaux à partir de ces distances par les P-valeurs (P -values) P=p(D>-Dobs) où Dobs est la valeur observée de la distance D. Par exemple, la statistique ùE[S(t.)-S(t.)] aù1 2 1 N , S Ï[s(ti)ùs(ti)] aù1 aù1 distribution t de Student à N-1 degrés de liberté, si on suppose que les résidus S(ti)-S(ti) suivent tous indépendamment une même loi de probabilité de Laplace-Gauss. L'étape 62 peut permettre de produire la P-valeur P=p(D>--Dobs) qui est uniformément distribuée dans 25 l'intervalle P,1i si l'hypothèse est avérée. Les statistiques décrites précédemment sont particulièrement appropriées pour quantifier l'erreur D= suit une commise dans les résultats des méthodes de traitement des signaux de perfusion à base de fonction(s) d'entrée artérielle(s) décrites précédemment, en particulier toutes celles où la fonction de répartition complémentaire n'est pas modélisée et reposant sur la déconvolution numérique des courbes de concentration. Elles s'appliquent néanmoins également sans adaptation aux méthodes où la fonction de répartition complémentaire est modélisée et aux méthodes paramétriques en prenant comme signal estimé S(t) le signal « moyen » S(t,UsQ I ou P encore le signal le plus probable S t,Os tels que décrits précédemment. En variante, l'invention prévoit que des calculs 15 identiques peuvent s'appliquer sur les courbes de concentration C(t) et C(t) pour produire des statistiques D[C(t),C(t)] en lieu et place ou en complément d'une distance entre les signaux S(t) et S(t). Ainsi l'étape 62 de procédés tels que ceux décrits en liaison avec les 20 figures 8a et 8b, peut consister en la mise en oeuvre de calculs qui s'expriment de manière identique aux calculs précédents pour produire D[S(t),S(t)] en remplaçant respectivement les signaux S(t) et S(t) par les concentrations C(t) et C(t). 25 En liaison avec les figures 8a et 8b, un procédé conforme à l'invention - quel que soit le mode de réalisation décrit précédemment - peut être mis en oeuvre 30 par une unité de traitement 4, telle que décrite en figures 1 ou 2, adaptée pour pouvoir notamment mettre en oeuvre des techniques mathématiques et numériques nécessaires à la mise en oeuvre d'un procédé conforme à l'invention. Ainsi les moyens de traitement d'une telle unité 4 sont adaptés pour pouvoir élaborer une estimation S(t) 5 d'un signal de perfusion S(t) et pour produire une distance D[S(t),S(t)] entre ledit signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci. En variante, lesdits moyens de traitement sont adaptés pour convertir un signal de perfusion S(t) en une concentration C(t) pour 10 produire une distance D[C(t),C(t)] entre ladite concentration C(t) et l'estimation C(t) de celle-ci selon un procédé conforme à l'invention. A titre d'exemples, une telle unité de traitement 4 est apte à mettre en oeuvre les Méthodes du Maximum de 15 Vraisemblance, les Méthodes des Moindres Carrés Non-linéaires ou la Méthode de Bayes. A titre d'exemple d'application, nous pouvons citer les principales étapes de mise en oeuvre de l'invention au 20 moyen d'un système d'analyse d'imagerie de perfusion adapté, tel que celui décrit en figures 1 ou 2 : - ouverture d'un dossier patient ou prise en compte de séquences d'images par l'unité de traitement 4 (ou de prétraitement 7) pour sélectionner des séquences d'images 25 d'intérêt - en particulier, sélection des images Il à In de perfusion au cours du temps à partir desquelles sont obtenus les signaux de perfusion S(t) pour chaque voxel, tel qu'illustré en figure 5a ; - prévisualisation au moyen d'une interface homme- 30 machine 5 des images pour permettre à un utilisateur 6 d'identifier des tranches ou des zones d'intérêt ; - estimation conjointe par l'unité de traitement 4 des paramètres hémodynamiques 14, tels que BF ou MTT, pour un organe tel que le cerveau humain et délivrance desdits paramètres 14 à l'interface homme-machine 5 pour que celle-ci les présente in fine sous la forme de cartes où l'intensité ou la couleur de chaque pixel dépend de la valeur calculée, par exemple de manière linéaire ; - estimation selon l'invention de l'adéquation du procédé d'estimation, pour les mêmes voxels considérés, en produisant les distances (voire les résidus sous forme de courbes temporelles) et délivrance desdites