Brevet FR2965651A1 — publié le 20120406

DOMAINE TECHNIQUE GENERAL L'invention concerne le domaine de la reconstruction tomographique et plus particulièrement la reconstruction d'une séquence d'image(s) 3D décrivant un objet à imager en mouvement. ETAT DE LA TECHNIQUE La tomographie permet de réaliser des images de coupes (en anglais, « slice ») d'une région d'intérêt d'un objet en acquérant des projections. On a illustré sur la figure 1 schématiquement l'acquisition d'images 2D d'un 10 objet tel qu'un organe et la reconstruction tomographique d'une image 3D de cet organe. La reconstruction d'une image 3D par tomographie consiste à émettre des rayons X 10 issus d'une source vers l'organe 12, les rayons X sont émis selon différentes angulations lE {1,...,L} qui définissent la trajectoire Tr de la source 15 (communément une rotation). Après avoir traversé l'organe 12, les rayons X 10 sont détectés par un détecteur (non représenté) pour former un ensemble de projections 2D. Il y a autant de projections 2D acquises que d'angulations considérées (soit L acquisitions). L'acquisition est mise en oeuvre par le détecteur situé en face de la source de rayons 20 X 11, par exemple une caméra numérique. Une application de la tomographie est la détection et la caractérisation d'une lésion dans un organe, par exemple une sténose dans un vaisseau d'un patient. Les projections 2D acquises sont utilisées pour reconstruire une image 3D de l'objet. Cette image 3D est plus précisément une cartographie 3D des coefficients 25 d'atténuation aux rayons X du milieu traversé. C'est au moyen de cette cartographie que le praticien radiologue interprète cette image en fonction des différences de contraste observées. On connait un procédé de reconstruction 3D itératif. Ce procédé est basé sur une expression discrète et matricielle du problème de reconstruction tomographique. Un tel procédé est mis en oeuvre dans une unité de traitement d'un système d'imagerie médicale. De manière plus précise, le problème se modélise par l'équation suivante : Rf = p où p est le vecteur des L projections acquises, R est un opérateur de projection qui modélise le système d'imagerie tomographique et sa trajectoire d'acquisition des L projections p , et f est l'image 3D de l'objet à reconstruire. Le problème de la reconstruction tomographique est de déterminer f en connaissant p et R . Une solution connue à l'équation ci-dessus mentionnée est la résolution du critère suivant : iQ(g)= 2 111Rg - p z g* =argminQ(g) S où Z symbolise la norme euclidienne dite L2. La minimisation du critère Q(g) par rapport à g donne de bons résultats (g f ) lorsque l'ensemble des projections p est tel que L est grand (typiquement plusieurs centaines) et que l'ensemble des L angulations couvrent au moins 180° degrés. Ces conditions sont communément vérifiées lorsque l'organe est statique pendant le temps nécessaire pour effectuer une rotation du système d'imagerie. Un problème intervient lorsque l'organe est en mouvement et est donc représenté par une série d'images 3D f = {f (t,),..., f (G)}, où f (tn) représente l'objet à la position référencée par tn. L'ensemble des projections p s'interprète comme une séquence d'ensembles de projections p = {p(tl),..., p(G)} où chaque p(t,) contient les angulations dont on dispose lorsque l'objet est dans la position référencée par tn . Pour une unique rotation du système, la reconstruction de f (tn) est dégradée. Si l'on ignore le mouvement et que l'on effectue la reconstruction par minimisation du critère Q(g), la solution obtenue est : N g* = arg min Q (g) _ E f (tn g n=1 Elle est dégradée par le mouvement de l'objet qui est moyenné sur la 5 reconstruction. La modélisation de la trajectoire du système réduite aux angulations des projections p(tn) est notée R(tn) . L'image 3D reconstruite à partir de: Q(g,tn) _ R(tn)g - p(tn) 2 g (tn) = arg min Q(g,tn ) g se trouve dégradée car R(tn) diffère de R en ce sens que le nombre de 10 projections de R(tn) , inférieur à L, est trop