Brevet FR3039910A1 — publié le 20170210

B13989 1 DISPOSITIF ET PROCEDE DE DETECTION AUTOMATIQUE D'UN OUTIL CHIRURGICAL SUR UNE IMAGE FOURNIE PAR UN SYSTEME D'IMAGERIE MEDICALE Domaine La présente demande concerne les interventions chirurgicales assistées par ordinateur dans lesquelles le chirurgien pratique l'intervention avec l'assistance d'images fournies par un système d'imagerie médicale. La présente invention concerne plus particulièrement un dispositif et un procédé de détection automatique d'outils chirurgicaux sur les images fournies par le système d'imagerie médicale. Exposé de l'art antérieur Lors d'une intervention chirurgicale coelioscopique, la cavité abdominale d'un patient est gonflée à l'aide de dioxyde de carbone. Des incisions de petites dimensions sont réalisées sur la paroi abdominale et un trocart est introduit dans chaque incision. Le nombre d'incisions dépend du type d'intervention envisagée et varie en général de 2 à 5. Chaque trocart correspond à un tube creux et étanche dans lequel est susceptible de coulisser un outil chirurgical. Un endoscope et des outils chirurgicaux sont introduits dans la cavité abdominale par l'intermédiaire des trocarts. L'image fournie par l'endoscope est captée par une caméra et affichée sur un écran d'affichage. Au cours de 3039910 B13989 2 l'intervention chirurgicale, un assistant déplace l'endoscope selon les instructions données par le chirurgien. A l'aide de l'image vidéo fournie par la caméra liée à l'endoscope, le chirurgien manipule les outils chirurgicaux dans la cavité 5 abdominale selon l'intervention à réaliser. Un avantage d'une intervention chirurgicale coelioscopique est qu'elle est peu traumatisante pour le patient puisque les incisions pratiquées sont de dimensions réduites. Toutefois, le chirurgien ne voit pas directement les extrémités 10 des outils chirurgicaux situées dans la cavité abdominale et dispose seulement de l'image vidéo fournie par la caméra liée à l'endoscope pour pratiquer l'intervention. Une intervention chirurgicale coelioscopique requiert donc une grande expérience de la part du chirurgien. 15 Des systèmes de positionnement peuvent être utilisés pour déplacer l'endoscope à la place d'un assistant. Il s'agit par exemple du système commercialisé par la société Computer Motion sous l'appellation Aesop, du système commercialisé par la société Armstrong Healthcare sous l'appellation EndoAssist ou du 20 système commercialisé par la société Intuitive Surgical sous l'appellation da Vinci Surgical System. Le brevet US8391571 décrit un procédé de détermination de la position d'un outil chirurgical sur des images vidéo. Le système de positionnement de l'endoscope peut alors être commandé de façon automatique à partir des positions déterminées des outils chirurgicaux et, par exemple, d'une commande initiale du chirurgien. Un inconvénient du procédé décrit dans le brevet US8391571 est qu'il nécessite la détermination préalable de la position du point d'incision de l'outil chirurgical. Ceci peut notamment être réalisé par un palpeur dont la position est repérée par un dispositif de localisation ou par triangulation à partir de deux images fournies par l'endoscope. Cette étape préalable peut être complexe à mettre en oeuvre. 3039910 B13989 3 Résumé La présente demande vise à pallier tout ou partie des inconvénients des procédés de détection automatique d'outils chirurgicaux sur des images fournies par un système d'imagerie 5 médicale. Un autre objet d'un mode de réalisation est de ne pas requérir la détermination préalable de la position de l'incision de l'outil chirurgical par un dispositif de localisation. Selon un autre objet de la présente invention, la 10 détection des outils chirurgicaux est réalisée en temps réel. Ainsi, un mode de réalisation prévoit un procédé de détection d'un outil chirurgical sur une première image comportant les étapes suivantes : mémoriser des paramètres de forme de l'outil 15 chirurgical ; déterminer une deuxième image contenant des régions de pixels distinctes à partir de la première image par un premier traitement comprenant la segmentation de la première image ; déterminer des premières fenêtres, chaque première 20 fenêtre entourant l'une des régions ; sélectionner au moins une deuxième fenêtre parmi les premières fenêtres à partir des paramètres de forme ; déterminer une troisième image à partir de la première image en appliquant à la première image un deuxième traitement 25 mettant en oeuvre l'algorithme de Frangi ; et déterminer des bords latéraux de l'outil chirurgical sur la partie de la troisième image contenue dans ladite deuxième fenêtre. Selon un mode de réalisation, l'outil chirurgical a une 30 forme allongée, les bords latéraux de l'outil chirurgical dans la troisième image correspondant à des droites. Selon un mode de réalisation, des droites candidates classées selon un ordre de classement sont déterminées en appliquant une transformation de Hough dans la partie de la 35 troisième image contenue dans la deuxième fenêtre et les bords 3039910 B13989 4 latéraux sont déterminés parmi les droites candidates à partir des paramètres de forme. Selon un mode de réalisation, la deuxième fenêtre est rectangulaire et divisée en une première sous-fenêtre et une 5 deuxième sous-fenêtre, un premier bord latéral correspond à la droite candidate de meilleur classement dans la première sous-fenêtre et dont l'inclinaison par rapport au grand axe de symétrie de la deuxième fenêtre est inférieure à un premier seuil et un deuxième bord latéral correspond à la droite candidate de meilleur 10 classement dans la deuxième sous-fenêtre, dont l'inclinaison par rapport au grand axe de symétrie de la deuxième fenêtre est inférieure au premier seuil et dont la distance avec le première bord latéral est compris entre un deuxième seuil et un troisième seuil qui dépendent de la largeur de la deuxième fenêtre. 15 Selon un mode de réalisation, le premier traitement comprend la binarisation de la première image et la détermination de la deuxième image à partir de la détermination de la carte de distances de l'image binarisée. Selon un mode de réalisation, le deuxième traitement 20 comprend l'application de l'algorithme de Frangi à la première image avec un paramètre de recherche, représentatif du nombre de pixels du diamètre apparent de structures tubulaires recherchées par l'algorithme de Frangi, inférieur à 10 pixels. Selon un mode de réalisation, la première image est une 25 image en niveaux de gris obtenue à partir de la composante 'a' ou 'b' d'une quatrième image acquise par une caméra et codée dans l'espace de couleurs CIE Lab. Selon un mode de réalisation, les premières fenêtres sont rectangulaires et la deuxième fenêtre est sélectionnée en ne 30 retenant que les premières fenêtres dont la longueur est supérieure à la moitié de la largeur. Selon un mode de réalisation, la première image est obtenue à partir d'une quatrième image acquise par une caméra, le procédé comprenant, en outre, les étapes suivantes : 3039910 B13989 5 déterminer des plans de projection contenant les bords latéraux et un centre de projection de la caméra ; et déterminer la position d'un axe central de l'outil chirurgical à partir de l'intersection des deux plans de 5 projection, des paramètres de forme et d'un point appartenant à l'axe central. