Brevet FR3009110A1 — publié le 20150130

La présente invention concerne le domaine technique de l'obtention et du traitement des images médicales assisté par ordinateur, en particulier des images d'un scanner ou d'un dispositif d'IRM (Imagerie par Résonnance Magnétique). La tomodensitométrie (TDM), dite aussi scanographie, tomographie axiale calculée par ordinateur (TACO), CT-scan (CT: computed tomography), CAT-scan (CAT: computer-assisted tomography), est une technique d'imagerie médicale qui consiste à mesurer l'absorption des rayons X générés par un scanner dans différentes zones d'un corps, puis, par traitement informatique, à numériser et enfin reconstruire des images 2D (en deux dimensions) ou 3D des structures anatomiques. L'IRM est une autre technique d'imagerie médicale, qui est basée sur le principe de la résonance magnétique nucléaire (RMN). On connaît également des techniques complémentaires d'imagerie médicale visant, à partir d'images médicales 2D et/ou 3D, à réaliser une segmentation de l'image, de façon à identifier et ségréguer une zone d'intérêt, correspondant par exemple à un organe, une partie d'organe, ou une lésion, de façon à pouvoir cibler cette zone, afficher une ou plusieurs images numériques correspondantes, et en faciliter l'observation par un opérateur médical. Il est souvent nécessaire de pouvoir réaliser une telle ségrégation en un temps très court, par exemple de quelques secondes au plus de façon à minimiser le temps passé par le radiologue ou l'opérateur. Ces techniques requièrent donc une puissance de calcul notable au moyen typiquement d'un ordinateur. Pour réduire ce temps de calcul, ou alternativement améliorer la qualité de la segmentation, on recherche des méthodes de calcul rapides et/ou performantes permettant de réduire le temps de calcul pour une qualité de segmentation donnée, ou d'améliorer la qualité de segmentation pour un temps de calcul donné. Certaines de ces techniques complémentaires utilisent un algorithme itératif particulier, appelé algorithme de Dijkstra, du nom de son inventeur, ou plus simplement dijkstra, permettant de définir une zone de l'image s'accroissant avec le nombre d'itérations, à partir d'un point origine O choisi par l'opérateur. Les techniques actuelles utilisant un dijkstra pour atteindre, après un certain nombre d'itérations, une portion d'image correspondant à la segmentation recherchée sont cependant relativement peu performantes pour la détermination du seuil d'itérations adéquat pour l'obtention d'une image complète de la zone d'intérêt, par exemple une lésion, sans que cette image englobe d'autres zones d'image situées à l'extérieur de la zone d'intérêt. L'invention a notamment pour but d'améliorer cette détermination du nombre d'itérations adéquat pour obtenir une segmentation recherchée d'une image, tout en -2- requérant un temps de calcul limité. A cet effet, l'invention a notamment pour objet un procédé de production d'au moins une information relative à une zone particulière d'une partie au moins d'un corps (2) à partir de données numériques de scanographie ou d'imagerie par résonance magnétique, dite I RM de cette partie au moins du corps, dans lequel : - cette partie au moins du corps (2) étant disposée à l'intérieur d'un volume réel VR, on associe à ce volume réel VR un volume numérique VN formé de voxels, chaque voxel de VN correspondant à un volume réel élémentaire de VR, - on associe à chaque voxel une valeur numérique corrélée à un effet physique exercé par un dispositif (6) de scanographie ou d'IRM sur la matière contenue dans le volume réel élémentaire correspondant à ce voxel, caractérisé en ce que l'on effectue au moyen d'un ordinateur au moins les étapes suivantes: - on définit pour chaque voxel un paramètre strictement positif (par exemple un entier ou un nombre réel positif), dit score local, corrélé à la valeur numérique associée à ce voxel, les valeurs numériques associées aux voxels correspondant à la zone corporelle particulière étant plus faibles en moyenne que les valeurs numériques associées aux voxels correspondant à une partie au moins des zones corporelles adjacentes à la zone corporelle particulière; - on définit un sous-ensemble EO de VN, dit espace origine, par exemple choisi par un opérateur médical, et comprenant au moins un voxel; - on définit un coût d'un voxel Oi de l'espace origine EO à un voxel donné A le long d'un chemin déterminé de voxels voisins deux à deux joignant Oi à A, comme la somme des scores locaux des voxels de ce chemin, sans compter le score de Oi , chaque score local d'un voxel du chemin différent de Oi étant multiplié par un coefficient géométrique, ce coefficient étant par exemple corrélé à une position relative entre ce voxel du chemin et le voxel voisin précédent de ce chemin; - on définit un coût de chaque voxel donné A comme le coût minimal parmi tous les chemins joignant un voxel quelconque de l'espace origine EO et le voxel A; - on définit au moyen d'itérations successives d'un premier processus itératif une suite arithmétique d'ensembles Ei de voxels de VN, dans laquelle E0 est l'espace origine EO, et pour tout nombre entier i compris dans un intervalle [1, M], avec M entier > 1, chaque ensemble Ei est l'ensemble des voxels dont le coût est inférieur ou égal à un coût prédéterminé Ci, Ci étant une suite arithmétique prédéterminée de valeurs positives (d'entiers ou de nombres réels positifs) strictement croissantes en fonction de i ; - on définit, pour chaque valeur de i z 1, un ensemble appelé coque de rang i, -3- notée Ki, correspondant à l'ensemble des voxels appartenant à Ei et n'appartenant pas à E(i -1), la coque K0 étant définie comme identique à l'espace origine EO; - on définit pour chaque coque Ki, avec i 0 , un bord extérieur BKi de cette coque, formée par l'ensemble des voxels de Ei qui sont adjacents d'un voxel n'appartenant pas à Ei ; - on détermine pour chaque valeur de i z 1, une grandeur Gi qui est corrélée à une épaisseur de la coque Ki, par exemple à l'épaisseur locale maximale EPLMi ou à une épaisseur moyenne EPmi, l'épaisseur locale maximale EPLMi étant la valeur maximum, pour les voxels de BKi, de la plus petite distance entre un voxel déterminé de BKi et un voxel quelconque de E(i-1), et l'épaisseur moyenne EPmi étant la valeur moyenne de l'épaisseur locale, pour les différents voxels de BKi; - on détermine, automatiquement ou sur requête d'un opérateur médical, une première segmentation, dite segmentation cible du volume VN correspondant au choix d'un ensemble Ec, avec C entier É M, l'ordinateur déterminant la valeur de C en liaison avec la constatation d'une évolution prédéterminée de la valeur de Gi, par exemple l'obtention d'une valeur de EPLMi, ou de EPmi, ou de EPLMi / EPLM(i-1), ou de EPmi / EPm(i-1) en dessous d'un seuil prédéterminé ; - optionnellement on détermine une information médicale recherchée complémentaire relative à la segmentation cible, que l'on affiche et/ou stocke sur un support physique et/ou diffuse sur un réseau de télécommunication, automatiquement ou sur demande d'un opérateur médical. L'information médicale recherchée complémentaire relative à la segmentation cible peut notamment appartenir au groupe formé par une dimension maximale, un volume, une densité, un rapport surface sur volume, un rapport volume sur surface, et un élément statistique, par exemple une valeur moyenne ou un écart type d'une grandeur médicale. On connait déjà dans l'état de la technique des processus itératifs permettant de générer des sous-ensembles de dimension croissante d'un espace numérique 2D, composés de pixels, ou d'un espace numérique 3D, composés de voxels, chaque sous-ensemble étant inclus dans les sous-ensembles correspondant à un nombre d'itérations supérieur. De tels processus utilisent généralement un dijkstra, c'est-à-dire un processus itératif de définition, dans un espace numérique, d'une suite de sous-ensembles imbriqués les uns dans les autres utilisant la notion de coût de progression croissant au sens large. Chaque itération élémentaire du diskstra correspond typiquement à l'acquisition d'un point supplémentaire de l'espace numérique. Typiquement, on stoppe le processus itératif correspondant après un nombre -4- d'itérations élémentaires prédéterminé, ou bien on identifie un objectif de progression de ce dijkstra, lorsque par exemple le coût d'un pixel ou voxel atteint à la dernière itération élémentaire atteint un seuil prédéterminé. Or selon l'invention, on utilise une approche très différente, dans laquelle on ne s'intéresse pas au niveau des coûts obtenus par les voxels lors de la dernière itération élémentaire. On détermine, selon le premier processus itératif des itérations globales selon l'indice i, chaque itération globale entre les indices i et i+1 regroupant typiquement un nombre important d'itérations élémentaires du dijkstra : Typiquement, les coûts progressent d'une valeur constante entre deux itérations globales (delta coût [C(i+1) - Ci] constant pour la définition d'espaces Ei et E(i+1)). Mais selon l'invention, on s'intéresse à la vitesse de propagation du dijkstra (et à celle