Brevet FR2975886A1 — publié le 20121207

DOMAINE TECHNIQUE GENERAL L'invention concerne le domaine du ciblage d'une région d'un tissu biologique en mouvement par un dispositif ciblage comprenant un système d'imagerie médicale. ETAT DE LA TECHNIQUE Les thérapies par hyperthermie sont des techniques couramment utilisées pour traiter localement des tissus biologiques. Elles consistent à chauffer au moyen d'une source d'énergie (laser, micro-ondes, ondes io radiofréquences, ultrasons) une zone cible du tissu biologique. D'une manière générale, les thérapies par hyperthermie locale permettent des interventions médicales dont la nature invasive est réduite au minimum. Parmi les types d'énergie utilisés, les ultrasons focalisés (en anglais, « Focused Ultrasound », (FUS)) sont particulièrement intéressants 15 puisqu'ils permettent de chauffer une zone cible, de manière non invasive et en profondeur dans les tissus. Avec les systèmes non invasifs, la source d'énergie occupe néanmoins souvent une position fixe alors que les tissus biologiques, et par conséquent les régions cibles à traiter, sont animés de mouvements de 20 toutes natures. Pour que le dispositif de traitement soit totalement non invasif, il sera par exemple possible d'utiliser l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) qui permet d'obtenir des cartographies anatomiques détaillées, lesquelles permettent d'extraire des informations de positions précises de 25 l'organe ciblé. On connait du document WO 2007/036409 un procédé de traitement d'un tissu biologique en mouvement et un dispositif associé. Dans ce document, il est prévu de déterminer automatiquement le mouvement de la région cible en mouvement par un système IRM puis de générer un signal 30 représentant le mouvement ainsi déterminé, ce signal permettant à un dispositif ultrasons focalisés de haute intensité (en anglais, « High Intensity Focused Ultrasound », (HIFU)) d'émettre un rayonnement dans une région focale suivant la région cible en mouvement. Une estimation fiable du mouvement peut être obtenue à l'aide d'algorithmes de recalage d'images connus. A ce titre, on pourra se référer à l'un ou l'autre des documents suivants : - J.L. Barron, D.J. Fleet, and S.S. Beauchemin : "Performance of optical flow techniques", International Journal of Computer Vision, 12(1):43-77, 1992 ; io - J.B. Maintz and M.A. Viergever : "A survey of medical image registration" Medical Image Analysis, 2(1):1-36, 1998 ; - P. Markelj, D. Tomazevic, B. Likar, and F. Pernus : "A review of 3D/2D registration methods for image-guided interventions" Medical Image Analysis, 2010. 15 Or, la quantification de la qualité du mouvement estimé est difficile sur cible in-vivo car le déplacement réel de l'organe est inconnu. En outre, si le mouvement n'est pas correctement estimé, la source d'énergie n'est pas correctement positionnée sur la zone cible de la région d'intérêt ce qui peut conduire à détruire des tissus sains. 20 PRESENTATION DE L'INVENTION L'invention permet de cibler une région d'un tissu biologique, cette région étant en mouvement. Ainsi, selon un premier aspect, l'invention concerne un procédé de 25 ciblage d'une région d'intérêt d'un tissu biologique d'un patient, la région d'intérêt étant placée dans un champ magnétique, le procédé comprenant : - une acquisition simultanée o d'une succession d'images d'une région d'intérêt du patient, au moyen d'un système d'imagerie médicale ; o d'une succession de cartographies de distribution spatiale du champ magnétique dans ladite région, A) une estimation du mouvement de ladite région à partir des images acquises ; - une quantification de la qualité du mouvement estimé comprenant les sous-étapes suivantes : B) la modélisation de cartographies de la distribution du champ magnétique à partir du mouvement estimé ; C) la détermination d'un critère, fondé sur les cartographies de io distribution du champ magnétique modélisées et acquises, pour quantifier la qualité du mouvement estimé. Le procédé selon le premier aspect de l'invention peut en outre comporte l'un ou l'autre des aspects suivants : - l'étape A) est mise en oeuvre en fonction d'un ou plusieurs 15 paramètre(s) de configuration préalablement fixé(s) ; et le procédé comprend D) une répétition des étapes A) à c) pour obtenir plusieurs valeurs du critère de similarité correspondant à une estimation du mouvement et pour plusieurs valeurs