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend, en outre, les étapes suivantes : déterminer la projection de l'axe central dans la 10 troisième image ; déterminer les pixels de la projection de l'axe central appartenant à l'outil chirurgical ; et déterminer le pixel de la projection de l'axe central correspondant à l'extrémité de l'outil. 15 Selon un mode de réalisation, le procédé comprend les étapes suivantes : attribuer à chaque pixel de la troisième image de la projection de l'axe central une classe de couleur parmi une première ou une seconde classe de couleur ; 20 sélectionner un premier groupe de pixels adjacents contenant le plus grand nombre de pixels adjacents de la première classe de couleur et un second groupe de pixels adjacents contenant le plus grand nombre de pixels adjacents de la seconde classe de couleur ; et 25 sélectionner, parmi le premier ou le second groupe de pixels, le groupe de pixels appartenant à l'outil chirurgical. Un autre mode de réalisation prévoit un dispositif de détection d'un outil chirurgical sur une première image, comprenant : 30 un moyen de mémorisation de paramètres de forme de l'outil chirurgical ; un moyen de détermination d'une deuxième image contenant des régions de pixels distinctes à partir de la première image par un premier traitement comprenant la segmentation de la 35 première image ; 3039910 B13989 6 un moyen de détermination de premières fenêtres, chaque fenêtre entourant l'une des régions ; un moyen de sélection d'au moins une deuxième fenêtre parmi les premières fenêtres à partir des paramètres de forme ; 5 un moyen de détermination d'une troisième image à partir de la première image par un deuxième traitement faisant ressortir les contours de l'outil chirurgical dans la première image ; et un moyen de détermination des bords latéraux de l'outil chirurgical sur la partie de la troisième image contenue dans 10 ladite deuxième fenêtre. Brève description des dessins Ces caractéristiques et avantages, ainsi que d'autres, seront exposés en détail dans la description suivante de modes de réalisation particuliers faite à titre non limitatif en relation 15 avec les figures jointes parmi lesquelles : la figure 1 représente, de façon schématique, un mode de réalisation d'un dispositif de commande d'un système de positionnement d'un endoscope mettant en oeuvre le procédé de détection d'outils chirurgicaux ; 20 la figure 2 illustre, sous la forme d'un schéma-blocs, un mode de réalisation d'un procédé de détection d'outils chirurgicaux ; la figure 3 à 7 sont des exemples d'images déterminées à différentes étapes lors de la mise en oeuvre du mode de 25 réalisation du procédé de détection d'outils chirurgicaux illustré en figure 2 ; la figure 8 illustre un mode de réalisation d'un procédé de détermination des bords d'un outil chirurgical dans une image ; la figure 9 illustre la relation entre la position d'un 30 point de l'espace et la projection de ce point sur le plan image d'une caméra ; et les figures 10 et 11 illustrent un mode de réalisation d'un procédé de détermination de l'axe central d'un outil chirurgical. 3039910 B13989 7 Description détaillée De mêmes éléments ont été désignés par de mêmes références aux différentes figures. Par souci de clarté, seuls les éléments qui sont utiles à la compréhension des modes de 5 réalisation décrits ont été représentés et sont détaillés. Sauf précision contraire, les expressions "approximativement", "sensiblement", et "de l'ordre de" signifient à 10 % près, de préférence à 5 % près. La figure 1 représente un mode de réalisation d'un 10 dispositif 5 de commande d'un système de positionnement 10 d'un endoscope 12 mettant en oeuvre le procédé de détection d'outils chirurgicaux selon l'invention. Pour une coelioscopie, le système de positionnement 10 est placé sur l'abdomen 14 d'un patient dont la cavité abdominale a été remplie de gaz. Le système de 15 positionnement 10 maintient un trocart 15 contenant l'endoscope 12 et pénétrant dans la cavité abdominale par l'intermédiaire d'une incision 16. Une caméra 17 est fixée à l'extrémité de l'endoscope 12 à l'extérieur de la cavité abdominale. Le système de positionnement 10 est du type permettant un déplacement du 20 trocart 15 et de l'endoscope 12 selon un certain nombre de degrés de liberté, par exemple un degré de liberté de translation et deux degrés de liberté de rotation. A titre de variante, le système de positionnement peut maintenir directement l'endoscope 12, et déplacer le trocart 15 par l'intermédiaire de l'endoscope 12. 25 Les images captées par la caméra 17 sont transmises à un système d'acquisition d'images 20 adapté à afficher les images vidéo sur un écran d'affichage 22. Le système d'acquisition 20 est relié à une carte d'acquisition 24 par l'intermédiaire d'une liaison 26, par exemple un câble S-VIDEO, ou un câble numérique, 30 par exemple un câble HDMI ou un câble USB. La carte d'acquisition 24 est reliée à un module de traitement 28, par l'intermédiaire d'une liaison 29, par exemple un câble Fire-Wire (câble IEEE 1394). A titre de variante, la carte d'acquisition peut être directement intégrée au module de traitement 28. Le module de traitement 28 peut comprendre un processeur, un microprocesseur 3039910 B13989 8 ou microcontrôleur adapté à exécuter les instructions d'un programme d'ordinateur stockées dans une mémoire. La carte d'acquisition 24 réalise un prétraitement des images vidéo qui sont transmises au module de traitement 28. Le module de 5 traitement 28 est adapté, comme cela est expliqué plus en détail par la suite, à analyser les images vidéo pour détecter la présence d'outils chirurgicaux sur les images. Le module de traitement 28 est, par ailleurs, adapté à transmettre des commandes de déplacement à un boîtier de commande 10 30 par l'intermédiaire d'une liaison 32. Le boîtier de commande 30 est adapté à traduire les commandes de déplacement transmises sur la liaison 32 en signaux de commande du système de positionnement 10 et à