distances à l'interface homme-machine 5 pour que celle-ci les présente in fine sous la forme de cartes d'erreur où l'intensité ou la couleur de chaque pixel dépend de la valeur calculée, par exemple de manière linéaire ; - affichage desdites cartes de paramètres et desdites cartes d'erreur pour en restituer la teneur à l'utilisateur 6 ; - seuillage et filtrage sous l'impulsion 16 de l'utilisateur 6 pour ne conserver qu'une région digne d'intérêt et/ou supprimer certaines aberrations ; - sélection assistée de ladite zone pathologique d'intérêt par l'utilisateur, caractérisée par une anomalie de la distribution d'un ou de plusieurs paramètres hémodynamiques 14 ; - estimation, par l'unité de traitement 4, du volume de la zone de tissus anormalement perfusée et éventuellement de certaines quantités telles que le ratio des volumes des zones lésées et anormalement perfusées, sur lesquelles un praticien pourra peaufiner son diagnostic et sa prise de décision thérapeutique (thrombolyse intraveineuse afin de résorber un caillot sanguin par exemple). A titre d'exemple, les figures 13 à 17 permettent d'illustrer un mode d'affichage de cartes d'erreur conforme à l'invention. La figure 13 présente une carte d'erreur pour la distance SSE, calculée à partir des signaux de perfusion ajustés par une méthode de déconvolution non-paramétrique telle que la Décomposition en Valeurs Singulières (SVD). On peut constater que les plus grandes erreurs sont manifestes dans des zones où les phénomènes de perfusion n'ont pas lieu, en particulier des artères. Les erreurs prépondérantes sont par exemple illustrées en figure 13 par des zones de couleurs claires telles que 81 illustrant des distances conséquentes. La figure 14 présente une carte d'erreur pour la distance SSE, calculée à partir des mêmes signaux de perfusion que précédemment, ajustés par une méthode de déconvolution paramétrique. On peut constater que les plus grandes erreurs - zones de couleurs claires telles que 81 - sont manifestes dans des zones où les phénomènes de perfusion n'ont pas lieu, en particulier des artères, et que lesdites erreurs sont en moyennes moindres qu'avec la méthode de Décomposition en Valeurs Singulières (SVD) comme l'illustre la figure 13. La figure 15 présente une carte d'erreur pour la somme des valeurs absolues des résidus, calculée à partir des mêmes signaux de perfusion que précédemment, ajustés par la méthode de Décomposition en Valeurs Singulières (SVD). Là encore, on peut constater que les plus grandes erreurs - zones de couleurs claires telles que 81 - concernent des zones où les phénomènes de perfusion n'ont pas lieu, en particulier des artères. La figure 16 présente une carte d'erreur pour la distance SSE, calculée à partir des courbes de concentration obtenues à partir des mêmes signaux de perfusion que précédemment, ajustés par la méthode de Décomposition en Valeurs Singulières (SVD). On peut constater à nouveau que les plus grandes erreurs - zones de couleurs claires telles que 81 - concernent des zones où les phénomènes de perfusion n'ont pas lieu, en particulier des artères. La figure 17 présente une carte d'erreur pour la distance D=1-R2, calculée à partir des mêmes signaux de perfusion que précédemment, ajustés par la méthode de Décomposition en Valeurs Singulières (SVD). Cette carte confirme notamment que les plus grandes erreurs - zones de couleurs claires telles que 81 - sont manifestes dans des zones où les phénomènes de perfusion n'ont pas lieu, en particulier des artères. Grâce aux cartes présentées précédemment, l'invention permet de mettre à la disposition d'un utilisateur tout un ensemble d'informations utiles, informations qui ne pouvaient être disponibles à l'aide des techniques connues de l'état de la technique. Cette mise à disposition est rendue possible par une adaptation de l'unité de traitement 4 selon les figures 1 ou 2 en ce que ses moyens pour communiquer avec le monde extérieur de l'unité 4 sont aptes à délivrer, selon un format approprié, des distances produites, voire des résidus, conjointement à des paramètres estimés 14, à une interface homme-machine 5 apte à restituer à un utilisateur 6 lesdits paramètres estimés, distances, voire résidus, sous la forme par exemple de cartes telles qu'illustrées