du coût), ce qui correspond à la constatation d'une évolution prédéterminée de la valeur d'une grandeur Gi qui est corrélée à une épaisseur de la coque Ki, par exemple l'épaisseur locale maximale EPLMi ou l'épaisseur moyenne EPmi de la coque Ki correspondant aux nouveaux voxels obtenus lors de l'itération i : Plus le coût progresse faiblement à chaque itération élémentaire du diskstra, et plus l'épaisseur de la coque correspondante à l'itération globale considérée est importante. En effet, une faible progression élémentaire du coût implique qu'un nombre important d'itérations élémentaires sera nécessaire pour augmenter le coût d'une valeur donnée [C(i+1) - Ci] (correspondant à une itération globale), ce qui implique que la coque correspondante comprendra un nombre de voxels élevés). Cette dernière information est utilisée par l'invention car elle traduit le fait que l'on est sorti, ou est en train de sortir de la zone particulière du corps recherchée, présentant des scores locaux modérés. Cette approche se fonde sur des constatations anatomiques, en liaison avec la définition des scores attribués aux voxels et avec celle du processus itératif: Lorsque la segmentation recherchée correspond, typiquement, à une zone atteinte par une pathologie, par exemple une lésion, ou bien correspond à un organe, cette zone présente une certaine homogénéité et correspond à des voxels dont le score local est choisi comme étant relativement faible par rapport au score local des voxels correspondant à des zones corporelles adjacentes, formées par d'autres organes et/ou par des tissus n'ayant pas été affectés par la pathologie. Ainsi, le processus itératif pourra progresser plus rapidement (à un coût moindre) dans une telle zone relativement homogène à score local modéré. Inversement, lors de changements structurels de la matière traversée, le coût de progression augmente rapidement, du fait des scores locaux plus élevés, et le nombre d'itérations élémentaires correspondant à une itération globale (à delta coût -5- donné) devient faible. Une progression rapide du coût à chaque itération élémentaire du dijkstra se traduit donc par une diminution de l'épaisseur, locale ou moyenne, de la coque Ki, formée par les nouveaux voxels obtenus lors de l'itération , ce qui permet d'utiliser cette information traduisant le fait que l'on est sorti, ou est en train de sortir de la zone particulière du corps recherchée. Conventionnellement, on définit l'épaisseur locale de la coque Ki en un voxel X de son bord extérieur BKi comme la plus petite valeur, notée d(X, E(i-1)), de X à un voxel quelconque de E(i-1). L'épaisseur maximale EPLMi de la coque Ki est la plus grande des épaisseurs locales, pour l'ensemble des voxels X de BKi, et l'épaisseur moyenne EPmi de la coque Ki est l'épaisseur locale moyenne, pour l'ensemble des voxels X de BKi. Selon un premier mode de mise en oeuvre du procédé, la grandeur Gi est corrélée à l'épaisseur moyenne EPmi de la coque Ki, par exemple est une fonction du rapport volume / surface du bord extérieur de la coque Ki, en particulier est égale à ce rapport volume / surface du bord extérieur, le volume d'une coque Ki étant défini en liaison avec le nombre de voxels de cette coque et la surface du bord extérieur étant définie en liaison avec le nombre de voxels de ce bord extérieur BKi. Par exemple, si l'on constate que dans un premier intervalle de valeurs de i, soit INT1 la valeur de Gi évolue dans un intervalle de valeurs VG d'amplitude déterminée DeltaG autour d'une valeur moyenne Gm , puis que pour une ou plusieurs valeurs de i supérieures aux valeurs de INT1, la valeur de Gi sorte de l'intervalle de valeurs VG, et s'écarte de la valeur moyenne Gm d'une valeur d'écart VE supérieure à un seuil déterminé, optionnellement corrélé à DeltaG, on détermine une valeur de C de sorte que pour i appartenant à l'intervalle [1, C], la valeur de Gi ne s'écarte de la valeur moyenne Gm d'une valeur au moins égale à la valeur d'écart que pour au plus deux valeurs de i, et de préférence au plus une valeur de i. Ceci peut s'appliquer notamment lorsque Gi est l'épaisseur moyenne EPmi de la coque Ki. Selon un deuxième mode de mise en oeuvre du procédé selon l'invention, la grandeur Gi est corrélée à l'épaisseur locale maximale EPLMi de la coque Ki, par exemple est égale ou proportionnelle à EPLMi, et l'on détermine C comme la valeur de i permettant l'obtention d'une valeur de l'épaisseur locale maximale EPLMi ou d'un rapport EPLMi / EPLM(i-1) en dessous d'un seuil prédéterminé. Le seuil peut être prédéterminé en liaison avec l'épaisseur locale de la coque : Si le coût de progression du djkstra devient trop important, et corrélativement l'épaisseur locale maximale de la coque devient pour la première fois trop faible pour que l'on -6- puisse se trouver encore dans la zone corporelle particulière, par exemple une lésion, ceci signifie que l'on a obtenu toute la zone particulière recherchée, et que l'on peut déterminer que la dernière itération permet d'obtenir la segmentation cible recherchée. On peut également avantageusement réaliser une étape de calcul de l'épaisseur locale maximale EPLMi de la coque Ki, au moyen d'un deuxième processus itératif relatif à un paramètre D, de valeur actualisable et non décroissante en fonction du nombre d'itérations, dans lequel : - on choisit un voxel de départ X0 de BKi, calcule la plus petite distance d( X0, E(i- 1)) entre X0 et un voxel Z quelconque du bord extérieur BK(i-1) de la coque K(i-1), c'est-à-dire l'épaisseur locale de Ki au voxel X0, soit Do, et on initialise la valeur de D à Do; - à chaque itération, on calcule ou examine l'épaisseur locale de Ki en un nouveau voxel de BKi, différent d'un voxel pour lequel on a déjà calculé ou examiné l'épaisseur locale de Ki, et on détermine une valeur actualisée de D qui est l'épaisseur locale maximale identifiée de la coque Ki au cours de l'itération considérée et des itérations précédentes ; - on effectue, parmi lesdites itérations, au moins une et de préférence une pluralité d'itérations particulières, dites itérations avec examen, telle(s) que pour chacune d'entre elles : - On part d'un voxel X pour lequel l'épaisseur locale d( X, E(i-1)) de la coque Ki a déjà été calculée, et est inférieure à la valeur actualisée de D, - On choisit un nouveau voxel Y de BKi, de préférence contigu à X0, et l'on examine l'épaisseur locale maximale possible de la coque Ki au voxel Y pour déterminer si elle peut être supérieure à la valeur actualisée de D, en calculant la somme S = d( X, E(i-1)) + d(X, Y), puis : - Si S est supérieure à la valeur actualisée de D, on effectue le calcul de l'épaisseur locale de Ki au voxel Y, et si la valeur obtenue DY est supérieure à D, on actualise D à la valeur DY. - Si au contraire la valeur de S obtenue est inférieure ou égale à D, on ne change pas la valeur actualisée de D, et on ne calcule pas l'épaisseur locale de Ki au voxel Y. -7- - lorsque, pour chacun des voxels de BKi, on a calculé l'épaisseur locale, et/ou examiné l'épaisseur locale maximale possible de Ki dans l'une desdites itérations avec examen, on attribue la valeur actualisée finale du paramètre D à l'épaisseur locale maximale EPLMi de Ki. Cette première méthode permet de réduire le temps de calcul, comme explicité plus loin. On peut également réaliser une étape de calcul par itérations de l'épaisseur locale de la coque Ki en un voxel déterminé To de BKi, dans lequel : - on réalise un recouvrement de BK(i-1) par une pluralité de sous-ensembles SEj, pouvant éventuellement avoir deux à deux des intersections communes, chacun de ces sous-ensembles SEj étant formé par des voxels, et de préférence tous les voxels de BK(i-1) situés à une distance maximale Rj d'un voxel de SEj, dit ancre de SEj, et noté ANj; - on calcule les distances de To à chacune des ancres ANj, et l'on détermine celle dont la distance à To est minimale, soit AN* correspondant à un sous-ensemble SE*; - on calcule la distance minimale d(To, SE*) de To à un voxel quelconque de SE*, soit d*; - on initialise à la valeur d* un paramètre de distance d, actualisable et non croissant en fonction du nombre d'itérations d'un troisième processus itératif; - on effectue le troisième processus itératif dans lequel on examine successivement chacun des sous-ensembles SEj différents de SE*, en procédant à l'évaluation de la valeur de la différence Diff = d(To, ANj) - Rj. Si Diff est inférieure à la valeur du paramètre d, on effectue le calcul de la plus petite distance de To à un voxel quelconque de SEj, soit d(To, SEj), et si la valeur obtenue dj est inférieure à d, on actualise d à la valeur dj. Si au contraire la valeur obtenue dj est supérieure ou égale à d, on n'actualise pas d. Si la différence Diff est supérieure ou égale à la valeur du paramètre d, on n'effectue pas le calcul de d(To, SEj). Dans tous les cas, on poursuit le troisième processus itératif jusqu'à l'examen de tous les ensembles SEj; - on attribue alors la valeur finale du paramètre d à l'épaisseur locale de la coque Ki au voxel déterminé To de BKi , c'est-à-dire à la distance minimale d(To, E(i-1)). Cette seconde