petit, et par ailleurs que la couverture angulaire est potentiellement inférieure à 180°. La condition d'échantillonnage requiert donc que chaque p(tn) contiennent L projections et couvrent 180°. On voit alors que p doit contenir N x L projections. Or une telle acquisition n'est pas envisageable car elle implique de multiplier N fois 15 la dose de rayons X (et la quantité de produit de contraste le cas échéant) et que par ailleurs elle dure N fois plus longtemps. Une alternative consiste à intégrer le mouvement de l'objet grâce à une séquence d'opérateurs M = {M (t1),..., M (tN )} qui modélise exactement le mouvement de l'objet, c'est-à-dire tels que : 20 Vn, M(tn)f(tn) = f (tref ) avec f (tYef ) image 3D de l'objet dans une position de référence. La reconstruction s'obtient alors par minimisation du critère : Q(g,M,tn) = 1 R(tn)M-«tn)g - t'(tn) 2 N g~(tref) - argminlQ(g,M,tn) g n=1 de sorte que la séquence complète p ={p(t~),..., p(G)} est utilisée pour obtenir une unique image g*(tYef) à partir de laquelle se déduit chaque position g*(t,) = M-«tn)g*(tYef) . La connaissance de M n'est cependant le plus souvent qu'approximative ou valable sur une partie restreinte de l'image. Par exemple dans le document [Blondel C, Malandain G, Vaillant R, Ayache N., "Reconstruction of coronary arteries from a single rotational X-ray projection séquence." IEEE Trans. Med. Imaging 25(5):653-63], le mouvement des coronaires est estimé sur les images projectives et intégré à la reconstruction. Cependant, seule l'image des coronaires est obtenue, toutes les autres structures étant éliminées des images projectives par pré-traitement. Alternativement, une reconstruction est obtenue indépendamment pour chaque position t, par minimisation du critère : s(g)=11 W glI, g* (tn ,2) = arg minW (g) + Q(g, tn )} S où Il 11, est la norme dite LI, W z est une transformation spatiale permettant la compression individuelle des images 3D (par exemple des ondelettes, le gradient, l'identité (notée Id ),...) et est un scalaire fixé a priori. Les images compressées n'ont pas encore donné de résultats convaincants pour une application clinique. C'est encore dans le cadre de la reconstruction des seuls vaisseaux coronaires, après avoir retiré par pré-traitement des projections toute autre information, que le critère W,,,, = Id est connu [Hansis E, Carroll JD, Schafer D, DOssel O, Grass M., "High-quality 3-D coronary artery imaging on an interventional C-arm X-ray system. " Med Phys. 37(44601-9] comme produisant une image parcimonieuse des coronaires, c'est-à-dire valant 0 en tous les pixels saufs les vaisseaux dont le support est connu comme très restreint (quelques pourcents de l'image 3D). Dans le document [Chen GH, Tang J, Leng S., "Prion image constrained compressed sensing (PICCS): a method to accurately reconstruct dynamic CT 20 25 images from highly undersampled projection data sets." Med. Phys. 35(2):660-3], il est montré la possibilité de s'affranchir du prétraitement des images de projections, à condition de faire l'hypothèse forte de connaissance d'une image a priori, notée fP , proche de la solution. On remplace alors la contrainte S(g) par aS(g) + (1 -a)S(g - fp) avec 0a PRESENTATION DE L'INVENTION Un objectif de l'invention est d'obtenir une séquence de reconstruction 3D d'un objet en mouvement, représenté par une série d'images 3D f = {f f (tN)}, au moyen d'une séquence d'images de projections 2D p ={p(t,),..., p(tN)} obtenues par un système d'imagerie médicale. L'état de la technique permet de constater d'une part : - Qu'il existe des algorithmes de reconstruction permettant de générer des approximations compressées d'une image 3D d'un objet. Ces reconstructions s'obtiennent par minimisation d'un critère de la forme g*(2)=argminW(g)+Q(g)} , où Q(g) modélise les g relations entre la solution et les mesures, S(g) impose le type de compressibilité de la solution approchée, alors que le degré de compressibilité est fixé a priori comme proportionnel au scalaire X. - Qu'en