transmettre les signaux de commande au système de positionnement 10 par l'intermédiaire d'une liaison 15 34. Le chirurgien peut activer ou désactiver le boîtier de commande 30 par l'intermédiaire d'un pédalier 36. En outre, le chirurgien peut fournir des instructions au module de traitement 28 par l'intermédiaire d'une interface homme/machine 38 qui peut comprendre un système à commande vocale, un système de détection 20 des mouvements de la tête du chirurgien et/ou un système de commande au pied. Le système de positionnement 10 correspond, par exemple, au système de positionnement décrit dans le brevet US8591397. L'endoscope 12 peut avoir l'aspect d'un tube cylindrique d'axe S2 25 d'une quarantaine de centimètres de longueur et de quelques centimètres de diamètre. L'axe S2 correspond, par exemple, à l'axe optique de l'endoscope 12 et de la caméra 17. Le système de positionnement 10 est adapté à modifier l'inclinaison du trocart 15 par rapport au centre 0, c'est-à-dire à modifier l'inclinaison 30 de l'axe S2 par rapport au centre 0 et à faire coulisser l'endoscope 12 dans le trocart 15 selon l'axe S2. Le système de positionnement 10 précédemment décrit permet de déplacer l'endoscope 12 selon deux degrés de liberté de rotation et un degré de liberté de translation à partir de signaux de commande fournis par le boîtier 35 de commande 30. 3039910 B13989 9 Des trocarts supplémentaires 40, 41 sont disposés au niveau d'incisions 42, 43 de petites dimensions pratiquées dans la paroi abdominale 14 du patient. Les trocarts supplémentaires 40, 41 permettent l'introduction d'outils chirurgicaux 44, 45, 5 partiellement représentés en figure 2, dans la cavité abdominale. A titre de variante, les trocarts 40, 41 peuvent ne pas être présents et les outils chirurgicaux 44, 45 peuvent être insérés directement par les incisions 42, 43. Dans la suite de la description, on appelle R0 (0,x,y,z) 10 un repère, par exemple orthonormé, dont l'origine 0 correspond par exemple à un "point fixe" du système de positionnement 10, par exemple sensiblement l'intersection entre l'axe S2 et l'incision 16. Les axes (Ox) et (Oy) correspondent à deux axes perpendiculaires entre eux et perpendiculaires à l'axe (Oz) qui 15 est perpendiculaire à la paroi abdominale 14 au niveau de l'incision 16. Le repère R0 est considéré comme étant fixe par rapport au patient au cours de l'intervention chirurgicale. La caméra 17 et l'endoscope 12 sont, en fonctionnement, fixes l'un par rapport à l'autre. On appelle C un point fixe par rapport à 20 la caméra 17, situé sur l'axe Q, à une distance r du point O. L'angle 0 correspond à l'angle entre l'axe Q et l'axe (Oz) et l'angle cp correspond à l'angle entre la projection de l'axe Q dans le plan (Oxy) et l'axe (Ox). Les coordonnées du point C dans le repère RO sont (rsinecoscp, rsinesimp, rcose). On appelle RC (C, 25 ér, é(71>, () le repère sphérique associé au point C. Le repère RC est un repère fixe par rapport à la caméra 17. On note (X, Y, Z) les coordonnées d'un point P quelconque exprimées dans le repère R0 et (1, m, n) les coordonnées du point P exprimées dans le repère RC. 30 La figure 2 illustre les étapes d'un mode de réalisation d'un procédé de détection d'outils chirurgicaux sur une image fournie par la caméra 17 mis en oeuvre par le module de traitement 28 et les figures 3 à 6 représentent des images déterminées à certaines étapes de ce procédé de détection. 3039910 B13989 10 On suppose que le chirurgien a pratiqué les incisions 16, 42, 43 dans la paroi abdominale 14 du patient, a mis en place les trocarts 15, 40, 41 dans les incisions correspondantes, a introduit l'endoscope 12 dans le trocart 15 et a disposé le système 5 de positionnement 10 sur la paroi abdominale 14 du patient. Le procédé est mis en oeuvre pour chaque nouvelle image Io acquise par le système d'acquisition 20 et transmise au module de traitement 28. L'image Io se forme dans le plan image PI de la caméra 17. L'image Io est composée d'une matrice de pixels. On 10 associe au plan de l'image PI un repère à deux dimensions Rpi (Q, é, e, où Q correspond, par exemple, au point du plan image PI sur l'axe optique S2 et on appelle (u, v) les coordonnées d'un pixel de l'image dans le repère Rpi. A l'étape Sl, le module de traitement 28 effectue un 15 traitement de l'image Io pour changer la façon dont sont codées les données de couleur pour chaque pixel de l'image. A titre d'exemple, lors de l'acquisition de l'image Io par la caméra 17, les données de couleur de chaque pixel d'image peuvent être codées dans l'espace de couleur Rouge Vert Bleu ou RVB. Le module de 20 traitement 28 peut déterminer une nouvelle image I1 pour laquelle les données de couleur de chaque pixel sont stockées dans un espace de couleur adapté à la perception humaine, par exemple les espaces de couleur HSV, CIE Lab ou CIE Luv. De préférence, le module de traitement 28 convertit l'image Io en une image I1 codée 25 dans un espace de couleur indépendant du type de caméra 7 utilisé. De préférence, dans le nouvel espace de couleur, la luminosité de l'image est codée séparément de la couleur propre de l'image. A titre d'exemple, dans le nouvel espace de couleur, les données de couleur sont de préférence stockées sous la forme de trois 30 composantes comprenant une composante qui est représentative de la luminance du pixel et deux composantes qui sont représentatives de la chrominance du pixel. Les composantes qui sont représentatives de la chrominance sont donc indépendantes de l'illumination de la scène. Le procédé se poursuit à l'étape 52. 3039910 B13989 11 La figure 3 représente, en niveaux de gris, la composante 'a' d'un exemple d'image I1 dans l'espace de couleur CIE Lab. Le trait continu 46 correspond à la limite physique de l'image I1. Sur l'image I1 représentée en figure 3, on distingue 5 une zone grise 47, plus foncée que le reste de l'image, qui correspond à un outil chirurgical. On a représenté en figure 3 le repère Rpi (Q, é, A l'étape S2, le module de traitement 28 détermine une nouvelle image 12 par binarisation de l'image I1. Selon un mode 10 de réalisation, seule les composantes représentatives de la chrominance de l'image I1 sont utilisées pour réaliser la binarisation, par exemple les composante a et b de l'espace de couleur CIE Lab ou les composante u et v de l'espace de couleur CIE Luv. Selon un autre mode de réalisation, seule l'une des 15 composantes représentatives de la chrominance de l'image I1 est utilisée pour réaliser la binarisation. Un exemple de procédé de binarisation est la méthode d'Otsu. La méthode d'Otsu est, par exemple, décrite dans la publication intitulée "A. threshold selection method