du ou des paramètre(s) de configuration ; E) une sélection du critère 20 de similarité minimal correspondant à la meilleure estimation du mouvement de ladite région et au(x) meilleur(s) paramètre(s) de configuration ; - il comprend une étape de positionnement d'un point de traitement dans la région cible en fonction du mouvement 25 estimé ; - il comprend une étape de recalage d'images en fonction du mouvement estimé ; - il comprend une étape de correction des artefacts liés au mouvement en fonction du mouvement estimé. Selon un second aspect, l'invention concerne un dispositif de ciblage d'une région d'intérêt d'un tissu biologique d'un patient, le dispositif comprenant - un instrument ou outil adapté pour appliquer un rayonnement sur une région du patient ; - un générateur de champ magnétique dans lequel le patient a été préalablement placé ; - un système d'imagerie médicale adapté pour acquérir une succession d'images anatomiques de la région d'intérêt du patient ; io - une console de pilotage de l'instrument ou outil comprenant des moyens de calcul pour mettre en oeuvre un procédé selon le premier aspect de l'invention. Le dispositif selon le second aspect de l'invention pourra comprendre l'un ou l'autre des aspects suivants : 15 - les moyens de calcul sont aptes à fournir une description du mouvement de la d'une région du tissu ; - la description du mouvement est un champ de vecteurs de déplacements ; - la description du mouvement est obtenue au moyen d'un 20 algorithme de traitement de l'image mis en oeuvre par les moyens de calcul de la console de pilotage; - l'image est une image anatomique fournie par le système d'imagerie médicale; - les moyens de calcul sont en outre aptes à fournir une 25 cartographie du champ magnétique local d'une région d'un tissu; - les moyens de calcul sont aptes à modéliser la variation du champ magnétique en fonction du mouvement d'une région du tissu ; - la variation du champ magnétique en fonction du mouvement de 30 ladite région est modélisée à partir de la succession d'images de ladite région ; - les moyens de calcul sont aptes à déterminer une position spatiale estimée de la région cible en utilisant un algorithme de traitement de l'image; - les moyens de calcul sont aptes à modéliser les variations de champ magnétique avec le mouvement, en fonction d'un historique de mouvements estimés et de cartographies du champ magnétique ; - la modélisation du mouvement est périodique ; io - les moyens de calcul sont aptes à déterminer une estimation de la distribution spatiale du champ magnétique dans ladite région en utilisant une position spatiale estimée de ladite région ; - les moyens de calcul sont aptes à quantifier l'erreur du mouvement estimé en utilisant une mesure du champ 15 magnétique local et le champ magnétique local modélisé ; - la console de pilotage est apte à positionner le point de traitement dans la région cible en fonction du déplacement estimé ; - il comprend en outre des moyens de régulation d'un 20 rayonnement appliqué sur le point de traitement dans la région cible pour que la distribution spatiale du rayonnement de la région cible soit conforme à une consigne de distribution spatiale prédéfinie ; - les moyens de régulation sont aptes à réguler le rayonnement 25 appliqué en fonction de la distribution spatiale du rayonnement dans la région cible et d'une consigne de distribution spatiale, selon une loi de régulation comprenant un terme Proportionnel-Intégral-Dérivé. Enfin selon un troisième aspect, l'invention concerne un procédé de traitement thermique d'une région cible en mouvement d'un tissu biologique, au moyen d'un dispositif selon le second aspect de l'invention. Le critère de qualité sur le mouvement estimé mis en oeuvre dans l'invention est fondé sur la modélisation de la distribution du champ magnétique en fonction du mouvement de la zone cible. Un tel critère présente l'avantage de se fonder sur un paramètre physique de la zone cible et est plus précis que d'autres critères de type connu du type MIS (en anglais, « Magnitude Image Similarity ») estimant la similarité des images recalées de la région d'intérêt, ces images étant de préférence des images anatomiques 2D. La robustesse du critère de qualité proposé est en outre évaluée à l'aide d'un critère de référence (appelé GSE : en anglais, « Gold Standard Error ») estimant l'erreur du mouvement par rapport à un