par les figures 9 à 17. Grâce à l'invention, les informations délivrées sont plus nombreuses et justes. Les informations dont dispose un chercheur ou un praticien sont ainsi de nature à accroître la confiance de ce dernier dans la détermination d'un diagnostic et d'une décision thérapeutique. Pour améliorer les performances du système selon l'invention, celle-ci prévoit que l'unité de traitement 4 puisse être dotée de moyens pour paralléliser des calculs sur les voxels de l'image pour lesquels l'estimation des paramètres est requise. Une telle unité de traitement peut comporter des moyens tels que des microprocesseurs graphiques (Graphical Processor Unit (GPU) en langue anglaise) ou mettre en oeuvre des grappes de calcul (clusters, en langue anglaise). En variante, une telle unité de traitement peut mettre en oeuvre des moyens programmés tels que les Méthodes de Monte-Carlo parallèles. En variante, l'unité de traitement conforme à l'invention peut s'appuyer sur des moyens de calcul distants. Les temps de calculs peuvent ainsi être considérablement réduits. Pour simplifier encore les calculs mis en oeuvre par un telle unité, dans le cas où le procédé d'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion est paramétrique, l'invention prévoit que l'unité de traitement puisse produire une distance approchée par exemple par le Critère d'Information de Bayes (Bayesian Information Criterion - BIC en langue anglaise) ou Critère de Schwartz BIC--N.InL+d.1nN où L est la valeur maximale 2 de la fonction de vraisemblance p(DIO,M) sur l'ensemble des valeurs possibles de 0, d est le nombre de paramètres libres ou dimension du modèle de perfusion contraint global et N est le nombre d'échantillons du signal de perfusion. Selon une variante de réalisation de l'invention, la distance peut être en outre le CIC défini par CIC=-N.InL+2.1n2 +1nV+N.ln(d+1) où L, d et N sont tels que définis précédemment, V est le volume d'information du modèle et R est la courbure scalaire de Ricci évaluée en l'estimateur du maximum de vraisemblance de O. Selon une autre variante de réalisation particulièrement avantageuse de l'invention, la distance produite peut être le Critère de Déviation d'Information (Deviance Information Criterion - DIC, en langue anglaise) défini par DIC = pD +D où pD = D-D(0) , D= Jp(OID,M)D(0)dO, 0= JO.p(OID,M)dO et 0 0 D(0)=2.1n[p(DI0,M)] . Toutes les distances et les statistiques décrites précédemment ne sont que des exemples de réalisation de l'invention qui ne saurait être limitée à ces seuls cas. L'invention a été décrite et illustrée dans le domaine de l'Imagerie de Perfusion par Susceptibilité de Contraste Dynamique (Dynamic Susceptibility Contrast Magnetic Resonance Imaging (DSC-MRI) en langue anglaise). L'invention ne saurait être limitée à ce seul exemple : elle peut s'appliquer également à d'autres technologies médicales telles que l'imagerie de perfusion par Tomodensitométrie notamment. REVENDICATIONS1 Procédé (61 à 65) pour estimer l'adéquation d'un processus (51 à 54) d'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion (14) d'un volume élémentaire - dit voxel - d'un organe à partir de signaux (15) de perfusion S(t) , ledit procédé (61 à 65) pour estimer l'adéquation étant mis en oeuvre par une unité de traitement (4) d'un système d'analyse d'imagerie de perfusion, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape (61) pour élaborer une estimation S(t) d'un signal de perfusion S(t) à partir de données (55) produites par le processus d'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion (51 à 54) ; - une étape (62) pour produire une distance D[S(t),S(t)] entre ledit signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci. 2 Procédé (61 à 65) pour estimer l'adéquation d'un processus (51 à 54) d'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion (14) d'un volume élémentaire - dit voxel - d'un organe à partir de signaux (15) de perfusion S(t), ledit procédé (61 à 65) étant mis en oeuvre par une unité de traitement (4) d'un système d'analyse d'imagerie de perfusion, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape pour convertir un signal de perfusion S(t) en une concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel ; - une étape (61) pour élaborer une estimation C(t) de ladite concentration C(t) à partir de données (55) produites par le processusd'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion (51 à 54) ; - une étape (62) pour produire une distance D[C(t),C(t)] entre la concentration C(t) et l'estimation C(t) de celle-ci. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'il est mis en oeuvre par itérations successives pour une pluralité de voxels considérés. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'il comporte une étape (63) pour délivrer une distance à une interface homme-machine (5) apte à restituer à un utilisateur (6) ladite distance. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3 caractérisé en ce qu'il comporte une étape (63) pour délivrer les distances d'une pluralité de voxels à une interface homme-machine (5) apte à restituer à un utilisateur (6) lesdites distances sous la forme d'au moins une carte d'erreur. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes lorsqu'elles dépendent de la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape pour produire (62) une distance consiste à mettre en oeuvre par l'unité de traitement (4) une somme des résidus quadratiques SSerr telle que N 2 D=SSerr =E[S(ti)-S(ti)] N étant le nombre icl d'instants ti d'échantillonnage.7. Procédé selon la revendication 1 ou selon l'une quelconque des revendications 3 à 5 lorsqu'elles dépendent de la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape pour produire (62) une distance consiste à mettre en oeuvre par l'unité de traitement (4) une somme des valeurs absolues des N erreurs SAerr telle que D=SAerr =E S(ti)-S(ti)l , N i=1 étant le nombre d'instants ti d'échantillonnage. 8. Procédé selon la revendication 1 ou selon l'une quelconque des revendications 3 à 5 lorsqu'elles dépendent de la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape pour produire (62) une distance consiste à mettre en oeuvre par l'unité de N S traitement (4) une somme telle que D = 2ES(ti)ln , i S(t) =1 a N étant le nombre d'instants ti d'échantillonnage. 9. Procédé selon la revendication 1 ou selon l'une quelconque des revendications 3 à 5 lorsqu'elles dépendent de la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape pour produire (62) une distance consiste à calculer une distance égale à un moins un coefficient de détermination telle que ï[s(ti)-s(t,)12 D=1-R2 = N E[S(t=) sT nombre d'instants ti d'échantillonnage. 10. Procédé selon la revendication 1 ou selon l'une quelconque des revendications 3 à 5 lorsqu'elles dépendent de la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape pour produire (62) une distance où S=(ES(ti), t-1 N étant leconsiste à calculer une distance approchée égale à D=BIC=-N.1nL+d.1nN où L est la valeur maximale 2 de la fonction de vraisemblance p(DIO,M) sur l'ensemble des valeurs possibles des paramètres 0 d'un modèle global de perfusion M d'un processus d'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion, d est le nombre de paramètres libres ou dimension dudit modèle global de perfusion et N est le nombre d'échantillons du signal de perfusion. 11. Procédé selon la revendication 1 ou selon l'une quelconque des revendications 3 à 5 lorsqu'elles dépendent de la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape pour produire (62) une distance consiste à calculer une distance égale à CIC=-N.1nL+d.ln N +lnV+ 7rR où L est la valeur 2 2,z N.ln(d +1) maximale de la fonction de vraisemblance p(DIO,M) sur l'ensemble des valeurs possibles des paramètres O d'un modèle global de perfusion M d'un processus d'estimation de paramètres hémodynamiques de perfusion, d est le nombre de paramètres libres ou dimension dudit modèle global de perfusion, N est le nombre d'échantillons du signal de perfusion, V est le volume d'informations dudit modèle et R est la courbure scalaire de Ricci évaluée en l'estimateur du maximum de vraisemblance de O. 12. Procédé selon la revendication 1 ou selon l'une quelconque des revendications 3 à 11 lorsqu'elles dépendent de la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé comporte une étape pour produire (64) un résidu ri = S(ti)-S(ti) correspondant à la différence entre un signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci, à un instant ti pour un voxel donné. 