from gray level histograms" de N. Otsu, IEEE 20 Trans. Systems, Man and Cybernetics, Vol. 9, pp. 62-66, 1979. Selon un mode de réalisation, la binarisation peut être réalisée en déterminant, pour tous les pixels de l'image I1, à partir des composantes représentatives de la chrominance, un histogramme d'une fonction H, représentative de la couleur du pixel, selon un 25 nombre de niveaux, ou classes de couleur, qui dépend de la précision utilisée pour le codage de la fonction H. Un seuil est alors défini selon la méthode d'Otsu. On attribue alors aux pixels pour lesquels la fonction H est inférieure au seuil une première classe de couleur, par exemple la classe de couleur la plus basse 30 de l'histogramme et on attribue aux pixels pour lesquels la fonction H est supérieure au seuil une seconde classe de couleur, par exemple la classe de couleur la plus élevée de l'histogramme L'image 12 obtenue après l'étape de binarisation comprend deux classes de pixels qui peuvent être représentés par des pixels 35 noirs et des pixels blancs. Les outils chirurgicaux, appartiennent 3039910 B13989 12 à la première classe de pixels tandis que les tissus mous appartiennent à la deuxième classe de pixels. A titre d'exemple, la couleur blanche peut être attribuée aux pixels de la première classe et la couleur noire peut être attribuée aux pixels de la 5 deuxième classe. Les pixels de la première classe forment des régions dans l'image 12 qui potentiellement peuvent correspondre à des outils chirurgicaux. Ces régions sont appelées régions potentielles par la suite. Selon un mode de réalisation, le seuil peut être déterminé à partir de l'histogramme de la composante de 10 couleur sélectionnée de l'image Il. Un cadre de pixels de la deuxième classe peut être ajouté autour de l'image 12 pour tenir compte du fait que les outils chirurgicaux s'étendent généralement jusqu'aux bords de l'image Il et faciliter la détermination, à une étape ultérieure, de contours de régions de pixels de la 15 première classe. La figure 4 représente un exemple d'image 12 obtenue à partir de l'image Il de la figure 3 après la mise en oeuvre des étapes S1 et S2. L'image 12 comprend plusieurs régions blanches 48 dont certaines sont interconnectées et dont seule l'une correspond à un outil chirurgical. Comme cela apparaît en 20 figure 4, l'image 12 obtenue est une image très bruitée. Le procédé se poursuit à l'étape S3. A l'étape S3, le module 28 détermine une nouvelle image 13 par traitement de l'image 12 de façon à supprimer certaines régions 48 de l'image 12 de dimensions trop petites et qui ne 25 peuvent pas correspondre à un outil chirurgical et à isoler les régions 48 qui pourraient correspondre à un outil chirurgical. Le traitement de l'image 12 peut comprendre la détermination d'une carte de distances, également appelée transformée de distances, qui associe à chaque pixel de l'image 12 la distance au point 30 obstacle le plus proche, et la détermination d'une image 13 en niveaux de gris à partir de la carte de distances. A titre exemple, les points obstacles sont les pixels noirs. La distance peut correspondre à la distance euclidienne, la distance de Manhattan ou la distance de Tchebychev. A titre d'exemple, à chaque pixel 35 de l'image 13 est attribuée un niveau de gris d'autant plus foncé 3039910 B13989 13 que la distance déterminée pour le pixel est faible, la couleur noire étant attribuée au pixel lorsque la distance est inférieure à un seuil. La figure 5 représente un exemple d'image 13 obtenue à partir de l'image 12 après la mise en oeuvre de l'étape S3. 5 L'image 13 comprend des régions 50 comprenant des pixels blancs ou en niveaux de gris et qui correspondent sensiblement aux régions 48 de l'image 12 ayant des grandes surfaces. En particulier, les régions 48 de petites dimensions ont disparu, les pixels correspondant étant maintenant noirs. Le bord 51 de 10 chaque région 50 de l'image 13 comprend une transition continue en niveaux de gris du blanc vers le noir. Le procédé se poursuit à l'étape S4. A l'étape S4, le module 28 détermine, pour chaque région 50 de l'image 13, le contour de la région 50. Le contour peut être 15 déterminé selon tout type d'algorithme de détermination de contours, par exemple l'algorithme décrit dans la publication de S. Suzuki et K. Abe intitulée "Topological structural analysis of digitized binary images by border following" (Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 1985, vol. 30, no 1, p. 32-46). 20 Pour la recherche des contours, chaque pixel de la région 50, qui est en niveaux de gris, peut être considéré comme un pixel blanc. A titre d'exemple, le contour de chaque région 51 peut être recherché sous la forme d'une ligne brisée. Le module 28 détermine, pour chaque région 50 de l'image 13, une fenêtre, par 25 exemple rectangulaire ayant la superficie minimale et dont les côtés sont au contact du contour de la région 50. En figure 6, on a représenté, en surimpression sur l'image 13, le contour C et la fenêtre F qui sont obtenus à l'étape S4 pour la région 53 correspondant à un outil chirurgical. Etant donné les traitements 30 numériques mis en oeuvre pour obtenir l'image 13, le contour C déterminé à l'étape S4 ne suit pas, en général, le contour réel de l'outil chirurgical dans l'image Io avec précision. Toutefois, il peut faciliter la détermination des fenêtres F dont au moins certaines contiennent les outils chirurgicaux. Pour chaque fenêtre 35 F ainsi déterminée, le module 28 détermine et stocke des données 3039910 B13989 14 relatives à la fenêtre F, par exemple la position du centre de la fenêtre dans l'image 13, la largeur de la fenêtre F, la longueur de la fenêtre F, l'aire de la fenêtre et l'orientation du grand axe de symétrie de la fenêtre F. Le module 28 peut réaliser une 5 première sélection parmi les fenêtres F ainsi déterminées en ne conservant que les fenêtres qui satisfont certains critères. Ces critères sont notamment définis en fonction de la forme attendue des outils chirurgicaux sur l'image 13. Un exemple de critère est que le rapport entre la longueur et la largeur de la fenêtre F 10 doit être supérieur à deux, ce qui correspond au fait que l'outil chirurgical a une forme allongée. Un autre exemple de critère est que l'aire de la fenêtre F doit être supérieure à un seuil. Ceci permet d'exclure des fenêtres trop petites pour correspondre à la présence potentielle d'un instrument. A titre d'exemple, le seuil 15 minimum pour l'aire de la fenêtre peut être de 200 pixels. A la fin de l'étape S4, le module de traitement 28 a déterminé des fenêtres d'intérêt F dans chacune desquelles un outil chirurgical peut être présent. Le procédé se