général, la solution g*(2) n'est pas unique et dépend du point de départ de la procédure de minimisation. - Qu'en général, il existe une erreur d'approximation g*(2) - f , elle- même proportionnelle à (on dira que la solution est biaisée, cependant ce biais n'est pas uniforme sur la solution). Et d'autre part : 25 - Qu'il n'est en général pas possible de connaître a priori le mouvement M = {M (t, ),..., M (G )} de l'objet de manière exacte, mais qu'il est en revanche commun de disposer a priori d'une information partielle du mouvement. Pour atteindre l'objectif, l'invention s'appuie sur les hypothèses suivantes : Une séquence d'images 3D d'un objet en mouvement est un ensemble d'images fortement corrélées dans le temps du mouvement, de sorte qu'il convient de définir une contrainte de compressibilité temporelle en sus des contraintes spatiales déjà mentionnées. Contrairement aux références mentionnées, les reconstructions s'obtiennent donc par minimisation d'un critère d'estimation simultanée des g (tn) , soit : g * (2) = arg min{ÂS (g) + Q(g)} (on g remplace g par g , g étant une seule image et g étant une séquence d'images). - Une connaissance a priori M = {M (tl ),..., M (G)} partielle d'un mouvement permet de définir, à partir d'une contrainte de compression spatiale et temporelle S(g) , une contrainte de compression dite augmentée S(Mg) . (Dans le cas particulier déjà mentionné où le mouvement est parfaitement connu, la séquence entière est compressée en une seule image, l'image au temps de référence.) Le calcul de la solution g-(Â.') par une procédure de minimisation initiée par g- (Â,) et tel que À« À, permet de réduire le biais d'approximation tout en préservant les structures non-biaisées contenue en g-(Â,) . C'est pourquoi, il ne s'agit pas de trouver le meilleur compromis 2 (approche connue de l'homme du métier), mais de définir une suite décroissante de biais d'approximation, afin 15 20 de générer une reconstruction non-biaisée contenant les structures restaurées par les approximations intermédiaires compressées. Ainsi, un premier aspect de l'invention est un procédé de traitement d'une séquence de pluralité d'images de projection 2D p = {p(t,),..., p(tN)} d'un objet en mouvement, mouvement décrit par un ensemble des positions référencées par t = {t ,..., t, }, ladite séquence de pluralités d'images de projection 2D p étant obtenues au moyen d'un système d'imagerie médicale lui-même en déplacement suivant une trajectoire, chaque pluralité d'images de projection 2D p(t') étant telle que R(t') f (t,,) = p(t'), où f (t,,) est l'image 3D de l'objet à la position référencée 10 par tn, R(t,) est un opérateur de projection qui modélise l'échantillonnage effectué par le déplacement du système d'imagerie médicale pour la position t, de l'objet, caractérisé en ce que le procédé comprend une étape au cours de laquelle on détermine une séquence d'images g = {g* (t, ),..., g *(tn, )} qui minimise la fonctionnelle : T (g,À) = ilS(KO + Q(g) où : - g = {g(t,),..., g(G)} est un ensemble d'image(s) 3D ; - Q(g) est un terme de fidélité aux mesures acquises ; - S(g) est une fonctionnelle de compression spatiale et temporelle de séquences d'images ; - M = {M (t, ),..., M (tN )} est une séquence d'opérateurs de modélisation approximative du mouvement conduisant à une contrainte de compression augmentée de la connaissance partielle du mouvement S(Mg) avec Mg = {M(t,)g(t,),...,M(G)g(G)} ; 25 la minimisation consistant à définir une suite décroissante de degrés de compressibilité A = { ,..., } tels que 2 > ... > 0 pour laquelle on détermine à partir d'une séquence initiale e la solution approchée e(A,O de la séquence f = { f f (tn,) } solution du problème tomographique parfaitement échantillonné, suivant : g° , A = 1.1.1,...,Â'.1 donnés e =A,' [g°] g" (A, g°) = g(ÂJ où A, est l'itération d'un algorithme permettant la minimisation de J(g,..) et AK [h] est la séquence d'images 3D résultat de l'application de x itérations de l'algorithme A, à une