13. Procédé selon la revendication 2 ou selon l'une quelconque des revendications 3 à 11 lorsqu'elles dépendent de la revendication 2, caractérisé en ce que le procédé comporte une étape pour produire (64) un résidu ri =C(ti)ùC(ti) correspondant à la différence entre une concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel et l'estimation C(t) de celle-ci, à un instant ti pour ledit voxel. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 12 ou 13, caractérisé en ce qu'il comporte une étape pour délivrer (65) un résidu ri à une interface homme-machine (5) apte à restituer à un utilisateur (6) ledit résidu. 15. Procédé selon les revendications 12 ou 13, caractérisé en ce que l'étape pour produire (64) un résidu ri est mise en oeuvre une pluralité de fois au cours du temps et en ce qu'il comporte une étape pour délivrer (65) les résidus ri à une interface homme-machine (5) apte à restituer à un utilisateur (6) lesdits résidus sous la forme d'une courbe temporelle. 16. Unité de traitement (4) comportant des moyens pour communiquer avec le monde extérieur et des moyens de traitement, caractérisée en ce que : - les moyens pour communiquer sont aptes à recevoir du monde extérieur un signal S(t) obtenu parimagerie de perfusion relatif à un volume élémentaire - dit voxel - d'un organe ; - les moyens de traitement sont adaptés pour élaborer une estimation S(t) d'un signal de perfusion S(t) et pour produire une distance D[S(t),S(t)] entre ledit signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci selon un procédé conforme à la revendication 1 ou à l'une quelconque des revendications 3 à 15 lorsqu'elles dépendent de la revendication 1. 17. Unité de traitement (4) selon la revendication précédente, caractérisée en ce que les moyens de traitement sont adaptés pour produire un résidu ri =S(ti)-S(ti) correspondant à la différence entre un signal S(t) et l'estimation S(t) de celui-ci, à un instant ti pour un voxel considéré selon un procédé conforme à la revendication 12 ou à l'une des revendications 14 ou 15 lorsqu'elles dépendent de la revendication 12. 18. Unité de traitement (4) comportant des moyens pour communiquer avec le monde extérieur et des moyens de traitement, caractérisée en ce que : les moyens pour communiquer sont aptes à recevoir du monde extérieur un signal S(t) obtenu par imagerie de perfusion relatif à un volume élémentaire - dit voxel - d'un organe ; les moyens de traitement sont adaptés pour convertir un signal S(t) en courbe de concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel, pour élaborer une estimation C(t) de ladite concentration C(t) et pour produire une distance D[C(t),C(t)] entreladite concentration C(t) et l'estimation C(t) de celle-ci selon un procédé conforme à la revendication 2 ou à l'une quelconque des revendications 3 à 15 lorsqu'elles dépendent de la revendication 2. 19. Unité de traitement (4) selon la revendication précédente, caractérisée en ce que les moyens de traitement sont adaptés pour produire un résidu rl =C(tt)-C(ti) correspondant à la différence entre une concentration C(t) d'un agent de contraste circulant dans un voxel et l'estimation C(t) de celle-ci, à un instant ti pour le voxel considéré selon un procédé conforme à la revendication 13 ou à l'une des revendications 14 ou 15 lorsqu'elles dépendent de la revendication 13. 20. Unité de traitement (4) selon l'une quelconque des revendications 16 à 19, caractérisée en ce que les moyens pour communiquer sont adaptés pour délivrer, selon un format approprié, une distance à une interface homme-machine (5) apte à restituer à un utilisateur (6) ladite distance. 21. Unité de traitement (4) selon les revendications 17 ou 19, caractérisée en ce que les moyens pour communiquer sont adaptés pour délivrer, selon un format approprié, un résidu à une interface homme-machine (5) apte à restituer à un utilisateur (6) ledit résidu. 22. Système d'analyse d'imagerie de perfusion comportant une unité de traitement (4) selon l'une quelconque des revendications 16 à 21 et une interface homme-machine (5) apte à restituer à unutilisateur (6) une distance et/ou un résidu élaborés selon un procédé conforme à l'une quelconque des revendications 1 à 15 et mis en œuvre par ladite unité de traitement (4).