poursuit à l'étape S5. A l'étape S5, le module 18 peut mettre en oeuvre une 20 deuxième sélection parmi les fenêtres d'intérêt F retenues après la première sélection. La deuxième sélection peut être réalisée à partir d'informations issues de la détection des outils chirurgicaux sur une image précédente. L'étape S5 peut ne pas être mise en oeuvre lors de l'acquisition des images initiales par le 25 système d'acquisition 20 et n'être mise en oeuvre qu'à partir du moment où des outils chirurgicaux sont détectés sur les images fournies par le système d'acquisition 20. Selon un mode de réalisation, ces informations peuvent comprendre la position du point d'insertion de l'outil chirurgical dans le plan de l'image 30 et/ou la position des bords de l'outil chirurgical dans le plan de l'image qui sont déterminées à des étapes ultérieures du procédé décrites par la suite. Un critère peut être que le grand axe de symétrie d'une fenêtre d'intérêt F contenant un outil chirurgical doit passer à proximité du point d'insertion de cet 35 outil chirurgical. Les fenêtres d'intérêt F conservées à la fin 3039910 B13989 15 de l'étape S5 sont appelées fenêtres sélectionnées F. Selon un autre mode de réalisation, l'étape S5 peut ne pas être présente. Le procédé se poursuit à l'étape S7. Le procédé comprend, en outre, une étape S6 qui peut 5 être réalisée indépendamment et en parallèle des étapes S2 à S5 décrites précédemment. A l'étape S6, le module de traitement 28 détermine une nouvelle image 14 en appliquant à l'image I1 un traitement qui fait ressortir les contours des éléments présents dans l'image I1, et notamment les contours des outils 10 chirurgicaux. Selon un mode de réalisation, le traitement met en oeuvre l'algorithme de Frangi. L'algorithme de Frangi est notamment décrit dans la publication de Frangi et al intitulée "Multiscale vessel ennhancement filtering" MICCAI'98 Lecture Notes in Computer Science, vol. 1496, PP. 130-137. De façon 15 classique, l'algorithme de Frangi est utilisé pour faire apparaître plus distinctement sur une image des éléments tubulaires, notamment des vaisseaux sanguins. L'algorithme de Frangi n'est pas utilisé de façon classique pour la détection de contours. L'algorithme de Frangi utilise un paramètre de recherche 20 qui est représentatif du nombre de pixels de l'image correspondant au diamètre apparent des structures tubulaires recherchées sur l'image. De façon surprenant, les inventeurs ont mis en évidence qu'en utilisant l'algorithme de Frangi avec un paramètre de recherche correspondant à moins de 10 pixels, de préférence moins 25 de 5 pixels, notamment environ 2 pixels, c'est-à-dire à une valeur inférieure à celles utilisées de façon classique et inférieure au diamètre apparent des outils chirurgicaux sur l'image 14, les contours des éléments de l'image 13 apparaissent plus nettement sur l'image 14. La figure 7 représente un exemple d'image 14 30 obtenue à partir de l'image I1 après la mise en oeuvre de l'étape S6. Ceci permet, de façon avantageuse, de mettre en oeuvre l'algorithme de Frangi alors que celui-ci n'aurait pas pu être utilisé pour rechercher directement les outils chirurgicaux sur l'image I1. En effet, selon la position relative entre l'outil 35 chirurgical et la caméra 17, le diamètre apparent de l'outil 3039910 B13989 16 chirurgical sur l'image peut varier et n'est pas connu au préalable, de sorte que les paramètres de recherche de l'algorithme de Frangi (dans son utilisation classique) ne permettraient pas d'isoler l'instrument de façon unique. En outre, 5 selon l'angle de prise de vue de la caméra 17, l'outil chirurgical peut avoir sur l'image Ii une forme plus ou moins tronconique, différente d'une forme tubulaire, et donc inadaptée à une détection directe par l'algorithme de Frangi. Le procédé se poursuit à l'étape S7. 10 A l'étape S7, le module 28 recherche, pour chaque fenêtre sélectionnée FS à l'étape S5, les bords Di, D2 d'un éventuel outil chirurgical dans la partie de l'image 14 déterminée à l'étape S6 contenue dans la fenêtre sélectionnée F. Le procédé de détection se base sur le fait que chaque outil chirurgical a 15 une forme connue à l'avance qui est généralement au moins en partie cylindrique ou tronconique. Dans ce cas, les bords de l'outil chirurgical dans l'image 14 ont une forme rectiligne. Selon un mode de réalisation, chaque fenêtre sélectionnée FS est divisée, selon le grand axe de symétrie de la fenêtre, en une 20 première sous-région et une deuxième sous-région. Lorsqu'un outil chirurgical est présent dans la partie de l'image 14 contenue dans la fenêtre FS, chaque sous-fenêtre doit contenir un seul bord de l'outil chirurgical. La figure 8 représente de façon schématique une fenêtre 25 FS divisée en deux sous-fenêtres Fi et F2. L'angle 0 correspond à l'orientation de la fenêtre FS, c'est-à-dire l'angle entre le grand côté de la fenêtre FS et une direction privilégiée, par exemple l'axe (Q, éà du repère Rp1. La largeur du petit côté de la fenêtre FS est notée L. 30 Le module de traitement 28 met en oeuvre un procédé de reconnaissance de formes dans chaque sous-fenêtre Fi et F2. Lorsque l'outil chirurgical a une forme cylindrique ou tronconique, le module de traitement 28 met en oeuvre un procédé de reconnaissance de droites dans chaque sous-fenêtre Fi et F2. 35 Selon un mode de réalisation, le module de traitement 28 met en 3039910 B13989 17 oeuvre la transformée de Hough décrite par exemple dans l'ouvrage intitulé "Use of the Hough Transformation To Detect Lines and Curves in Pictures" de Richard O. Duda et Peter E. Hart, Communications of the ACM, Vol. 15(1), pp. 11-15, 1972. La 5 transformée de Hough fournit, pour chaque sous-fenêtre Fi et F2, plusieurs droites candidates classé du meilleur candidat au candidat le moins bon. Le module de traitement 28 réalise une sélection des droites candidates fournies par la transformée de Hough pour la 10 sous-fenêtre Fi. Chaque droite candidate de la sous-fenêtre Fi est définie par un angle a qui est l'angle entre la droite candidate de la sous-fenêtre Fi et la direction privilégiée. Le mode de traitement compare l'angle a des droites candidates avec l'angle 0. Selon un mode de réalisation, le bord Di de l'outil 15 chirurgical dans la sous-fenêtre Fi correspond à la droite candidate ayant le meilleur classement et dont l'angle a vérifie la relation (1) suivante : 0- 10 le vecteur normal au plan Z2. L'outil chirurgical 44 ayant une forme cylindrique, les plans Zi et Z2 sont tangents à 25 l'outil 44. L'intersection des plans Zi et Z2 est une droite D de vecteur directeur v et passant par le centre de projection F. La droite D est parallèle à l'axe central A3D. Pour définir complètement la position de l'axe central A3D dans le repère Rc, il est nécessaire de déterminer la position d'un point de passage 30 M dans le repère Rc appartenant à l'axe central A3D. Un mode de réalisation d'un procédé de détermination de la position de l'axe central A3D est décrit au paragraphe 3.2.3 de la thèse de Rémi Wolf intitulée "Quantification de la qualité d'un geste chirurgical à partir de connaissances a priori" (Thèse 35 de doctorat, Université de Grenoble, 2013). 