séquence d'images 3D h . Des caractéristiques additionnelles du procédé selon le premier aspect de l'invention sont : - la connaissance a priori du mouvement est telle que M(tn) est égal à l'identité ; - Q(g) est un critère des moindres carrés simples, pondérés ou filtrés. Un second aspect de l'invention est un système d'imagerie médicale comprenant : un système d'acquisition comprenant une source de rayonnement, un capteur, pour l'acquisition d'une pluralité d'images de projection 2D d'un objet ; des moyens de stockage des images de projection 2D acquises ; un système de traitement des images de projection 2D acquises destiné à mettre en oeuvre un procédé selon le premier aspect de l'invention. Un troisième aspect de l'invention est un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l'invention. 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 outre la figure 1 déjà discutée : la figure 2 illustre schématiquement un système d'imagerie médicale selon l'invention ; - la figure 3 est un schéma de principe du procédé de l'invention ; - la figure 4 illustre schématiquement des étapes du procédé de l'invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Système d'imagerie médicale Sur la figure 2, on a illustré, schématiquement, un système d'imagerie médicale 100 pour l'acquisition d'images 2D de projection pour la reconstruction lo d'une image 3D d'un objet tel qu'un organe. Un tel système est notamment utilisé pour la détection et la caractérisation de sténoses dans les vaisseaux. Le système 100 d'imagerie médicale comprend un support 1 destiné à recevoir un patient (non représenté) à examiner, dont on souhaite imager un organe 12, une source 11 destinée à émettre un faisceau 10 de rayons X, un détecteur 13 15 disposé en face de la source 11 et configuré pour détecter les rayons X émis par la source 11, une unité de commande 6, une unité de stockage 7 et une unité d'affichage 8. La source 11 de rayons X et le détecteur 13 sont reliés par exemple au moyen d'un arceau 15. 20 Le détecteur 13 peut être un capteur d'image à semi-conducteurs comprenant, par exemple, du phosphore d'iodure de césium (scintillateur) sur une matrice de transistor/photodiode en silicium amorphe. D'autres détecteurs adéquats sont : un capteur CCD, un détecteur numérique direct qui convertit directement les rayons X en signaux numériques. Le détecteur 13 illustré sur la figure 2 est plan et définit une 25 surface plane d'image, d'autres géométries peuvent bien entendu convenir. L'unité de commande 6 permet de commander l'acquisition en fixant plusieurs paramètres tels que la dose de radiation à émettre par la source à rayons X et le positionnement de la source 11 et du détecteur 13. Elle est connectée à l'arceau 15 par connexion filaire ou sans fil. L'unité de commande 6 peut comprendre un dispositif de lecture (non représenté) par exemple un lecteur de disquettes, un lecteur de CD-ROM, DVDROM, ou des ports de connexion pour lire les instructions du procédé de traitement d'un support d'instructions (non montré), comme une disquette, un CD-ROM, DVD- ROM, ou clé USB ou de manière plus générale par tout support de mémoire amovible ou encore via une connexion réseau. L'unité de stockage 7 est connectée à l'unité de commande 6 pour l'enregistrement des paramètres et des images acquises. Il est possible de prévoir que l'unité de stockage 7 est située à l'intérieur de l'unité de commande 6 ou à l' extérieur. L'unité de stockage 7 peut être formée par un disque dur ou SSD, ou tout autre moyen de stockage amovible et réinscriptible (clés USB, cartes mémoires etc.). L'unité de stockage 7 peut être une mémoire ROM/RAM de l'unité de commande 6, une clé USB, une carte mémoire, une mémoire d'un serveur central. L'unité d'affichage 8 est connectée à l'unité de commande 6 pour l'affichage des images acquises et/ou d'informations sur les paramètres de commande de l'acquisition. L'unité d'affichage 8 peut être par exemple un écran d'ordinateur, un moniteur, un écran plat, un écran