mouvement de référence. PRESENTATION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront encore de la description qui suit laquelle est purement illustrative et non limitative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 représente de manière schématique les différents éléments constitutifs d'un ensemble de traitement thermique ; - la figure 2 illustre schématiquement un procédé de calibrage selon un mode de réalisation particulier de l'invention ; - les figures 3a et 3b illustrent des courbes pour comparer le critère de similarité mis en oeuvre dans le procédé de l'invention à d'autres critères de similarité connus ; - les figures 4a, 4b et 4c illustrent l'estimation du mouvement selon plusieurs critères de similarité ; - la figure 5 illustre des courbes de différents critères de similarité en fonction du rapport signal à bruit ; - les figures 6a et 6b illustrent les performances comparées de plusieurs critères de similarité. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Système d'imagerie Sur la figure 1 est représenté un ensemble de traitement thermique comprenant un système 1 d'imagerie médical pour l'acquisition d'images d'une région d'intérêt d'un patient et une source d'énergie 10 qui permet de traiter une zone cible Z de la région R d'intérêt du patient (non représenté). io Le système d'imagerie 1 est ici un système d'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) comportant un aimant (non représenté) par exemple de 1,5 Tesla commercialisé par Philips®. Bien entendu, il est possible d'utiliser d'autres types de système d'imagerie, par exemple un échographe un scanner, ou un système d'imagerie optique (caméra). 15 La source d'énergie 10 est ici une sonde thermique adaptée à traiter des tissus biologiques, de la zone cible, par hyperthermie. Il s'agit en particulier d'un transducteur à ultrasons focalisés connecté à un générateur multi-voies 7 (typiquement 256 voies), par l'intermédiaire de fibres optiques 8 pour alimenter le transducteur. 20 Le générateur multivoie comprend 256 voies, chaque voie étant destinée à l'alimentation d'un élément générateur du transducteur à ultrasons thermique. Les signaux générés sur chaque voie sont transmis via des câbles coaxiaux de 5052 par le biais du boitier 9 électronique d'adaptation d'impédance à la sonde 10. Le dispositif électronique 25 d'adaptation d'impédance 9 joue également le rôle de filtre passe-bas pour permettre l'utilisation des ultrasons focalisés et de l'IRM simultanément et sans interférence comme décrit par exemple dans le document US 6 148 225. Le transducteur permet de focaliser une onde ultrasonore typiquement 30 de 1,5Mhz (on note que cette valeur est optimisée en fonction de l'absorption des tissus étudiés) en un point de la taille de la longueur d'onde c'est-à-dire ici d'environ 1 mm. Il est à noter que la pression acoustique au point de focalisation et sa position sont ajustables par l'amplitude et le retard des signaux. En outre, pour isoler les éléments de l'ensemble de traitement thermique, ces derniers sont disposés à l'intérieur d'une cage 12 de Faraday. L'ensemble 1 comprend également un reconstructeur d'images 2, une console d'acquisition 3 incluant une unité centrale qui est apte à io recevoir en entrée des données en provenance du reconstructeur d'images 2 et une console de pilotage 5 qui est apte, en fonction de données fournies par la console d'acquisition 3, à commander le générateur multivoie 7 et un système de déplacement 30 de la sonde 10. La console d'acquisition 3 et la console de pilotage 5 peuvent être 15 formées par une seule et même unité comprenant des moyens de calcul pour mettre en oeuvre les opérations pré-citées. Les mesures acquises à l'intérieur de l'aimant dans le cas d'un système IRM sont converties en images par le reconstructeur d'images 2 et transmises à la console d'acquisition 3. La console d'acquisition 3 effectue 20 une transformée de Fourier rapide et des filtrages de l'image acquise et affiche l'image ainsi traitée sur la console d'acquisition 3 qui comprend un écran. Les mesures acquises à l'intérieur de l'aimant dans le cas d'un système IRM sont en outre converties en cartographies du champ 25 magnétique. On rappelle qu'une mesure IRM est un nombre complexe comprenant un module et une phase, le module servant à la construction d'images anatomiques tandis que la phase sert à la construction des cartographies