méthode permet également de réduire le temps de calcul, comme explicité plus loin. On comprendra que les premier, deuxième, et troisième processus itératifs ne sont pas des processus successifs, mais peuvent être imbriqués. Notamment le deuxième et/ou le troisième processus itératif peut (peuvent) être imbriqué(s) dans des étapes du premier processus itératif, et par exemple être exécutés une ou plusieurs fois à chaque étape de ce premier processus itératif. -8- Avantageusement, on arrête le premier processus itératif pour la détermination des ensembles Ei lorsque le nombre d'itérations atteint la valeur N = C correspondant à la segmentation cible EC, ou bien la valeur N = C+A correspondant à l'ensemble E(C+A), dans laquelle A est un entier positif prédéterminé. Ainsi, dès que l'on atteint la segmentation cible, on arrête le calcul itératif, ou bien on poursuit un nombre A d'itérations supplémentaires de façon à ce que, par exemple, un opérateur médical puisse décider d'agrandir la zone d'image couverte par la segmentation cible qui couvre la zone corporelle particulière, par exemple, dans le cas où cette zone corporelle particulière est une lésion, pour regarder si les zones voisines ne comprennent pas de petites lésions séparées, ou une extension de la lésion principale, ou simplement pour observer les zones périphériques de la lésion. L'arrêt relativement rapide du processus itératif permet d'obtenir une économie importante de temps de calcul, en particulier lorsque la zone corporelle particulière est relativement limitée. Selon une variante caractéristique optionnelle du procédé selon l'invention (ou également d'un autre procédé de production d'au moins une information relative à une zone particulière d'une partie au moins d'un corps): - on réalise un recouvrement du volume numérique VN par huit portions de volume numérique PVj correspondant à des portions du volume réel délimitées par trois plans perpendiculaires deux à deux dont un plan axial (ou transverse) XY, un plan sagittal YZ, et un plan coronal XZ, - on réalise le premier processus itératif en parallèle dans chacune des portions de volume numérique PVj pour déterminer des ensembles Ei,j, Ki,j, BKi,j et l'évaluation d'une grandeur Gi,j en calculant en parallèle ces différents éléments dans chacune des portions de volume PEj en tant respectivement que Ei, Ki , BKi et Gi dans chacune de ces portions de volume PVj.; Lorsqu'on constate une évolution prédéterminée d'une ou d'une pluralité des grandeurs Gi,j, on détermine un ensemble de voxels frontaliers d'ordre 1, qui sont les voxels frontaliers appartenant à un ensemble Ei,j d'une portion de volume numérique PVj et qui n'appartiennent pas à un ensemble Ei,k d'une autre portion de volume numérique PVk, avec k différent de j. ; - on réalise au moins une itération supplémentaire selon le premier processus itératif dans le volume numérique VN en partant de l'ensemble de voxels frontaliers d'ordre 1 comme espace origine, chaque voxel de ce premier ensemble conservant , son coût local, pour obtenir au moins un ensemble portion d'espace numérique complémentaire ECO. Cet espace ECO peut ainsi être intégré à la segmentation cible, ou le cas échéant à la segmentation d'intérêt, par fusion avec les espaces Ei,j. -9- Typiquement, on poursuit le processus itératif jusqu'à obtenir le même coût maximum que pour les ensembles . Pour déterminer les trois plans perpendiculaires deux à deux précités (axial, sagittal, et coronal) on peut choisir leur point commun en un point correspondant de préférence à un voxel de l'espace origine EO, ou à un voxel obtenu en calculant le barycentre des voxels de l'espace origine EO (affectés d'un poids identique). Cette variante caractéristique de l'invention permet elle aussi d'obtenir un gain important sur le temps de calcul : En effet, on peut réaliser en parallèle une partie importante du processus itératif au moyen de préférence de plusieurs microprocesseurs ou de microprocesseurs ayant plusieurs coeurs, ou de plusieurs ordinateurs. Après fusion des ensembles Ei,j obtenus, l'étape (ou les étapes) supplémentaire(s) permettent d'obtenir une progression complémentaire notable du processus itératif, pour déterminer des zones complémentaires de la zone particulière recherchée, avec un nombre d'itérations modéré dans l'espace global, et un temps de calcul limité, comme il sera explicité plus loin. Cette variante peut être mise en oeuvre avec d'autres procédés de production d'au moins une information relative à une zone particulière d'une partie au moins d'un corps. Dans ce cas, - on réalise un recouvrement du volume numérique VN par huit portions de volume numérique PVj correspondant à des portions du volume réel délimitées par trois plans perpendiculaires deux à deux dont un plan axial (ou transverse) XY, un plan sagittal YZ, et un plan coronal XZ, - on définit un premier processus itératif de construction d'une suite arithmétique d'ensembles Ei, imbriqués les une dans les autres, pour couvrir des zones croissantes correspondant à la zone particulière du corps, à partir de la sélection d'un espace origine E0, - on réalise le premier processus itératif en parallèle dans chacune des portions de volume numérique PVj pour déterminer les ensembles Ei,j, en calculant en parallèle ces différents ensembles dans chacune des portions de volume PEj en tant que Ei, dans chacune de ces portions de volume PVj.; A partir d'un nombre d'itérations que l'on choisit, on détermine un ensemble de voxels frontaliers d'ordre 1, qui sont les voxels frontaliers appartenant à un ensemble Ei,j d'une portion de volume numérique PVj et qui n'appartiennent pas à un ensemble Ei,k d'une autre portion de volume numérique PVk, avec k différent de j. ; - on réalise au moins une itération supplémentaire selon le premier processus itératif dans le volume numérique VN en partant de l'ensemble de voxels frontaliers d'ordre 1 comme espace origine, pour obtenir au moins une portion d'espace -10- numérique complémentaire ECO. Cet espace ECO peut ainsi être fusionné avec les espaces Ei,j pour obtenir une segmentation cible, ou le cas échéant une segmentation d'intérêt. Avantageusement, on détermine et affiche sur un écran, automatiquement ou sur demande d'un opérateur médical, et optionnellement on produit sur un support pelliculaire, au moins une image numérique dite primaire obtenue à partir de Ec, Par exemple une image 2D correspondant à une coupe axiale, ou sagittale, ou coronale d'une partie du corps correspondant à Ec, ou une vue 3D d'une partie du corps correspondant à Ec. De préférence, on détermine et affiche automatiquement au moins une image numérique primaire 2D correspondant à une coupe axiale, ou sagittale, ou coronale d'une partie du corps, l'image correspondant à la segmentation Ec. Si par exemple un opérateur médical souhaite visualiser une segmentation différente de celle de la segmentation cible, on peut alors, après affichage de cette image numérique primaire, effectuer un affichage d'une autre image numérique correspondant à une même partie du corps que celle de l'image primaire, cette autre image, dite image secondaire, correspondant à un ensemble E(c+p) dit segmentation d'intérêt, P étant un entier positif ou négatif, l'ordinateur réalisant si nécessaire une ou plusieurs itérations complémentaires, selon le premier processus itératif, permettant d'atteindre le rang d'itération C+P. Typiquement, on stocke dans au moins une mémoire de l'ordinateur et/ou diffuse sur un réseau de télécommunications au moins une information médicale, par exemple, des données correspondant aux ensembles Ei, et/ou des données correspondant à la segmentation cible et/ou des données correspondant à la segmentation d'intérêt. On comprendra que le terme « affichage » signifie un affichage d'une image numérique sur un écran. Il est indifférent qu'il y ait un seul écran, ou bien plusieurs écrans différents, pour afficher telle(s) ou telle(s) image(s) numérique(s) dans la mise en oeuvre de l'invention. L'invention concerne également un programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé précité qui sont effectuées au moyen d'un ordinateur. L'invention concerne également un procédé de scanographie ou d'IRM assisté par un ordinateur d'une partie au moins d'un corps, permettant de visualiser une zone particulière de cette partie au moins du corps, caractérisé en ce que l'on détermine et affiche au moins une image numérique primaire de la segmentation cible obtenue par le procédé précité, et/ou une image secondaire de la segmentation d'intérêt obtenue par le procédé précité. Le procédé de scanographie ou d'IRM peut comprendre au moins les étapes suivantes: - on détermine et affiche une ou plusieurs image(s) numérique(s) de scanographie ou d'IRM d'une partie au moins du corps, dite(s) image(s) initiale(s), de préférence une ou plusieurs image(s) 2D; - on sélectionne, grâce à des moyens de pointage numérique ou physique un ou plusieurs pixels de cette ou ces image(s) initiale(s), auquel(s) sont associés un ou plusieurs voxels de VN , qui définissent ensemble l'espace origine E0 ; - on effectue