plasma ou tout autre type de dispositif d'affichage 20 de type connu. Une telle unité d'affichage 8 permet à un praticien de contrôler la reconstruction et/ou l'affichage des images 2D acquises. Le système d'imagerie médicale 100 est couplé à un système de traitement 200. Le système de traitement 200 comprend une unité de calcul 9 et unité de 25 stockage 14. Le système de traitement 200 reçoit des images acquises et stockées dans l'unité de stockage 7 du système d'imagerie médicale 100 à partir desquelles il effectue un certain nombre de traitement (voir ci-après), par exemple une reconstruction d'une image 3D à partir d'images 2D. La transmission des données de l'unité de stockage 7 du système d'imagerie médicale 100 vers l'unité de calcul 9 du système de traitement 200 peut être faite à travers un réseau informatique interne ou externe ou à l'aide de tout support mémoire physique adéquat tel que disquettes, CD-ROM, DVD-ROM, disque dure externe, clé USB, carte SD, etc. L'unité de calcul 9 est par exemple un/des ordinateur(s), un/des processeur(s), un/des microcontrôleur(s), un/des micro-ordinateur(s), un/des automate(s) programmable(s), un/des circuit(s) intégré(s) spécifique(s) d'application, d'autres circuits programmables, ou d'autres dispositifs qui incluent un ordinateur tel qu'une lo station de travail. En variante, le calculateur 9 peut comprendre un dispositif de lecture (non représenté) par exemple un lecteur de disquettes, un lecteur de CD-ROM ou DVDROM, ou des ports de connexion pour lire les instructions du procédé de traitement d'un support d'instructions (non montré), comme une disquette, un CD-ROM, un 15 DVD-ROM ou une clé USB ou de manière plus générale par tout support de mémoire amovible ou encore via une connexion réseau. En outre, le système de traitement comprend une unité de stockage 14 pour le stockage des données générées par l'unité de calcul 9. L'unité de calcul 9 peut être connectée à l'unité d'affichage 8 (comme sur la 20 figure 1) ou bien à une autre unité d'affichage (non représentée). En outre l'unité de traitement 200 peut être incluse dans le système 100 d'imagerie médicale, leurs unités de stockage 6, 7 respectives dans ce là sont fusionnées. Description du procédé 25 Le procédé de traitement d'images est par exemple implémenté dans l'unité 200 de traitement du système d'imagerie médicale illustré sur la figure 2. Le procédé de traitement d'images permet de reconstruire d'une séquence d'images 3D f = {f(t,),..., f(0} représentant un objet en mouvement pour un ensemble de positons référencées par t = {t,,..., t' } . Pour chaque position, on dispose d'un ensemble d'images de projections 2D p(tn) obtenues au moyen du système d'imagerie médicale se déplaçant suivant une trajectoire autour de l'objet en mouvement (communément une rotation). On a illustré sur la figure 3 l'acquisition d'ensembles d'images de projection 2D p(tn) pour différentes positions tn de l'objet 12 (en mouvement). Pour chaque instant tn du mouvement on dispose d'un ensemble d'images de projection 2D p(tn) correspondant. Les ensembles d'images de projection 2D p(tn) sont par exemple préalablement acquis et récupérés de l'unité de stockage 14 de l'unité de traitement 200 du système d'imagerie médicale 100 et le traitement des images de projection 2D est mis en oeuvre dans le calculateur 9 de l'unité de traitement 200 du système d'imagerie médicale. Chaque pluralité de séquences d'images de projection 2D p(tn) est telle que R(tn)f(tn) = p(t,,) où R = {R(t,),...,R(G){ est la séquence des opérateurs de projection qui modélisent l'échantillonnage effectué par le système d'imagerie médicale pour chaque position t' de l'objet pendant le déplacement du système. Pour chaque position tn de l'objet, on définit la fonctionnelle des moindres carrés suivante : Q(g,tn) = 2IIR(tn)g - p(tn)I z ainsi que la fonctionnelle composite associée N Q( -g) =1 EIIR(tn)g(tn)-p(tn)IIZ 2 n=, La minimisation par rapport à g de Q(g) permet de reconstruire une séquence