de distribution du champ magnétique. Ces mesures sont transférées vers la console de pilotage de la sonde 30 10. Un processeur (moyens de calcul) inclut dans la console de pilotage va permettre, en fonction des images anatomiques et du champ magnétique, de positionner en ligne le point de traitement pour que ce dernier puisse correctement suivre le mouvement de la zone cible de la région d'intérêt pendant le traitement. En particulier, comme cela sera détaillé par la suite, des traitements numériques vont être réalisés pour modéliser la distribution du champ magnétique en fonction du mouvement, pour quantifier, contrôler et assurer la qualité du mouvement estimé. io Procédé de ciblage On illustre schématiquement sur la figure 2 des étapes d'un procédé de ciblage selon un mode de réalisation particulier de l'invention. Comme introduit ci-dessus, au cours du traitement de la zone en tant que telle, il convient de cibler en ligne au moyen du système de 15 positionnement le point de traitement 10. Une estimation fiable du mouvement peut être obtenue à l'aide d'algorithmes de recalage d'images. Or, la configuration optimale du recalage dépend de plusieurs paramètres (comme l'amplitude du mouvement de la cible, le bruit, la complexité de la déformation, la résolution 20 de l'image, ...) et dépend donc de l'application (l'organe ciblé, la localisation de la tumeur, l'orientation du plan d'imagerie, ...). Un calibrage va permettre de déterminer des paramètres de l'algorithme d'estimation du mouvement de la zone cible dans une région d'intérêt du patient. Ce calibrage consiste à déterminer des paramètres d'estimation du mouvement de la cible pour 25 pouvoir, au cours du traitement de la cible, positionner correctement le point de traitement. Pour déterminer ces paramètres, le patient est placé dans un champ magnétique et notamment à l'intérieur d'un aimant d'un système IRM. En outre, on dispose d'un système d'imagerie médicale pour acquérir des images anatomiques de la région d'intérêt du patient dans lesquelles la zone cible est visualisée. On se place ici dans le cas où le système IRM sert à l'acquisition des 5 images anatomiques. En fait, il s'agit des mesures IRM qui sont traitées par la console d'acquisition. Etape INIT : initialisation Dans une étape d'initialisation on procède INIT à l'acquisition d'une io image de référence lo qui inclut la région d'intérêt et qui comprend la zone cible. La seule intervention utilisateur requise est de définir avant l'hyperthermie, sur l'image de référence, une région d'intérêt délimitant la région où le recalage doit être optimisé (on note m le masque binaire 15 associé). On génère à partir de l'image lo un masque m dont les pixels valent 1 ou O. Le masque m est une image binaire. Les pixels ont une valeur 1 dans la région du tissu à cibler délimitée par le radiologue avant l'intervention hyperthermique. En pratique c'est le praticien radiologue grâce à la console de pilotage 20 5 qui va positionner la sonde 10 au niveau de la région d'intérêt pour acquérir cette image Io. ETAPE ACQ, ACQ1 et ACQ1' : Acquisitions Un jeu de données de référence est acquis pour échantillonner la perturbation de la susceptibilité avec le mouvement. 25 Ainsi, on procède au moyen de la console d'acquisition 3, à l'acquisition ACQ1 d'une succession d'images anatomiques I de la région d'intérêt du patient. Dans le même temps, on procède à l'acquisition ACQ1' d'une succession d'images de phase recalées, encodant la variation de la 30 susceptibilité magnétique locale et notées cpr. Cette succession d'images de phase recalées est utilisée pour quantifier la qualité du recalage. Pour cela, toutes les images de phase ont été recalées sur une position de référence commune en utilisant un algorithme de recalage appliqué sur l'image anatomique (c'est à dire l'image de magnitude). La référence commune étant l'image lo acquise à l'étape INIT. De cette façon pour chaque image anatomique acquise, on dispose d'une cartographie du champ magnétique. On acquiert entre K=5 et K=200 images, typiquement 50 images. Pour la plupart des applications thérapeutiques, le mouvement est io causé par le cycle respiratoire ou cardiaque et est donc périodiques. Le nombre d'images K correspond alors à plusieurs cycles respiratoires ou cardiaques pour permettre un échantillonnage suffisant du mouvement. Suite à ces acquisitions, on procède à l'estimation A) du mouvement de la zone cible à partir des Images anatomiques acquises et l'estimation B) de 15 cartographies de distribution du champ magnétique modélisée à partir du mouvement estimé. Enfin, on détermine C) un critère de similarité entre les cartographies de champ magnétique modélisées et les cartographies acquises de manière à évaluer la qualité du mouvement estimé. 