3039910 B13989 21 La figure 11 est une vue en coupe de l'outil chirurgical 40 dans un plan perpendiculaire aux vecteurs hi et nZ. Dans ce plan de coupe, l'outil 44 correspond à un cercle CI tangent aux plans Zi et Z2 et dont le rayon r est connu. Le module peut alors 5 déterminer la position dans le repère RC du centre du cercle CI qui correspond au point de passage M. L'axe central A3D est défini par le point de passage M et le vecteur directeur v. Le module de traitement 28 détermine alors la projection A2D de l'axe central A3D dans le plan image PI de la caméra 17. La droite A2D obtenue 10 correspond à l'axe central de l'outil chirurgical exprimée dans le repère Rpi. Selon un autre mode de réalisation, à l'étape S8, pour chaque outil chirurgical, l'axe A2D correspond à l'axe de symétrie des bords de l'outil chirurgical. Il est à noter que l'axe A2D 15 ainsi déterminé ne correspond pas, sauf cas particulier, à la projection de l'axe central A3D dans le plan image PI de la caméra puisque la projection centrale ne conserve pas les proportions entre les distances. A l'étape S9, le module de traitement 28 détermine, pour 20 chaque outil chirurgical 44, 45, la position dans le repère RC d'un point Pin, appelé point d'insertion, situé sensiblement au "centre" de l'incision 42, 43 par laquelle passe l'outil chirurgical. Dans ce but, le module de traitement 28 utilise les positions de l'axe central A3D dans le repère RC déterminées à 25 l'étape S8 pour au moins deux orientations différentes de l'outil chirurgical. Le point d'insertion Pin correspond au point d'intersection des droites qui correspondent aux différentes positions de l'axe A3D ainsi déterminées. De préférence, la position du point d'insertion est obtenue à partir de plus de deux 30 orientations différentes de l'outil chirurgical. Les points d'insertion Pin des outils chirurgicaux peuvent être utilisés à l'étape S5 lors de la sélection des fenêtres FS, une fenêtre ne pouvant être sélectionnée que si le grand axe de symétrie de la fenêtre passe à proximité de l'un des points d'insertion. A titre 35 de variante, les points d'insertion Pin des outils chirurgicaux 3039910 B13989 22 peuvent être utilisés aux étapes S7 et S8 pour la détection des bords Di, D2. La détection des bords Di, D2 est, par exemple, considérée comme mauvaise si la distance entre le point d'insertion Pin associé et l'axe central A3D de l'outil 5 chirurgical est supérieure à un seuil. Selon un autre mode de réalisation, l'étape S9 n'est pas présente. Le procédé comprend, en outre, une étape S10 de détermination, pour chaque outil chirurgical, de la position Pp2D de la pointe de l'instrument chirurgical dans le repère Rpi du 10 plan image PI de la caméra 17 à partir de l'image filtrée 14 déterminée à l'étape S6 et de la projection A2D de l'axe central A3D dans le plan image PI déterminée à l'étape S8. A titre de variante, comme cela a été décrit précédemment, l'axe A2D peut Selon un mode de réalisation, le module de traitement 28 15 recherche, parmi les pixels de l'axe A2D, un groupe de pixels successifs, comprenant par exemple au moins trois pixels successifs, ayant un niveau de gris maximal. La pointe de l'outil chirurgical correspond au groupe de pixels ainsi déterminé. Pour réduire les erreurs de détermination, la recherche de groupes de 20 pixels peut n'être réalisée que sur les parties de l'axe A2D proches, par exemple à plus ou moins 100 pixels, des côtés de la fenêtre sélectionnée FS, déterminée à l'étape S5, et contenant l'outil chirurgical d'axe A2D. Selon un autre mode de réalisation, le module de traitement 28 met en oeuvre un procédé de sélection 25 de pixels basé sur la méthode d'Otsu. Il peut être nécessaire, pour déterminer plus finement la position de la pointe de l'outil, de considérer plus en détail les pixels de l'axe central autour de la pointe de l'outil et de leur appliquer des contraintes de couleur pour déterminer si, effectivement, ils appartiennent ou 30 non à l'outil. A la fin du procédé de détection des outils chirurgicaux, le module de traitement 28 a donc déterminé pour chaque outil chirurgical, l'axe central, les bords et la pointe. Le procédé se poursuit à l'étape S11. A l'étape 511, le module 28 détermine, pour chaque outil 35 chirurgical, la profondeur d'enfoncement E de l'outil chirurgical 3039910 B13989 23 par rapport au point de passage M associée à partir de la position Pp2D de la pointe de l'outil chirurgical dans le repère Rpi déterminée à l'étape S10, de la position du point de passage M dans le repère Rc et du vecteur directeur v de l'axe central An. 5 Le module de traitement 28 peut alors déterminer, pour chaque outil chirurgical, la position Pp3D de la pointe de l'outil chirurgical dans le repère Rc à partir de la position du point de passage M, de l'enfoncement E et du vecteur directeur v selon la relation (3) suivante : 10 PP3D = M E*7> (3) Selon un autre mode de réalisation, le vecteur û qui passe par le centre C de la caméra et par le point Pp2D de l'image 14, exprimé dans le repère RC, est déterminé à partir des paramètres d'étalonnage de la caméra 17. Il est ensuite déterminé 15 l'intersection entre la droite passant par le point C et ayant le vecteur û comme vecteur directeur et la droite passant par le point de passage M et ayant le vecteur v comme vecteur directeur. La présente invention permet la mise en oeuvre de commandes de déplacement complexes par le module de traitement 28 20 pour le déplacement du système de positionnement 10 de la caméra 17. A titre d'exemple, le module de traitement 28 peut commander le système de positionnement 10 pour déplacer l'endoscope 12 jusqu'à ce que la pointe d'un outil chirurgical particulier se trouve au niveau du centre de l'image fournie par la caméra 17. 