les étapes du procédé précité, pour déterminer et afficher l'image primaire ; -- on détermine une variation P du nombre d'itérations du processus itératif de base, correspondant à un ensemble E(cFp) dit segmentation d'intérêt, P étant un entier positif ou négatif, inférieur à C en valeur absolue si P est négatif, grâce à des moyens réglables de modification du nombre d'itérations ; - si nécessaire, on définit grâce à l'ordinateur un ou plusieurs ensembles Ei en poursuivant le processus itératif de base de façon à pouvoir définir l'ensemble E(Crp) - on affiche une image secondaire correspondant à cette segmentation d'intérêt E(c+p)- Il est particulièrement important, pour un opérateur médical de pouvoir acquérir rapidement, et sensiblement en temps réel l'image d'une zone corporelle particulière recherchée, typiquement une image de scanographie ou d'IRM, avec un procédé assisté par ordinateur. Il est également important de pouvoir bénéficier de l'expertise personnelle de l'opérateur médical pour la définition d'une zone d'intérêt, qui peut se révéler différente de la zone corporelle particulière, du fait justement de l'expertise de l'opérateur. Il est toutefois difficile de combiner une expertise humaine et des moyens informatiques en temps réel. Toutefois, la demanderesse a trouvé un procédé de scanographie ou d'IRM, ainsi qu'un dispositif de scanographie ou d'IRM permettant de combiner de façon particulièrement efficace et ergonomique l'expertise humaine d'une part et des moyens informatiques d'autre part, pour la détermination, typiquement en temps réel, d'une zone corporelle particulière recherchée d'un corps, par exemple une lésion ou un organe, et la production d'images ciblées de cette zone corporelle particulière recherchée d'un corps. Ce procédé de scanographie ou d'IRM ergonomique peut être mis en oeuvre avec tout procédé de production d'une information et/ou d'une image numérique relative à -12- une zone particulière du corps à partir de données numériques de scanographie ou d'IRM, notamment pour visualiser cette zone particulière du corps, et donc pas uniquement avec le procédé précité. Dans un tel procédé, la partie au moins du corps étant disposée à l'intérieur d'un volume réel VR, on associe à ce volume réel VR un volume numérique VN formé de voxels, chaque voxel de VN correspondant à un volume réel élémentaire de VR, et on associe à chaque voxel une valeur numérique corrélée à un effet physique exercé par un dispositif de scanographie ou d'IRM sur la matière contenue dans le volume réel élémentaire correspondant à ce voxel. Puis on effectue au moyen d'un ordinateur au moins les étapes suivantes: § on produit et affiche une ou plusieurs image(s) numérique(s) 2D de scanographie ou d'IRM d'une coupe axiale du corps à au moins un niveau longitudinal de ce corps, dites image(s) 2D initiale(s); § on définit, grâce à des moyens de pointage numérique ou physique un ou plusieurs pixels de cette ou ces image(s) 2D initiales, auquel(s) sont associés un ou plusieurs voxels de VN qui définissent ensemble un espace origine E0; § on calcule, à partir de cet espace origine E0, par un processus itératif de base mis en oeuvre au moyen d'un ordinateur une segmentation cible Ec correspondant sensiblement à une zone couvrant une zone corporelle particulière recherchée du corps, correspondant à un nombre d'itérations C; § on affiche au moins une image de la segmentation cible Ec; § on détermine une variation du nombre d'itérations du processus itératif de base, correspondant à un ensemble E(c+p) dit segmentation d'intérêt, P étant un entier positif ou négatif, inférieur à C en valeur absolue si P est négatif, grâce à des moyens réglables de modification du nombre d'itérations ; § si nécessaire, on définit grâce à l'ordinateur un ou plusieurs ensembles Ei en poursuivant le processus itératif de base de façon à pouvoir définir un ensemble E(c+p) § on affiche au moins une image correspondant à cette segmentation d'intérêt E(c+p) L'invention concerne aussi un ensemble de scanographie ou d'IRM comprenant un dispositif de scanographie ou d'IRM et un ordinateur, séparé ou intégré à ce dispositif, caractérisé en ce que cette installation est apte à mettre en oeuvre le procédé de scanographie ou d'IRM précité. En particulier, l'ordinateur comprend typiquement un support physique sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur tel que défini précédemment. Ce dispositif peut notamment comprendre des moyens d'affichage sur un écran d'une image numérique 2D correspondant à une coupe axiale d'une partie du corps à -13- un niveau longitudinal du corps, l'image correspondant à la segmentation cible EC, ou à la segmentation d'intérêt. Il peut aussi comprendre des moyens permettant de modifier le nombre d'itérations pour obtenir une segmentation d'intérêt, correspondant à un ensemble E(c+p), P étant un entier positif ou négatif, l'ordinateur réalisant, si besoin est, des itérations complémentaires selon le premier processus itératif permettant d'atteindre le rang d'itération C+P, et/ou des moyens d'affichage d'une autre image numérique 2D correspondant à une coupe axiale de la même partie du corps, au même niveau longitudinal déterminé de ce corps, cette autre image correspondant à la segmentation d'intérêt. Les moyens réglables de modification du nombre d'itérations sont par exemple des moyens appartenant au groupe formé par un pointeur physique à touche pour clic(s) et/ou à molette, un dispositif à molette ou à bille rotative, un dispositif tactile, par exemple à écran tactile ou tablette tactile, un pointeur optique ou un crayon optique, un dispositif de pointage inclinable, et une tablette graphique. Les moyens réglables peuvent également être des moyens informatiques non physiques, parfois appelés « virtuels », tels par exemple qu'un pointeur numérique etc... L'invention concerne enfin une image de scanographie ou d'IRM sur support physique pelliculaire, caractérisée en ce qu'elle a été produite à partir de la segmentation cible déterminée lors de l'exécution du procédé précité, ou à partir de la segmentation d'intérêt précitée. L'invention sera mieux comprise à la lecture des figures annexées, qui sont fournies à titre d'exemples et ne présentent aucun caractère limitatif, dans lesquelles les figures représentent ou illustrent schématiquement des étapes, éventuellement optionnelles, du procédé selon l'invention appliqué à des données numériques de scanographie d'une partie d'un corps : La figure 1 illustre une méthode d'obtention d'une segmentation cible montrant la progression d'un premier processus itératif. La figure 2 représente l'évolution d'une grandeur Gi correspondant à l'épaisseur moyenne d'une coque dans le premier processus itératif. La figure 3 représente schématiquement une coque Ki, et une méthode de détermination de l'épaisseur locale maximale de cette coque. La figure 4 illustre schématiquement une méthode de calcul par itérations de l'épaisseur locale d'une coque Ki. La figure 5 représente schématiquement une méthode d'obtention d'une segmentation cible utilisant une partition de l'espace numérique. La figure 6 représente schématiquement un ensemble de scanographie ou d'IRM -14- selon l'invention. Dans ce qui suit, et pour la clarté de l'exposé, on représentera différents éléments 3D (en trois dimensions) de l'espace numérique par une image en deux dimensions dans les figures. Ainsi, un voxel sera représenté par un point, ou par un carré élémentaire dans la figure 5, une coque par une surface, le bord d'une coque par une courbe etc. On se réfère maintenant à la figure 1. La figure 1 représente de façon très schématique, une image modifiée de scanographie, par exemple une image d'une partie d'un corps dans un plan axial, montrant une lésion dont on a représenté le contour 2 en trait gras, les autres parties de l'image de scanographie n'étant pas représentées. La partie du corps étant disposée à l'intérieur d'un volume réel VR, on associe à ce volume réel VR un volume numérique VN formé de voxels, chaque voxel de VN correspondant à un volume réel élémentaire de VR, et on associe à chaque voxel une valeur numérique corrélée un effet physique exercé par le dispositif de scanographie sur la matière contenue dans le volume réel élémentaire correspondant à ce voxel. On met alors en oeuvre un premier processus itératif, de type diskstra, comme suit : - on définit pour chaque voxel un paramètre strictement positif corrélé à la valeur numérique associée à ce voxel, les valeurs numériques associées aux voxels correspondant à la zone corporelle particulière correspondant à la lésion étant plus faibles en moyenne que les valeurs numériques associées aux voxels correspondant à une partie au moins de zones corporelles adjacentes à la zone corporelle particulière (lésion). - L'opérateur médical, au vu d'une image de scanographie non transformée, identifie alors l'existence d'une lésion, et choisit, par pointage numérique, un voxel O de cette lésion, formant l'espace origine EO, qui est également le premier, Eo, des espaces numériques définis par le premier processus itératif. EO pourrait