20 Ce critère de similarité va permettre de vérifier si le mouvement estimé est correct. En particulier, les étapes A), B) et C) sont répétées D) pour sélectionner E) la meilleure estimation du mouvement en fonction d'un (ou des) paramètre(s) de configuration du mouvement. 25 Suite à l'obtention du meilleur mouvement estimé, on va pouvoir, durant la thérapie, positionner POS correctement le point de traitement en fonction du déplacement de la zone cible de la région d'intérêt. On détaille ci-dessous chacune des étapes A), B) C) et D) du procédé. Etape A) : estimation du mouvement de la zone cible à partir des imaqes anatomiques acquises On considère que les images anatomiques, dans le cas d'images 2D, comportent trois composantes spatio-temporelles, lx, ly, It quantifiant 5 l'intensité des pixels de l'image, liées entre elles par la relation suivante (1) où u et v sont les composantes du mouvement des pixels de l'image. On considère que le mouvement est déterminé à partir de l'image de référence lo acquise (référence temporelle). Au sujet de ce formalisme, on pourra à ce sujet se référer au document io J.L. Barron, D.J. Fleet, S.S. Beauchemin, « Performance of optical flow techniques.» International Journal of Computer Vision, 12(1):43-77, 1992. Comme il n'est pas possible de déterminer directement le mouvement à partir de l'équation (1) une contrainte additionnelle est nécessaire. Cette contrainte consiste à supposer que le mouvement est de faible 15 amplitude (de l'ordre de quelques pixels) comme cela est décrit dans le document B. Horn and B. Schunck, "Determining optical flow", Artificial intelligence, vol. 17, pp. 185-203, 1981. Selon cette méthode, d'après l'équation (1) on obtient la fonctionnelle suivante : dxdy (2) 20 où a z est une constante de régularisation des termes de la fonctionnelle définie par l'équation (2), de faibles valeurs de a 2 permettent d'estimer un mouvement de grande amplitude tandis que de fortes valeurs de a 2 améliorent la robustesse de l'estimation au bruit ou bien aux variations locales de l'intensité des pixels ne provenant pas du mouvement. Le terme 25 a 2 est en outre nommé paramètre de configuration du mouvement dans la suite de la description. Pour déterminer u et v, il est nécessaire en pratique d'effectuer une approche multi-résolution afin de stabiliser la convergence de l'algorithme: l'algorithme de recalage est ainsi appliqué successivement sur une pyramide d'images sous échantillonnées. Le résultat de l'estimation à chaque niveau de résolution est utilisé comme point de départ pour l'estimation à la résolution supérieure. Etape B) : estimation de cartoqraphies (nreco de la distribution du champ maqnétique modélisée à partir du mouvement estimé La phase du signal IRM représente la distribution de la susceptibilité io et la variation du champ magnétique dans l'aimant. Puisque tout changement de phase est induit par le déplacement des organes, nous proposons d'utiliser cette information physique pour quantifier la qualité du mouvement estimé. Deux facteurs principaux, liés au déplacement des organes, peuvent 15 perturber la similarité entre deux images de phase (on pourra se référer au document : J. De Poorter, C. De Wagter, Y. De Deene, C. Thomson, F. Stahlberg, and E. Achten, "The proton resonance frequency shift method compared with molecular diffusion for quantitative measurement of two dimensional time dependent temperature distribution in phantom", Journal of 20 Magnetic Resonance Imaging, vol. 103, pp. 234-241, 1994) : 1) La déformation spatiale induite par le déplacement, qui conduit à une déformation spatiale identique de la distribution de la susceptibilité magnétique. 