25 Pour ce faire, le chirurgien peut fournir une commande du type "centrer sur identifiant" au module de traitement 28 par l'intermédiaire du système de commande vocale 38. Le module de traitement 28 peut alors détecter les outils présents sur l'image fournie par la caméra 17. Si la pointe de l'outil correspondant à 30 l'identifiant fourni par le chirurgien est présente sur l'image, le module de traitement 28 commande alors le système de positionnement 10 de façon à déplacer l'endoscope 12 pour que la pointe de l'outil se trouve au niveau d'une région centrale prédéfinie de l'image. Si l'outil correspondant à l'identifiant 35 fourni par le chirurgien est présent sur l'image mais que la 3039910 B13989 24 pointe de l'outil se trouve à l'extérieur de l'image, le module de traitement 28 est adapté à commander le système de positionnement 10 pour déplacer l'endoscope 12 vers la pointe de l'outil puisque la position du point d'insertion associée à 5 l'outil est connue. Si l'outil correspondant à l'identifiant fourni par le chirurgien n'est pas présent sur l'image, le module de commande 28 peut commander le système de positionnement 10 pour orienter l'endoscope 12 vers le point d'insertion associé à l'outil recherché. L'outil doit alors se trouver sur l'image 10 fournie par la caméra 17 et le centrage sur la pointe de l'outil est réalisé comme cela a été décrit précédemment. Un autre exemple de commande consiste à déplacer l'endoscope 12 de façon que la pointe d'un outil chirurgical se trouve en permanence au niveau de la région centrale de l'image 15 fournie par la caméra 17. Pour ce faire, le chirurgien peut fournir une commande du type "suivre identifiant" au module de traitement 28 par l'intermédiaire du système de commande vocale 38. Le module de traitement 28 commande alors le système de positionnement 10 comme cela a été décrit précédemment pour centrer l'image fournie 20 par la caméra 17 sur la pointe de l'outil correspondant à l'identifiant fourni par le chirurgien. Par la suite, pour chaque nouvelle image reçue par le module de traitement 28, le module 28 commande le système de positionnement 10 pour recentrer, si nécessaire, l'image sur la pointe de l'outil. 25 Un autre exemple de commande consiste à commander un "agrandissement" de l'image au niveau de la pointe d'un outil particulier. Pour ce faire, le chirurgien peut fournir une commande du type "zoom sur identifiant" au module de traitement 28 par l'intermédiaire du système de commande vocale 38. Le module 30 de traitement 28 commande alors le système de positionnement 10 comme cela a été décrit précédemment pour centrer l'image fournie par la caméra 17 sur la pointe de l'outil correspondant à l'identifiant fourni par le chirurgien. Le module de traitement 28 peut alors déterminer la distance entre les droites de bords 35 associées à l'outil considéré au niveau de la pointe de l'outil 3039910 B13989 25 et en déduire une valeur représentative de l'agrandissement de l'image. Le module de traitement 28 peut alors commander le système de positionnement 10 pour déplacer l'endoscope 12 afin d'augmenter ou de réduire un tel agrandissement de façon à 5 atteindre un agrandissement prédéterminé ou un agrandissement fourni par le chirurgien. Selon une variante, la caméra 17 peut comporter une fonction d'agrandissement (zoom). Le module de traitement 28 est alors adapté à commander la fonction d'agrandissement de la caméra 17 à partir de la détection de la 10 distance entre les droites. La durée du traitement d'une image par le module de traitement 28 peut varier de quelques dizaines de millisecondes à une centaine de millisecondes. Le module de traitement 28 peut donc recevoir de nouvelles images à traiter à une fréquence 15 élevée. Le procédé de détection d'outils chirurgicaux selon l'invention peut donc être mis en oeuvre en temps réel. La présente invention permet donc au cours d'une intervention chirurgicale de soulager le chirurgien qui n'a pas à commander de façon systématique chaque déplacement de l'endoscope 20 12. En effet, les commandes précédemment décrites permettent au chirurgien de consacrer toute son attention à l'intervention chirurgicale, le module de traitement 28 commandant parallèlement les déplacements de l'endoscope 12 de façon automatique selon la commande initiale fournie par le chirurgien. 25 La présente invention peut être également mise en oeuvre lorsque les outils chirurgicaux n'ont pas une forme cylindrique. L'exemple de réalisation qui précède peut directement être appliqué à un outil ayant une forme allongée et dont la projection dans un plan comprend des bords rectilignes. C'est le cas pour 30 une forme conique, prismatique, pyramidale, etc. De façon plus générale, même pour des outils ayant des formes plus complexes, des paramètres géométriques caractéristiques des outils peuvent être mémorisés au niveau du module de traitement 28. Les étapes du procédé de détection des outils précédemment décrites peuvent 3039910 B13989 26 alors être adaptées en fonction des paramètres géométriques caractéristiques de chaque outil chirurgical. Le procédé de détection décrit précédemment permet la détection de la position de l'outil chirurgical, plus précisément 5 la détermination de l'axe central An d'un outil chirurgical, dans le repère R. Selon un mode de réalisation, l'outil chirurgical peut être porté par un robot. La position de l'outil chirurgical par rapport à un repère RR lié au robot est généralement connue. Le module de traitement 28 peut ainsi déterminer la relation de 10 passage entre les repères Ro et RR. De façon avantageuse, il n'est alors pas nécessaire de prévoir un système de liaison mécanique entre le robot portant l'outil chirurgical et le système de positionnement 10 de la caméra 17. Le robot portant l'outil chirurgical peut ainsi être séparé du système de positionnement 15 de la caméra 17. De plus, même dans le cas où le robot portant l'outil chirurgical est lié mécaniquement au système de positionnement 10 de la caméra 17, le modèle géométrique du robot, à partir duquel la position de l'outil chirurgical peut être exprimée dans le repère Ro, peut être imprécis. La détection de 20 la position de l'outil chirurgical dans le repère Ro peut alors, de façon avantageuse, permettre de compenser au moins en partie l'imprécision du modèle géométrique du robot. A titre d'exemple, dans le cas d'un robot comprenant plusieurs bras, l'un portant par exemple un endoscope et d'autres portant des outils 25 chirurgicaux, la détection de la position de l'outil chirurgical dans le repère Ro peut permettre d'améliorer l'étalonnage des bras les uns par rapport aux autres. Selon un autre mode de réalisation, la détection de la position de l'outil chirurgical dans le repère Ro, et 30 éventuellement dans le repère R0, peut être utilisée pour enregistrer les mouvements de l'outil chirurgical dirigé par le chirurgien au cours de l'intervention, notamment à des fins d'apprentissage ou pour l'analyse du geste chirurgical. Bien entendu, la présente invention est susceptible de 35 diverses