également comprendre plusieurs voxels, l'opérateur choisissant plusieurs voxels, à différents points de la lésion. - on définit un coût d'un voxel Oi de l'espace origine O à un voxel donné A le long d'un chemin déterminé de voxels voisins deux à deux joignant Oi à A, comme la somme des scores locaux des voxels de ce chemin, sans compter le score de Oi , chaque score local d'un voxel du chemin différent de Oi étant multiplié par un coefficient géométrique, ce coefficient étant par exemple corrélé à une position relative entre ce voxel du chemin et le voxel voisin précédent de ce chemin . - on définit un coût de chaque voxel donné A comme le coût minimal parmi tous les -15- chemins joignant un voxel quelconque de l'espace origine O et le voxel A . - on définit au moyen d'itérations successives d'un premier processus itératif une suite arithmétique d'ensembles Ei de voxels de VN, dans laquelle EO est l'espace origine O, et pour tout nombre entier i compris dans un intervalle [1, M], avec M entier > 1, chaque ensemble Ei est l'ensemble des voxels dont le coût est inférieur ou égal à un coût prédéterminé Ci, Ci étant une suite arithmétique prédéterminée de valeurs positives strictement croissantes en fonction de i . - on définit, pour chaque valeur de i z 1, un ensemble appelé coque de rang i, notée Ki, correspondant à l'ensemble des voxels appartenant à Ei et n'appartenant pas à E(i -1), la coque KO étant définie comme identique à l'espace origine O. - on définit pour chaque coque Ki, avec i 1, une surface de bord extérieur BKi de cette coque, formée par l'ensemble des voxels de Ei qui sont adjacents d'un voxel n'appartenant pas à Ei et on définit le bord extérieur BK0 comme le voxel O. Sur la figure 1, chaque courbe représente la limite atteinte par un ensemble Ei , lors de l'une des itérations successives. Chaque courbe représente également le bord extérieur ou intérieur d'une coque, une coque étant définie par la surface entre deux courbes successives. Ainsi, les courbes 4, 6, 8, 10, 12, 14 correspondent respectivement aux limites des ensembles E1, E2, E3, E4, E5, E6, et représentent les bords extérieurs BK1, BK2, BK3, BK4, BK5, BK6 des coques K1, K2, K3, K4, K5, et K6, représentées par les références 16, 18, 20, 22, 24, et 26. Typiquement, chaque itération du premier processus itératif comprend une pluralité d'itérations élémentaires. On peut constater que lorsque l'on se trouve dans une zone correspondant à l'intérieur de la lésion, les coques sont relativement épaisses, avec des épaisseurs moyennes et maximales importantes. Au contraire, lorsque l'on est sorti des limites de la lésion, les épaisseurs des coques sont plus faibles. Ainsi, sur la figure 1, les épaisseurs maximales 28, 30, 32 des coques K2, K3, K5, situées au moins en partie dans la lésion sont plus grandes que l'épaisseur maximale 34 de la coque K8, référencée 36, comprise entre les courbes 38 et 40, cette coque étant située à l'extérieur de la lésion. Ceci résulte du fait que les scores des voxels extérieurs à la lésion sont relativement élevés, ce qui augmente le coût de progression à chaque itération. Pour une différence de coût donnée correspondant à deux ensembles Ei et Ei+1, on réalise moins d'itérations élémentaires, et l'épaisseur de la coque est plus faible. Cette évolution de l'épaisseur des coques est mise à profit par le procédé selon -16- l'invention pour déterminer la segmentation cible. On peut aussi constater sur la figure 1 que certaines coques 22, 24, 26, et la septième coque 38 sont en partie à l'intérieur et en partie à l'extérieur de lalésion. Il est souhaitable que la segmentation cible comprenne l'ensemble des voxels des coques couvrant ensemble l'ensemble de la lésion, soit l'ensemble E7 comprenant le point origine O et l'ensemble des coques K1 à K7. - Typiquement, on détermine pour chaque valeur de i z 1, une grandeur Gi qui est corrélée à une épaisseur de la coque Ki, par exemple une épaisseur locale maximale EPLMi ou une épaisseur moyenne EPmi. Conventionnellement, pour i z 1, l'épaisseur locale de la coque Ki en un point X0 du bord extérieur BKi de Ki est la distance minimale de X0 à un point de E(i-1). L'épaisseur locale maximale EPLMi et l'épaisseur moyenne EPmi sont respectivement les valeurs maximale et moyenne de l'épaisseur locale. Les distances sont considérées conventionnellement par rapport au point central de chaque voxel considéré. - Puis on réalise, automatiquement ou sur requête d'un opérateur médical, une première segmentation, dite segmentation cible du volume VN correspondant au choix d'un ensemble Ec, avec C entier 5 M, l'ordinateur déterminant de façon autonome la valeur de C en liaison avec la constatation d'une évolution prédéterminée de la valeur de Gi, par exemple l'obtention d'une valeur de EPLMi, ou de EPmi, ou de EPLMi / EPLM(i-1), ou de Epmi / EPm(i-1) en dessous d'un seuil prédéterminé ; - optionnellement on détermine une information recherchée complémentaire relative à la segmentation cible, que l'on affiche et/ou stocke sur un support physique et/ou diffuse sur un réseau de télécommunication, automatiquement ou sur demande d'un opérateur médical. On se réfère maintenant à la figure 2 qui représente l'évolution de la valeur Gi en fonction du nombre d'itérations, par exemple l'évolution de l'épaisseur moyenne de la coque Ki. Lors des premières itérations, la valeur de Gi évolue peu autour d'une valeur moyenne Gm. Puis, la valeur de Gi diminue, typiquement lorsqu'une partie de la coque se trouve à l'extérieur de la lésion, ce qui réduit l'épaisseur locale, la progression locale du dijkstra étant ralentie par des coûts augmentés (augmentation des scores locaux). La valeur de Gi finit par sortir de l'intervalle VG. On arrête alors le diskstra, ou l'on détermine la valeur C du nombre d'itérations retenu pour la segmentation cible lorsque la valeur de Gi s'écarte de Gm d'une valeur supérieure à une valeur d'écart VE prédéterminée, ce qui, sur la figure 2, correspond à la valeur de C=7. On peut aussi choisir de conserver une ou deux itérations supplémentaires, de -17- façon à inclure de façon plus probable toute extrémité de la lésion. On se réfère maintenant à la figure 3, qui représente une coque Ki comprenant un bord extérieur BKi, et délimitée par le bord extérieur BKi-1 de la coque Ki-1, qui délimite également E(i-1). L'épaisseur locale de Ki en un point X0 de son bord extérieur BKi est référencée 40, alors que l'épaisseur locale de Ki au point X est référencée 42. Pour réaliser une étape de calcul de l'épaisseur locale maximale EPLMi de la coque Ki, on procède avantageusement comme suit: au moyen d'un deuxième processus itératif relatif à un paramètre D, de valeur actualisable et non décroissante en fonction du nombre d'itérations, dans lequel : - on choisit un voxel de départ X0 de BKi, calcule la plus petite distance d( X0, E(i-1)) entre X0 et un voxel Z quelconque du bord extérieur BK(i-1) de la coque K(i-1), c'est-à-dire l'épaisseur locale de Ki au voxel X0, soit Do, et on initialise la valeur de D à Do; - à chaque itération, on calcule ou examine l'épaisseur locale de Ki en un nouveau voxel de BKi, différent d'un voxel pour lequel on a déjà calculé ou examiné l'épaisseur locale de Ki, et on détermine une valeur actualisée de D qui est l'épaisseur locale maximale identifiée de la coque Ki au cours de l'itération considérée et des itérations précédentes ; - on effectue, parmi lesdites itérations, au moins une et de préférence une pluralité d'itérations particulières, dites itérations avec examen, telle(s) que pour chacune d'entre elles : - On part d'un voxel X pour lequel l'épaisseur locale d( X, E(i-1)) de la coque Ki a déjà été calculée, et est inférieure à la valeur actualisée de D, - On choisit un nouveau voxel Y de BKi, de préférence contigu à XO, et l'on 25 examine l'épaisseur locale maximale possible de la coque Ki au voxel Y pour déterminer si elle peut être supérieure à la valeur actualisée de D, en calculant la somme S = d( X, E(i-1)) + d(X, Y), puis : - Si S est supérieure à la valeur actualisée de D, on effectue le calcul de l'épaisseur locale de Ki au voxel Y, et si la valeur obtenue DY est supérieure à D, 30 on actualise D à la valeur DY. - Si au contraire la valeur de S obtenue est inférieure ou égale à D, on ne -18- change pas la valeur actualisée de D, et on ne calcule pas l'épaisseur locale de Ki au voxel Y. - lorsque, pour chacun des voxels de BKi, on a calculé l'épaisseur locale, et/ou examiné l'épaisseur locale maximale possible de Ki dans l'une desdites itérations avec examen, on attribue la valeur actualisée finale du paramètre D à l'épaisseur locale maximale EPLMi de Ki. Cette méthode utilise une inégalité des côtés d'un triangle : l'un des côtés ne peut avoir une dimension supérieure à la somme des dimensions des deux autres cotés. Ainsi, si la somme de la distance de X à Y (facile à calculer) et de l'épaisseur de la coque Ki au voxel X est inférieure ou égale à la valeur actualisée de D, l'épaisseur de la coque au point Y sera nécessairement aussi inférieure ou égale à D, ce qui rend inutile de la calculer, et permet donc de