2) Un biais additionnel de phase généré par une modification de la 25 démagnétisation locale, causée par une modification de la distribution de susceptibilité magnétique. Pour prendre en compte ces biais de phase, une modélisation précise de l'inhomogénéité du champ magnétique in-vivo est requise. Pour cela, une approche récemment proposé assume une relation linéaire simple entre le déplacement de la cible et les variations de phase 30 (on pourra se référer aux documents : G. Maclair, B. Denis de Senneville, M. Ries, B. Quesson, P. Desbarats, J. Benois-Pineau, and C. T. W. Moonen, "PCA-based image registration : application to on-line MR temperature monitoring of moving tissues", in ICIP, vol. III. IEEE, 2007, pp. 141-144 et S. Roujol, M. Ries, B. Quesson, C. Moonen, and B. Denis de Senneville, "Real- time MR-thermometry and dosimetry for interventional guidance on abdominal organs", Magnetic Resonance in Medicine, vol. 63, no. 4, pp. 1080-7, 2010). Chaque variation de la position de l'objet conduit donc à une image de phase unique. Si la variation de phase avec le mouvement a été io modélisée, une carte de phase synthétique (cpreco ) peut être construite. Ceci permet de quantifier les erreurs du recalage en évaluant la similarité de phase entre chaque nouvelle acquisition IRM (cpr) et l'image synthétique correspondante cp7ecO . L'estimation des cartographies (p7e.O est effectuée pour chaque pixel d'une image en supposant une variation linéaire de la phase 15 (c'est-à-dire du champ magnétique) en fonction du mouvement. Cela consiste en la résolution de l'équation suivante 4~q'F:é'fp C:F- atrx t f. ,:z° :? (3) où D(x,y,k) est un scalaire traduisant l'amplitude et l'orientation du déplacement du pixel le long d'un axe principal du champ de mouvement 20 estimé. Le scalaire D(x,y,k) est calculé de la manière suivante : J)(r. k) ,___, , t Vii.Vi A.1« (4) où AX and LY sont respectivement les composantes horizontale et verticale du déplacement et V=(V1,V2) est le vecteur propre offrant la meilleure 25 représentation du mouvement (c'est-à-dire, le vecteur propre associé à la plus grande valeur propre). Les termes a et b sont la pente et l'ordonnée à l'origine de la régression linéaire simple entre la valeur de phase recalée et le déplacement D de la cible, définis de la manière suivante : Dur (a. F : P r t'1 J ~, .tf I (.i y) y e, Y) a (x Les figures 4a, 4b et 4c illustrent l'estimation du mouvement pour chacune de ces valeurs a 2 . Sur la figure 4a il s'agit du mouvement obtenu avec a 2 issu du critère GSE, sur la figure 4b il s'agit du mouvement obtenu avec a 2 issu du critère MIS, sur la figure 4c il s'agit du mouvement obtenu avec a2 issu du critère PIS. On constate que la meilleure estimation du mouvement est obtenu avec le a 2 issu du PIS. La figure 5 illustre des courbes de différents critères en fonction du io rapport signal sur bruit SNR (en anglais, « Signal to Noise Ratio »). Là encore on constate que a 2 en fonction du SNR obtenu avec le critère PIS suit les variations du critère GSE tandis que le critère MIS est décalé par rapport aux variations du GSE. Tests in-vivo 15 On a mis en oeuvre le procédé sur 12 patients avec comme région d'intérêt le rein et le foie de ces derniers. Les critères de similarité sont identiques à ceux utilisés pour l'application du procédé sur le fantôme. Les figures 6a et 6b illustrent respectivement la valeur du paramètre 20 d'estimation a 2 obtenu in-vivo sur le rein (figure 6a) et le foie (figure 6b). Sur ces figures la boite à moustache 61 correspond au paramètre a 2 en considérant que l'organe ne bouge pas, la boite à moustache 62 correspond au paramètre a2 obtenu avec le critère MIS, la boite à moustache 63 correspond au paramètre a 2 obtenu avec le critère PIS et la 25 boite à moustache 64 correspond au paramètre a 2 obtenu avec le critère PIS. On constate dans les deux cas que le paramètre de configuration a 2 obtenu avec le critère PIS est très proche du GSE et est donc plus robuste que le critère MIS notamment. REVENDICATIONS1. Procédé de ciblage d'une région d'intérêt d'un tissu biologique d'un patient, la région d'intérêt étant placée dans un champ magnétique, le 5 procédé comprenant : une acquisition simultanée (ACQ1, ACQ1') o d'une succession d'images d'une région d'intérêt du patient, au moyen d'un système d'imagerie médicale ; o d'une succession de cartographies de distribution spatiale du io champ magnétique dans ladite région, A) une estimation du mouvement de ladite région à partir des images acquises ; - une quantification de la qualité du mouvement estimé comprenant les sous-étapes suivantes : 15 B) la modélisation de cartographies de la distribution du champ magnétique à partir du mouvement estimé ; C) la détermination d'un critère, fondé sur les cartographies de distribution du champ magnétique modélisées et acquises, pour quantifier la qualité du mouvement estimé. 