variantes et modifications qui apparaîtront à l'homme de 3039910 B13989 27 l'art. En particulier, bien que la présente invention ait été décrite pour des interventions chirurgicales, pour lesquelles les images vidéo sont fournies par une caméra liée à un endoscope, la présente invention peut s'appliquer à tout type d'image fournie 5 par un système d'imagerie médicale. Il s'agit, par exemple, d'images par ultrasons, d'images fluoroscopiques ou d'images scanner. En outre, bien que la présente invention ait été décrite pour un exemple particulier de système de positionnement, elle peut s'appliquer à n'importe quel type de système de 10 positionnement. REVENDICATIONS1. Procédé de détection d'un outil chirurgical (44, 45) sur une première image (Ii) comportant les étapes suivantes : mémoriser des paramètres de forme de l'outil chirurgical ; déterminer une deuxième image (13) contenant des régions (48) de pixels distinctes à partir de la première image par un premier traitement comprenant la segmentation de la première image ; déterminer des premières fenêtres (F), chaque première 10 fenêtre entourant l'une des régions ; sélectionner au moins une deuxième fenêtre (FS) parmi les premières fenêtres à partir des paramètres de forme ; déterminer une troisième image (14) à partir de la première image en appliquant à la première image un deuxième 15 traitement mettant en oeuvre l'algorithme de Frangi ; et déterminer des bords latéraux (Di, D2) de l'outil chirurgical sur la partie de la troisième image contenue dans ladite deuxième fenêtre. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel 20 l'outil chirurgical (44, 45) a une forme allongée, les bords latéraux (Di, D2) de l'outil chirurgical dans la troisième image (14) correspondant à des droites (Di, D2). 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel des droites candidates classées selon un ordre de classement sont 25 déterminées en appliquant une transformation de Hough dans la partie de la troisième image (14) contenue dans la deuxième fenêtre (FS) et dans lequel les bords latéraux (Di, D2) sont déterminés parmi les droites candidates à partir des paramètres de forme. 30 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la deuxième fenêtre (FS) est rectangulaire et divisée en une première sous-fenêtre (Fi) et une deuxième sous-fenêtre (F2), dans lequel un premier bord latéral (Di) correspond à la droite candidate de meilleur classement dans la première sous-fenêtre et dont 3039910 B13989 29 l'inclinaison par rapport au grand axe de symétrie de la deuxième fenêtre est inférieure à un premier seuil et dans lequel un deuxième bord latéral (D2) correspond à la droite candidate de meilleur classement dans la deuxième sous-fenêtre, dont 5 l'inclinaison par rapport au grand axe de symétrie de la deuxième fenêtre est inférieure au premier seuil et dont la distance avec le première bord latéral est compris entre un deuxième seuil et un troisième seuil qui dépendent de la largeur de la deuxième fenêtre. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le premier traitement comprend la binarisation de la première image (Ii) et la détermination de la deuxième image (I3) à partir de la détermination de la carte de distances de l'image binarisée. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le deuxième traitement comprend l'application de l'algorithme de Frangi à la première image (Ii) avec un paramètre de recherche, représentatif du nombre de pixels du diamètre apparent de structures tubulaires recherchées par l'algorithme de Frangi, inférieur à 10 pixels. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la première image (Ii) est une image en niveaux de gris obtenue à partir de la composante 'a' ou 'b' d'une quatrième image (I0) acquise par une caméra (17) et codée dans 25 l'espace de couleurs CIE Lab. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel les premières fenêtres (F) sont rectangulaires et dans lequel la deuxième fenêtre (FS) est sélectionnée en ne retenant que les premières fenêtres dont la longueur est 30 supérieure à la moitié de la largeur. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel la première image (Ii) est obtenue à partir d'une quatrième image (I0) acquise par une caméra (17), le procédé comprenant, en outre, les étapes suivantes : 3039910 B13989 30 déterminer des plans de projection (Zi, Z2) contenant les bords latéraux (Di, D2) et un centre de projection (F) de la caméra ; et déterminer la position d'un axe central (A3D) de l'outil 5 chirurgical (44, 45) à partir de l'intersection (D) des deux plans de projection, des paramètres de forme et d'un point (M) appartenant à l'axe central. 10. Procédé selon la revendication 9, comprenant, en outre, les étapes suivantes : 10 déterminer la projection (A2D) de l'axe central (A3D) dans la troisième image (14) ; déterminer les pixels de la projection de l'axe central appartenant à l'outil chirurgical ; et déterminer le pixel de la projection de l'axe central 15 correspondant à l'extrémité de l'outil (PP2D)- 11. Procédé selon la revendication 10, comprenant les étapes suivantes : attribuer à chaque pixel de la troisième image (14) de la projection (A2D) de l'axe central (A3D) une classe de couleur 20 parmi une première ou une seconde classe de couleur ; sélectionner un premier groupe de pixels adjacents contenant le plus grand nombre de pixels adjacents de la première classe de couleur et un second groupe de pixels adjacents contenant le plus grand nombre de pixels adjacents de la seconde 25 classe de couleur ; et sélectionner, parmi le premier ou le second groupe de pixels, le groupe de pixels appartenant à l'outil chirurgical (42, 43). 12. Dispositif de détection d'un outil chirurgical (44, 30 45) sur une première image (I1), comprenant : un moyen de mémorisation (28) de paramètres de forme de l'outil chirurgical ; un moyen de détermination (28) d'une deuxième image (13) contenant des régions (48) de pixels distinctes à partir de la 3039910 B13989 31 première image par un premier traitement comprenant la segmentation de la première image ; un moyen de détermination (28) de premières fenêtres (F), chaque fenêtre entourant l'une des régions ; 5 un moyen de sélection (28) d'au moins une deuxième fenêtre (FS) parmi les premières fenêtres à partir des paramètres de forme ; un moyen de détermination (28) d'une troisième image (14) à partir de la première image par un deuxième traitement 10 faisant ressortir les contours de l'outil chirurgical dans la première image ; et un moyen de détermination (28) des bords latéraux (Di, D2) de l'outil chirurgical sur la partie de la troisième image contenue dans ladite deuxième fenêtre. 15