d'images 3D g' _ {g'(t,),...,g*(tN)1 de l'ensemble des positions de l'objet, où chaque image 3D g`(tn) est cependant considérablement dégradée par le nombre réduit d'images de projection contenues dans chaque séquence d'images p(tn) . On trouvera par exemple dans le document [Riddell C, Savi A, Gilardi MC, Fazio F, "Frequency weighted least squares reconstruction of truncated transmission SPECT data." IEEE Trans. Nucl. Sci. 43(4):2292-8] et [Thibault JB, Sauer KD, Bouman CA, Hsieh J., "A three-dimensional statistical approach to improved image quality for multislice helical CT. " Med Phys. 34(11): 4526-44] des fonctionnelles des moindres carrés pondérés alternatives à la définition ci-dessus. On définit par ailleurs une fonctionnelle de compression spatiale et temporelle des séquences d'images s(g) =11z,w ,gl to où W zg =1w ,ze),...,W Zg(t,)} est une transformée spatiale permettant la compression individuelle des images 3D (par exemple des ondelettes, le gradient, l'identité,...) et 3, est une transformée (par exemple issue de l'analyse de Fourier) suivant l'axe t de déroulement du mouvement. 15 On suppose connu a priori une séquence d'opérateurs M = {M(t,),...,M(tT,)} de modélisation approximative du mouvement permettant de construire une contrainte de compression augmentée telle que S(Mf) S( f) avec Mf = {M(t,) f (t,),...,M(tN) f (G)} et f solution du problème de reconstruction tomographique parfaitement échantillonné. 20 L'intégration des mesures et de l'hypothèse de compressibilité augmentée par la connaissance a priori, mais approximative, du mouvement se fait par la définition de la fonctionnelle : J(g,.1) _ .1,S(Mg) + «g) . Une étape du procédé de traitement consiste à déterminer une séquence 25 d'images g' _ {g' (t, ),..., g' (tN )} qui minimise la fonctionnelle J(g,.I,) par rapport à g pour fixé et donne une solution approchée de f = { f (t, ),..., f (G)} solution du problème de reconstruction tomographique parfaitement échantillonné. 20 On suppose connu un algorithme itératif d'optimisation convexe tel que ceux décrits par exemple dans [Afonso MV, Bioucas-Dias JM, Figueiredo MA., "Fast image recovery using variable splitting and constrained optimization. " IEEE Trans Image Process. (9):2345-56] et [Beck A, Teboulle M. "Fast gradient-based algorithms for constrained total variation image denoising and deblurring problems. " IEEE Trans Image Process. 18(11):2419-34] pour la minimisation de J(g, Â) . On note A, l'itération permettant la minimisation de J(g,Â) par rapport à g pour fixé et h = Aâ ~g] la séquence d'images 3D résultat de l'application de x 10 itération(s) de l'algorithme à la séquence d'images 3D g . Pour g° fixé, par exemple une séquence nulle, l'algorithme est tel que lim Az (g °) = arg min J(g, Â) K ->m g et en particulier tel que A,t (g°) argminJ(g,.1,) pour xfini et suffisamment petit. g 15 Le procédé de reconstruction consiste en la définition d'une suite décroissante de degrés de compressibilité A = tels que .it > ... > 0 pour laquelle on détermine a partir de la séquence arbitraire g° une estimation g' (A, g°) de f solution du problème de reconstruction tomographique parfaitement échantillonné, suivant : {g° , A = {.1,, 1/. } donnés g(Àl )=A~[g°~ g*(A,g°)- g(Â) L'algorithme permet à chaque itération de déterminer la séquence d'images 3D g qui minimise, pour une valeur de donnée, la fonctionnelle J(g,.l.e ) . En variante, le nombre d'itérations K est avantageusement choisi dépendant du degré de compressibilité /le et inversement proportionnel à celui-ci. Pour expliciter le déroulement du procédé pour obtenir g` (A, g°) qui est la solution approchée du problème, on fixe E1 g et A. On détermine E2 la séquence g(2, = A,e [g° qui est la séquence qui minimise la fonctionnelle J(g,:i,) par rapport à g pour Â.1 fixé en partant de g° . Ensuite, de manière itérative, on détermine E3, E3', E3" qui correspond à la séquence g(Â,j qui minimise la fonctionnelle J(g, /,e) par rapport à g pour A. fixé en partant de ele-, ), on