20 2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel l'étape A) est mise en oeuvre en fonction d'un ou plusieurs paramètre(s) de configuration préalablement fixé(s) ; le procédé comprenant : 25 D) une répétition des étapes A) à c) pour obtenir plusieurs valeurs du critère de similarité correspondant à une estimation du mouvement et pour plusieurs valeurs du ou des paramètre(s) de configuration ; E) une sélection du critère de similarité minimal correspondant à la meilleure estimation du mouvement de ladite région et au(x) meilleur(s) 30 paramètre(s) de configuration. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2 comprenant une étape (POS) de positionnement d'un point de traitement dans la région cible en fonction du mouvement estimé. s 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3 comprenant une étape de recalage d'images en fonction du mouvement estimé. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4 comprenant une étape de correction des artefacts liés au mouvement en fonction du mouvement io estimé. 6. Dispositif de ciblage d'une région d'intérêt d'un tissu biologique d'un patient, le dispositif comprenant - un instrument ou outil adapté pour appliquer un rayonnement sur 15 une région du patient ; - un générateur de champ magnétique dans lequel le patient a été préalablement placé ; - un système d'imagerie médicale adapté pour acquérir une succession d'images anatomiques (I) de la région d'intérêt du patient ; 20 - une console de pilotage de l'instrument ou outil comprenant des moyens de calcul pour mettre en oeuvre un procédé selon l'une des revendications précédentes. 10. Dispositif selon la revendication précédente dans lequel les moyens 25 de calcul sont aptes à fournir une description du mouvement de la d'une région du tissu. 11. Dispositif selon la revendication 7, caractérisé en ce que les moyens de calcul de la console de pilotage sont aptes à mettre en oeuvre un 30 algorithme de traitement de l'image pour fournir la description du mouvement.9. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 6 à 8, caractérisé en ce que les moyens de calcul sont en outre aptes à fournir une cartographie du champ magnétique local d'une région d'un tissu. 10. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 6 à 9, caractérisé en ce que les moyens de calcul sont aptes à modéliser la variation du champ magnétique en fonction du mouvement d'une région du tissu. l0 11. Dispositif selon la revendication 10, caractérisé en ce que les moyens de calcul sont aptes à déterminer une position spatiale estimée de la région cible en utilisant un algorithme de traitement de l'image. 12. Dispositif selon la revendication 11, caractérisé en ce que les 15 moyens de calcul sont aptes à modéliser les variations de champ magnétique avec le mouvement, en fonction d'un historique de mouvements estimés et de cartographies du champ magnétique. 13. Dispositif selon la revendication 9, caractérisé en ce que les 20 moyens de calcul sont aptes à déterminer une estimation de la distribution spatiale du champ magnétique dans ladite région en utilisant une position spatiale estimée de ladite région. 14. Dispositif selon la revendication 13, caractérisé en ce que les 25 moyens de calcul sont aptes à quantifier l'erreur du mouvement estimé en utilisant une mesure du champ magnétique local et le champ magnétique local modélisé. 15. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 6 à 14, caractérisé en ce que la console de pilotage est apte à positionner le point 30 de traitement dans la région cible en fonction du déplacement estimé.16. Dispositif selon la revendication 15, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens de régulation d'un rayonnement appliqué sur le point de traitement dans la région cible pour que la distribution spatiale du rayonnement de la région cible soit conforme à une consigne de distribution spatiale prédéfinie. 17. Dispositif selon la revendication 16, caractérisé en ce que les moyens de régulation sont aptes à réguler le rayonnement appliqué en fonction de la distribution spatiale du rayonnement dans la région cible et io d'une consigne de distribution spatiale, selon une loi de régulation comprenant un terme Proportionnel-Intégral-Dérivé. 15