réduire le temps de calcul. Ainsi, il est clair sur la figure 3, que si la valeur actualisée de D est l'épaisseur locale 40 de Ki au voxel X0, et si la somme S = d( X, E(i-1)) + d(X, Y), qui est égale à la valeur 42 de l'épaisseur locale de la coque Ki au voxel X, augmentée de la distance d(X, Y) du voxel X au voxel Y, est inférieure ou égale à D, l'épaisseur locale de la coque Ki au voxel Y ne pourra être supérieure à D. Par conséquent, pour calculer l'épaisseur locale maximale EPLMi de la coque Ki, il est inutile de calculer l'épaisseur locale de la coque Ki au point Y, ce qui réduit le temps de calcul. On se réfère maintenant à la figure 4. On réalise avantageusement une étape de calcul par itérations de l'épaisseur locale de la coque Ki en un voxel déterminé To de BKi comme suit : - on réalise un recouvrement de BK(i-1) par une pluralité de sous-ensembles SEj, pouvant éventuellement avoir deux à deux des intersections communes, chacun de ces sous-ensembles SEj étant formé par des voxels, et de préférence tous les voxels de BK(i-1) situés à une distance maximale Rj d'un voxel de SEj, dit ancre de SEj, et noté ANj; - on calcule les distances de To à chacune des ancres ANj, et l'on détermine celle dont la distance à To est minimale, soit AN* correspondant à un sous-ensemble SE*; - on calcule la distance minimale d(To, SE*) de To à un voxel quelconque de SE*, soit d*; - on initialise à la valeur d* un paramètre de distance d, actualisable et non croissant en fonction du nombre d'itérations d'un troisième processus itératif; - on effectue le troisième processus itératif dans lequel on examine 35 successivement chacun des sous-ensembles SEj différents de SE*, en procédant à l'évaluation de la valeur de la différence Diff = d(To, ANj) - Rj. Si Diff est inférieure à la -19- valeur du paramètre d, on effectue le calcul de la plus petite distance de To à un voxel quelconque de SEj, soit d(To, SEj), et si la valeur obtenue dj est inférieure à d, on actualise d à la valeur dj. Si au contraire la valeur obtenue dj est supérieure ou égale à d, on n'actualise pas d. Si la différence Diff est supérieure ou égale à la valeur du paramètre d, on n'effectue pas le calcul de d( To, SEj). Dans tous les cas, on poursuit le troisième processus itératif jusqu'à l'examen de tous les ensembles SEj; - on attribue alors la valeur finale du paramètre d à la distance minimale d(To, E(i1)), c'est-à-dire à l'épaisseur locale de Ki au voxel To. Ici également, on utilise l'inégalité des côtés d'un triangle : l'un des côtés ne peut avoir une dimension supérieure à la somme des dimensions des deux autres cotés : Sur la figure 4 sont représentés notamment différents sous-ensembles formés chacun par une portion de courbe (représentant une portion de BK(i-1) en 2D) délimitée par un cercle, autour d'une ancre. Le sous-ensemble SE* est formé par la portion de courbe comprise dans le cercle dont le centre est l'ancre AN*. Sont également représentés les sous-ensembles SE2, dont les voxels sont dans un rayon R2 autour de l'ancre AN2, SE4, dont les voxels sont dans un rayon R4 autour de l'ancre AN4, et SEj, dont les voxels sont dans un rayon Rj autour de l'ancre ANj. AN* est l'ancre la plus proche de To. La distance d(To, E(i-1)), ou épaisseur locale de Ki en To, est identique à la distance minimale de To au bord BK(i-1). Pour évaluer cette distance, on va s'intéresser aux distances de To aux différents sous-ensembles SEj de BK(i-1). Pour chacun des sous-ensembles SEj, hors SE2, SE* et SE4, la plus petite distance de cet ensemble à To sera au minimum égal la différence Diff = d(To, ANj) Rj, en vertu de l'inégalité des côtés d'un triangle. En effet, le voxel de SEj le plus proche de To est Uj. Or la distance de Uj à To ne peut être inférieure à Diff = d(To, ANj) - Rj, sinon l'on aurait d(To, ANj) > d(To, Uj) + Rj, ce qui est contraire à l'inégalité du triangle [To-ANj-Uj]. Ainsi, on peut constater que les sous-ensembles SEj représentés sur la figure 4, hormis les trois sous-ensembles SE2, SE* et SE4, ont chacun une valeur de Diff qui est supérieure à d*. Par conséquent, il est inutile, lorsqu'on cherche la distance minimale de To à BK(i-1), de calculer la distance minimale de To à chacun de ces sous-ensembles, qui sera nécessairement supérieure à d*. Ceci permet donc de réduire le temps de calcul de l'épaisseur locale de la coque Ki au voxel To de BKi. On se réfère maintenant à la figure 5, qui représente schématiquement une image 35 2D pixellisée correspondant à une coupe du volume numérique VN, qui a été préalablement découpé en huit portions de volume PVj, réalisant un recouvrement de VN. -20- Chaque portion de volume PVj correspond à une portion du volume réel découpé selon trois plans perpendiculaires deux à deux dont un plan axial (ou transverse) XY, un plan sagittal YZ, et un plan coronal XZ. Ces plans XY, YZ, et XZ correspondent à des plans numériques frontaliers d'épaisseur un voxel, formés de voxels frontaliers appartenant typiquement à deux portions de volume numérique PVj adjacentes, l'intersection des trois plans numériques correspondant à un voxel central qui peut avantageusement appartenir à l'espace origine EO, ou correspondre au barycentre (voxel de coordonnées moyennes) parmi les voxels de l'espace origine EO. Sur la figure 5, correspondant à une coupe axiale, perpendiculairement à l'axe Z, on distingue donc quatre portions PVj du volume numérique, soit 44, 46, 48, et 50 comprenant, pour deux portions PVj adjacentes une portion de plan numérique frontalier commun XZ ou YZ, formée de voxels frontaliers. Ces quatre portions de volume numérique ont en commun une portion de droite numérique 52. - On réalise le premier processus itératif en parallèle dans chacune des portions de volume numérique 44, 46, 48, 50, et on arrête le premier processus itératif lorsqu'on constate une évolution prédéterminée d'une ou d'une pluralité des grandeurs Gi,j. Ceci permet de définir des ensembles Ei,j, soit respectivement 54, 56, 58, 60. Le premier processus permet également de déterminer des voxels 62 frontaliers d'ordre 2, qui sont frontaliers d'au moins deux ensembles Ei,j différents parmi les ensembles 54, 56, 58, et 60. On obtient également un ensemble formé par les voxels 64 frontaliers d'ordre 1, qui appartiennent à un ensemble Ei,j d'une portion de volume numérique PVj et n'appartiennent pas à un ensemble Ei,k d'une autre portion de volume numérique PVk, avec k différent de j. On réalise alors au moins une itération supplémentaire selon le premier processus itératif, dans le volume numérique VN, en partant de l'ensemble des voxels frontaliers d'ordre 1 comme espace origine, chaque voxel de ce premier ensemble conservant , son coût local, pour obtenir au moins un ensemble portion d'espace numérique complémentaire ECO comprenant des voxels frontaliers. Sur la figure 5, ECO comprend ainsi les ensembles 66, obtenus en partant d'un voxel frontalier d'ordre 1. Le procédé comprend également typiquement une étape de fusion d'ensembles obtenus par le premier processus itératif. On peut notamment avantageusement réaliser une première fusion des ensembles Ei,j avant de réaliser l'itération 35 supplémentaire. Dans cette itération supplémentaire, on peut notamment rechercher dans l'espace VN les voxels dont le coût est le même que celui des ensembles Ei, j. -21- Lors de cette itération supplémentaire, on ne prend pas en compte l'ensemble des voxels issus de cette première fusion, qui sont déjà sélectionnés pour être intégrés à la segmentation cible Ec. Puis on fusionne l'ensemble ECO obtenu avec l'ensemble issu de la première fusion, pour former la segmentation cible Ec. On peut constater sur la figure 5 que la ou les itérations supplémentaires permettent de sélectionner et d'intégrer à la segmentation cible des parties 66 de la lésion qui n'auraient pas été sélectionnées si le premier processus itératif avait été réalisé intégralement dans les différentes portions de volume PVj en parallèle. Ainsi, on évite un défaut de performance lié à un déroulement complet du processus avec partition du volume numérique. Ce procédé de traitement de données numériques de scanographie ou d'IRM, réalisé partiellement en parallèle dans des portions d'espace après partition de l'espace numérique global, et partiellement dans cet espace numérique global VN, peut être mis en oeuvre de façon très générale, selon d'autres procédés de traitement de données de scanographie ou d'IRM, et pas exclusivement pour l'exécution du procédé précité. On se réfère maintenant à la figure 6, qui représente très schématiquement un patient 68 allongé sur une table 70. Un dispositif 72 de scanographie ou d'IRM permet d'envoyer des informations numériques sur un processeur 76 relié à un écran 74. L'ensemble comprend également un ordinateur 78 comprenant un support physique 79 sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant les instructions de code pour exécuter les étapes de procédé précitées réalisées par ordinateur. L'ordinateur 78 peut communiquer avec un serveur informatique pour transférer des informations et/ou des données numériques. Le dispositif 72 