obtient E4 ainsi g' (A, g°) la solution approchée du problème de reconstruction tomographique. Le nombre d'approximations 8 et le nombre d'itérations par approximation x sont fixés tels qu'ils forment le meilleur compromis entre la qualité de g' (A, g°) et le temps de calcul nécessaire à la génération de g" (A, g°) qui sont tous deux proportionnels à 8 et K. La séquence d'images 3D g`(A,g°) représente donc la reconstruction de 15 l'objet en mouvement. Programme d'ordinateur Le procédé de traitement d'images radiologiques peut être avantageusement implémenté sous la forme d'un programme d'ordinateur comprenant des instructions machine pour la mise en oeuvre du procédé. REVENDICATIONS1. Procédé de traitement d'une séquence de pluralité d'images de projection 2D P = {p(t,),..., p(tN)} d'un objet en mouvement, mouvement décrit par un ensemble des positions référencées par t = {t,,..., tN }, ladite séquence de pluralités d'images de projection 2D P étant obtenues au moyen d'un système d'imagerie médicale lui-même en déplacement suivant une trajectoire, chaque pluralité d'images de projection 2D p(t,) étant telle que R(t,,).f (t,) = p(t,,), où f (t,,) est l'image 3D de l'objet à la position référencée par tn, R(t,) est un opérateur de projection qui modélise l'échantillonnage effectué par le déplacement du système d'imagerie médicale pour la position t, de l'objet, caractérisé en ce que le procédé comprend une étape au cours de laquelle on détermine une séquence d'images g _ {g * (t,),..., g * (tN )} qui minimise la fonctionnelle J(g, )=ilS(KO+Q(g) - g =1g(t,),..., g(tN)} est un ensemble d'image(s) 3D ; - Q(g) est un terme de fidélité aux mesures acquises ; - S(g) est une fonctionnelle de compression spatiale et temporelle de séquences d'images ; - est un paramètre de compressibilité; - M = {M (t, ),..., M (tN )} est une séquence d'opérateurs de modélisation approximative du mouvement conduisant à une contrainte de compression augmentée de la connaissance partielle du mouvement 25 S(Mg) avec Mg = {M(t,)g(t,),...,M(G)g(G)} ; la minimisation consistant à définir une suite décroissante de degrés de compressibilité A = {4,..., 2 } tels que ~ > ... > 0 pour laquelle on détermine à où 10 20partir d'une séquence initiale g>° l'estimation g >*(A, g>0) de f = { f f (tN )} suivant : g° , A = {,...,2 } donnés g(il, )=A[g°~ g* (A,g°)=g(a) où A, est l'itération d'un algorithme permettant la minimisation de J (g>, À) par 5 rapport à g pour fixé et A, [h] est la séquence d'images 3D résultat de l'application de x itérations de l'algorithme A, à une séquence d'images 3D h . 2. Procédé selon la revendication 1 selon lequel la connaissance a priori du mouvement est telle que M(t') est égal à l'identité. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 à 2 dans lequel Q(g) est un critère des moindres carrés simples, pondérés ou filtrés . 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3 dans lequel S(h) = 15 où W ,h h = {W yZ h(t, ),...,W yZ h(t, )} est une transformée spatiale permettant la compression individuelle de chaque image 3D de la séquence d'images 3D h (par exemple des ondelettes, le gradient, l'identité,...), t est une transformée (par exemple issue de l'analyse de Fourier) suivant l'axe t de déroulement du mouvement et Il 11, symbolise la norme dite Li. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4 dans lequel la séquence initiale g° est une séquence nulle. 1-10, 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel les images de projection sont des images préalablement acquises et stockées dans des moyens mémoires du système d'imagerie médicale. 7. Système d'imagerie médicale comprenant : - une unité d'acquisition comprenant une source de rayonnement, un capteur, pour l'acquisition d'une pluralité d'images de projection 2D d'un objet ; - une unité de traitement des images de projection 2D acquises pour mettre en oeuvre un procédé selon l'une des revendications précédentes. 10 8. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à 6.