de scanographie ou d'IRM peut communiquer avec le processeur 76 et l'ordinateur 78 par des liaisons 82, 84, et 86. L'ordinateur 78 peut communiquer avec le processeur 76 par des liaisons 88 et 90, et par une liaison 92 avec le serveur 80, qui peut envoyer des informations par une liaison 96. Les communications peuvent être de tout type, par exemple par voie filaire, optique, hertzienne, en mode wifi ou autre mode sans fil etc... L'ensemble de scanographie ou d'IRM comprend également un pointeur physique ou numérique 98 permettant à un opérateur médical de communiquer avec l'ordinateur 78 et de recevoir en retour les informations relatives à une segmentation d'intérêt, pour affichage d'une image de cette segmentation d'intérêt sur l'écran 74 ou sur un deuxième écran 75. L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation présentés et d'autres modes de réalisation apparaîtront clairement à l'homme du métier. Il est notamment possible -22- d'intercaler ou d'ajouter des étapes supplémentaires de procédé, par exemple des étapes pour éliminer de l'espace numérique de départ des artefacts numériques qui ne correspondent pas à des parties du corps, ou d'un organe, par exemple à partir de considérations anatomiques, et/ou d'éliminer la table support du patient, et d'utiliser de façon générale toute caractéristique connue du domaine de la scanographie ou de l'IRM. REVENDICATIONS1. Procédé de production d'au moins une information relative à une zone particulière d'une partie au moins d'un corps (68) à partir de données numériques de scanographie ou d'imagerie par résonance magnétique, dite IRM de cette partie au moins du corps dans lequel : - cette partie au moins du corps (68) étant disposée à l'intérieur d'un volume réel VR, on associe à ce volume réel VR un volume numérique VN formé de voxels, chaque voxel de VN correspondant à un volume réel élémentaire de VR, - on associe à chaque voxel une valeur numérique corrélée à un effet physique exercé par un dispositif (72) de scanographie ou d'IRM sur la matière contenue dans le volume réel élémentaire correspondant à ce voxel, caractérisé en ce que l'on effectue au moyen d'un ordinateur (78) au moins les étapes suivantes: - on définit pour chaque voxel un paramètre strictement positif corrélé à la valeur numérique associée à ce voxel, les valeurs numériques associées aux voxels correspondant à la zone corporelle particulière étant plus faibles en moyenne que les valeurs numériques associées aux voxels correspondant à une partie au moins des zones corporelles adjacentes à la zone corporelle particulière; - on définit un sous-ensemble EO (0) de VN, dit espace origine, par exemple choisi par un opérateur médical, et comprenant au moins un voxel; - on définit un coût d'un voxel Oi de l'espace origine EO à un voxel donné A le long d'un chemin déterminé de voxels voisins deux à deux joignant Oi à A, comme la somme des scores locaux des voxels de ce chemin, sans compter le score de Oi , chaque score local d'un voxel du chemin différent de Oi étant multiplié par un coefficient géométrique, ce coefficient étant par exemple corrélé à une position relative entre ce voxel du chemin et le voxel voisin précédent de ce chemin ; - on définit un coût de chaque voxel donné A comme le coût minimal parmi tous les chemins joignant un voxel quelconque de l'espace origine EO et le voxel A ; - on définit au moyen d'itérations successives d'un premier processus itératif une suite arithmétique d'ensembles Ei de voxels de VN, dans laquelle E0 est l'espace origine EO, et pour tout nombre entier i compris dans un intervalle [1, M], avec M entier > 1, chaque ensemble Ei est l'ensemble des voxels dont le coût est inférieur ou-24- égal à un coût prédéterminé Ci, Ci étant une suite arithmétique prédéterminée de valeurs positives strictement croissantes en fonction de i ; - on définit, pour chaque valeur de i z 1, un ensemble appelé coque de rang i, notée Ki (16, 18, 20, 22, 24), correspondant à l'ensemble des voxels appartenant à Ei et n'appartenant pas à E(i -1), la coque KO étant définie comme identique à l'espace origine EO; - on définit pour chaque coque Ki (16, 18, 20, 22, 24), avec i z 0, un bord extérieur BKi (4, 6, 8, 10, 12) de cette coque, formée par l'ensemble des voxels de Ei (16, 18, 20, 22, 24) qui sont adjacents d'un voxel n'appartenant pas à Ei ; - on détermine pour chaque valeur de i 1, une grandeur Gi qui est corrélée à une épaisseur de la coque Ki (16, 18, 20, 22, 24), par exemple une épaisseur locale maximale EPLMi ou une épaisseur moyenne EPmi ; - on détermine, automatiquement ou sur requête d'un opérateur médical, une première segmentation, dite segmentation cible du volume VN correspondant au choix d'un ensemble Ec, avec C entier É M, l'ordinateur déterminant la valeur de C en liaison avec la constatation d'une évolution prédéterminée de la valeur de Gi, par exemple l'obtention d'une valeur de EPLMi, ou de EPmi, ou de EPLMi / EPLM(i-1), ou de Epmi / EPm(i-1) en dessous d'un seuil prédéterminé ; - optionnellement on détermine une information médicale recherchée complémentaire relative à la segmentation cible, que l'on affiche et/ou stocke sur un support physique et/ou diffuse sur un réseau de télécommunication, automatiquement ou sur demande d'un opérateur médical. 2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel on détermine l'information médicale recherchée complémentaire relative à la segmentation cible, cette information recherchée appartenant au groupe formé par une dimension maximale, un volume, une densité, un rapport surface sur volume, un rapport volume sur surface, et un élément statistique, par exemple une valeur moyenne ou un écart type d'une grandeur médicale. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2 dans lequel on définit le volume d'une coque Ki (16, 18, 20, 22, 24) en liaison avec le nombre de voxels de cette coque, et dans lequel la grandeur Gi est corrélée à l'épaisseur moyenne EPmi de la coque Ki (16, 18, 20, 22, 24), par exemple est une fonction du rapport volume / surface de bord-25- extérieur de la coque Ki (16, 18, 20, 22, 24), en particulier est égale à ce rapport volume / surface de bord extérieur. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel, si l'on constate que dans un premier intervalle de valeurs de i, soit INT1 la valeur de Gi évolue dans un intervalle de valeurs VG d'amplitude déterminée DeltaG autour d'une valeur moyenne Gm , puis que pour une ou plusieurs valeurs de i supérieures aux valeurs de INT1, la valeur de Gi sorte de l'intervalle de valeurs VG, et s'écarte de la valeur moyenne Gm d'une valeur d'écart VE supérieure à un seuil déterminé, optionnellement corrélé à DeltaG, on détermine une valeur de C de sorte que pour i appartenant à l'intervalle [1, C], la valeur de Gi ne s'écarte de la valeur moyenne Gm d'une valeur au moins égale à la valeur d'écart que pour au plus deux valeurs de i, et de préférence au plus une valeur de i. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1, 2 et 4 dans lequel la grandeur Gi est corrélée à l'épaisseur locale maximale EPLMi de la coque Ki (16, 18, 20, 22, 24), par exemple est égale ou proportionnelle à EPLMi, et l'on détermine C comme la valeur de i permettant l'obtention d'une valeur de l'épaisseur locale maximale EPLMi ou d'un rapport EPLMi / EPLM(i-1) en dessous d'un seuil prédéterminé. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel on réalise une étape de calcul de l'épaisseur locale maximale EPLMi de la coque Ki (16, 18, 20, 22, 24), au moyen d'un deuxième processus itératif relatif à un paramètre D, de valeur actualisable et non décroissante en fonction du nombre d'itérations, dans lequel : - on choisit un voxel de départ X0 de BKi, calcule la plus petite distance d( X0, E(i-1)) entre X0 et un voxel Z quelconque du bord extérieur BK(i-1) de la coque K(i-1), c'est-à-dire l'épaisseur locale de Ki au voxel X0, soit Do, et on initialise la valeur de D à Do ; - à chaque itération, on calcule ou examine l'épaisseur locale de Ki en un nouveau voxel de BKi, différent d'un voxel pour lequel on a déjà calculé ou examiné l'épaisseur locale de Ki, et on détermine une valeur actualisée de D qui est l'épaisseur locale maximale identifiée de la coque Ki au cours de l'itération considérée et des itérations précédentes ;-26- - on effectue, parmi lesdites itérations, au moins une et de préférence une pluralité d'itérations particulières, dites itérations avec examen, telle(s) que pour chacune d'entre elles : - On part d'un voxel X pour lequel l'épaisseur locale d( X, E(i-1)) de la coque Ki a déjà été calculée, et est inférieure à la valeur actualisée de D, - On choisit un nouveau voxel Y de BKi, de préférence contigu à X0, et l'on examine l'épaisseur locale maximale possible de la coque Ki au voxel Y pour déterminer si elle peut être supérieure à la valeur actualisée de D, en calculant la somme S = d( X, E(i-1)) + d(X, Y), puis : - Si S est supérieure à la valeur actualisée de D, on effectue le calcul de l'épaisseur locale de Ki au voxel Y, et si la valeur obtenue DY est supérieure à D, on actualise D à la valeur DY. - Si au contraire la valeur de S obtenue est inférieure ou égale à D, on ne change pas la valeur actualisée de D, et on ne calcule pas l'épaisseur locale de Ki au voxel Y. - lorsque, pour chacun des voxels de BKi, on a calculé l'épaisseur locale, et/ou examiné l'épaisseur locale maximale possible de Ki dans l'une desdites itérations avec examen, on attribue la valeur actualisée finale du paramètre D à l'épaisseur locale maximale EPLMi de Ki. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel on réalise une étape de calcul par itérations de l'épaisseur locale de la coque Ki (16, 18, 20, 22, 24) en un voxel déterminé To de BKi dans lequel : - on réalise un recouvrement de BK(i-1) par une pluralité de sous-ensembles SEj, pouvant éventuellement avoir deux à deux des intersections communes, chacun de ces sous-ensembles SEj étant formé par des voxels, et de préférence tous les voxels de BK(i-1) situés à une distance maximale Rj d'un voxel de SEj, dit ancre de SEj, et noté ANj; - on calcule les distances de To à chacune des ancres ANj, et l'on détermine celle dont la distance à To est minimale, soit AN* correspondant à un sous-ensemble SE*; - on calcule la distance minimale d(To, SE*) de To à un voxel quelconque de SE*, soit d*; - on initialise à la valeur d* un paramètre de distance d, actualisable et non croissant-27- en fonction du nombre d'itérations d'un troisième processus itératif; - on effectue le troisième processus itératif dans lequel on examine successivement chacun des sous-ensembles SEj différents de SE*, en procédant à l'évaluation de la valeur de la différence Diff = d(To, ANj) - Rj. Si Diff est inférieure à la valeur du paramètre d, on effectue le calcul de la plus petite distance de To à un voxel quelconque de SEj, soit d(To, SEj), et si la valeur obtenue dj est inférieure à d, on actualise d à la valeur dj. Si au contraire la valeur obtenue dj est supérieure ou égale à d, on n'actualise pas d. Si la différence Diff est supérieure ou égale à la valeur du paramètre d, on n'effectue pas le calcul de d(To, SEj). Dans tous les cas, on poursuit le troisième processus itératif jusqu'à l'examen de tous les ensembles SEj; - on attribue alors la valeur finale du paramètre d à l'épaisseur locale de la coque Ki au voxel déterminé To de BKi (16, 18, 20, 22, 24), c'est-à-dire à la distance minimale d(To, E(i-1)). 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel on arrête le premier processus itératif pour la détermination des ensembles Ei lorsque le nombre d'itérations atteint la valeur N = C correspondant à la segmentation cible Ec, ou bien la valeur N = C+A correspondant à l'ensemble E(c.,à), dans laquelle A est un entier positif prédéterminé. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel : - on réalise un recouvrement du volume numérique VN par huit portions de volume numérique PVj correspondant à des portions du volume réel délimitées par trois plans perpendiculaires deux à deux dont un plan axial (ou transverse) XY, un plan sagittal YZ, et un plan coronal XZ ; - on réalise le premier processus itératif en parallèle dans chacune des portions de volume numérique PVj pour déterminer des ensembles Ei,j (54, 56, 58, 60), Ki,j, BKi,j et l'évaluation d'une grandeur Gi,j, en calculant en parallèle ces différents éléments dans chacune des portions de volume PVj, en tant respectivement que Ei, Ki, BKi et Gi dans chacune de ces portions de volume numérique PVj ; - Lorsqu'on constate une évolution prédéterminée d'une ou d'une pluralité des grandeurs Gi,j, on détermine un ensemble (64) de voxels frontaliers d'ordre 1, qui sont les voxels frontaliers appartenant à un ensemble Ei,j d'une portion de volume numérique PVj et qui n'appartiennent pas à un ensemble Ei,k d'une autre portion de-28- volume numérique PVk, avec k différent de j. - on réalise au moins une itération supplémentaire selon le premier processus itératif, dans le volume numérique VN, en partant dudit ensemble de voxels frontaliers d'ordre 1 comme espace origine, chaque voxel de ce premier ensemble conservant son coût local, pour obtenir au moins un ensemble complémentaire ECO (66); le procédé comprenant également au moins une étape de fusion d'ensembles obtenus par le premier processus itératif. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel on détermine et affiche sur un écran (74), automatiquement ou sur demande d'un opérateur médical, et optionnellement on produit sur un support pelliculaire, au moins une image numérique dite primaire obtenue à partir de Ec, par exemple une image 2D correspondant à une coupe axiale, ou sagittale, ou coronale d'une partie du corps correspondant à Ec, ou une vue 3D d'une partie du corps correspondant à Ec . 11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel on détermine et affiche automatiquement au moins une image numérique primaire 2D correspondant à une coupe axiale, ou sagittale, ou coronale d'une partie du corps, l'image correspondant à la segmentation Ec. 12. Procédé selon la revendication 10 ou 11, dans lequel, après détermination et affichage de cette image numérique primaire, on effectue, sur demande d'un opérateur médical, un affichage d'une autre image numérique correspondant à une même vue du corps que celle de l'image primaire, cette autre image, dite image secondaire, correspondant à un ensemble E(c+p) dit segmentation d'intérêt, P étant un entier positif ou négatif, l'ordinateur réalisant si nécessaire une ou plusieurs itérations complémentaires, selon le premier processus itératif, permettant d'atteindre le rang d'itération C+P. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 12, dans lequel on stocke dans au moins une mémoire de l'ordinateur (78) et/ou diffuse sur un réseau de télécommunications au moins une information médicale, par exemple des données correspondant aux ensembles Ei et/ou des données correspondant à la segmentation cible et/ou des données correspondant à la segmentation d'intérêt obtenue par le-29- procédé selon la revendication 12. 14. Programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, qui sont effectuées au moyen d'un ordinateur (78). 15. Procédé de scanographie ou d'IRM assisté par un ordinateur (78) d'une partie au moins d'un corps, permettant de visualiser une zone particulière de cette partie au moins du corps, caractérisé en ce que l'on détermine et affiche au moins une image numérique primaire de la segmentation cible obtenue par le procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 12, et/ou une image secondaire de la segmentation d'intérêt obtenue par le procédé selon la revendication 12. 16. Procédé de scanographie ou d'IRM selon la revendication 15, dans lequel on effectue au moins les étapes suivantes: - on détermine et affiche une ou plusieurs image(s) numérique(s) de scanographie ou d'IRM d'une partie au moins du corps, dite(s) image(s) initiale(s), de préférence une ou plusieurs image(s) 2D; - on sélectionne, grâce à des moyens de pointage numérique ou physique un ou plusieurs pixels de cette ou ces image(s) initiale(s), auquel(s) sont associés un ou plusieurs voxels de VN, qui définissent ensemble l'espace origine E0; - on effectue les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 12, pour déterminer et afficher ladite image primaire - on détermine une variation P du nombre d'itérations du processus itératif de base, correspondant à un ensemble E(c+p) dit segmentation d'intérêt, P étant un entier positif ou négatif, inférieur à C en valeur absolue si P est négatif, grâce à des moyens réglables (98) de modification du nombre d'itérations ; - si nécessaire, on définit grâce à l'ordinateur un ou plusieurs ensembles Ei en poursuivant le processus itératif de base de façon à pouvoir définir l'ensemble E(c+p); - on affiche une image secondaire correspondant à cette segmentation d'intérêt E(c+p)- 17. Ensemble de scanographie ou d'IRM comprenant un dispositif de scanographie-30- ou d'IRM (72) et un ordinateur (78), séparé ou intégré à ce dispositif, caractérisé en ce que cette installation est apte à mettre en oeuvre le procédé de scanographie ou d'IRM selon la revendication 15 ou 16. 18. Ensemble selon la revendication 17, dans laquelle l'ordinateur (78) comprend un support physique sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur selon la revendication 14. 19. Ensemble selon la revendication 17 ou 18, pour la mise en oeuvre du procédé selon la revendication 16, comprenant des moyens réglables (98) de modification du nombre d'itérations, ces moyens réglables appartenant au groupe formé par un pointeur physique déplaçable à touche(s) pour clic(s) et/ou à molette, un curseur à molette ou à bille rotative, un dispositif tactile, par exemple à écran tactile ou à tablette tactile, un pointeur optique, un dispositif de pointage inclinable, et une tablette graphique. 20. Image de scanographie ou d'IRM sur support physique pelliculaire, caractérisée en ce qu'elle a été produite à partir de la segmentation cible déterminée lors de l'exécution du procédé selon l'une des revendications 1 à 13, ou à partir de la segmentation d'intérêt déterminée lors de l'exécution du procédé selon la revendication 12.