Brevet FR3060169A1 — publié le 20180615

DÉTECTION DE NERFS DANS UNE SÉRIE D'IMAGES ÉCHOGRAPHIQUES DOMAINE DE L'INVENTION L'invention est relative au domaine de l'analyse d'images numériques issues d'échographies. Elle concerne plus particulièrement la détection automatique d'un nerf dans une série d'images afin d'aider le travail d'un anesthésiste CONTEXTE DE L'INVENTION Une anesthésie locorégionale implique d'injecter le produit anesthésiant à proximité d'un nerf du patient. Il est donc important pour l'anesthésiste de disposer d'outil facilitant son travail en lui permettant de localiser précisément les nerfs. Pour ce faire, il dispose d'appareillage lui permettant de visualiser en temps-réel une image échographique de la zone étudiée de l'anatomie du patient. L'anesthésiste peut balayer la zone pour rechercher les nerfs, et déterminer l'endroit approprié pour insérer le produit anesthésiant. Toutefois, la détection des nerfs dans une image échographique est une tâche malaisée, même pour un anesthésiste expérimenté. Il est donc intéressant de permettre à l'anesthésiste de disposer d'outils automatiques l'aidant dans sa tâche. L'invention propose un tel outil permettant de détecter les nerfs, automatiquement et en temps réel, dans une série d'image provenant d'une échographie. Un tel outil doit faire face à la nature même des images échographiques qui comportent un bruit important et de nombreux artefacts liés à l'imagerie échographique. La variabilité des structures nerveuses rend 3060169 2 leurs apparences sur les images également très variées et d'autant plus difficile un processus de détection automatique. En outre, du fait de la criticité du travail de l'anesthésiste, le procédé automatique doit être suffisamment robuste pour minimiser les erreurs, 5 malgré la qualité mauvaise des images échographiques, qu'il s'agisse de sur- détection ou de sous-détection. L'invention a donc pour but de fournir un procédé de détection automatique, présentant des performances améliorant les techniques existantes et facilitant grandement le travail de l'anesthésiste. 10 RESUME DE L'INVENTION A cette fin, la présente invention propose un procédé de détection d'un nerf dans une série d'images échographiques comportant, pour chaque 15 image de ladite série : une étape de génération d'une carte de probabilités sur des régions de ladite image, consistant à appliquer une pluralité de descripteurs de textures afin de générer pour chaque pixel desdites régions, un vecteur déterminant la réponse dudit pixel pour chacun des 20 descripteurs de ladite pluralité, puis à en déduire une probabilité pour chaque pixel d'appartenir à un nerf en fonction d'un modèle probabiliste ; une étape de classification appliquée sur des zones déterminées par ladite carte de probabilité, consistant à rechercher des modèles, 25 chacun correspondant à un type de nerf, dans une fenêtre glissant sur lesdites zones, à accorder un degré de confiance à chaque position de ladite fenêtre pour chaque modèle et à retenir une position optimale pour chaque modèle ; puis à analyser la consistance de ces positions optimales en mesurant leur stabilité sur 30 un ensemble d'images de ladite série afin de sélectionner la fenêtre 3060169 3 présentant la consistance maximale, ladite fenêtre correspondant à nerf détecté. Suivant des modes de réalisation préférés, l'invention comprend une 5 ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles : le procédé comporte en outre une étape d'extraction de contour dudit nerf détecté au sein de ladite fenêtre ; 10 le procédé comporte une étape de prétraitement pour produire lesdites régions, en éliminant d'autres régions ne pouvant pas correspondre à un nerf ; ladite étape de prétraitement comprend l'élimination de zones correspondant à la peau de ladite image ; 15 ladite étape de prétraitement comprend l'élimination de zones ne correspondant pas à des tissus hyperéchogènes ; ledit modèle probabiliste est un modèle de mélanges gaussiens ; lesdits descripteurs sont basés sur des filtres de Gabor. ; lesdits descripteurs sont des descripteurs de texture binaire médiane 20 adaptatif, AMBP ; dans l'étape de classification, lesdits modèles sont construits par une méthode des séparateurs à vaste marge ; Un autre objet de l'invention est relatif à un programme d'ordinateur 25 comportant du code exécutable par un équipement numérique pour mettre en oeuvre le procédé tel que précédemment décrit. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit d'un mode de réalisation préféré de 30 l'invention, donnée à titre d'exemple et en référence aux dessins annexés. 3060169 4 BREVE DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 représente schématiquement la chaîne de traitement selon un mode de réalisation de l'invention. 5 La figure 2 représente schématiquement un exemple de mise en oeuvre de l'étape de génération d'une carte de probabilité. La figure 3 représente schématiquement un exemple pour le calcul d'un descripteur de texture binaire médiane, selon un mode de réalisation de l'invention. 10 La figure 4 représente schématiquement un exemple de mise en oeuvre de l'étape de classification. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION 15 En pratique, l'anesthésiste balaye une zone du corps du patient avec une sonde échographique afin de repérer les nerfs et déterminer la zone où procéder à l'injection du produit anesthésiant. L'appareillage échographique fonctionne de façon continue et génère un flux d'images (c'est-à-dire une vidéo) qui sont affichés en temps-réel sur un moniteur à disposition de 20 l'anesthésiste, ou d'un autre praticien (chirurgien, etc.). Ainsi, le balayage exercé par l'anesthésiste peut se faire en fonction de ce qu'il visualise sur le moniteur. Le procédé selon l'invention repose sur une chaîne de traitement 25 prenant en entrée le flux d'images échographiques et fournissant en sortie une détection de nerf sur ce flux. Typiquement, cette détection peut consister à la mise en exergue des nerfs en surexposition sur le flux d'images échographiques affiché sur le moniteur. Par exemple, cette mise en exergue peut consister à entourer le 30 nerf détecté, ou bien à en délimiter précisément les contours. Elle peut se faire en couleur, afin de faciliter plus encore la tâche du praticien. 3060169 5 La détection doit donc se faire en temps-réel puisqu'elle doit être reflétée sur le moniteur permettant la visualisation des images échographiques et qu'elle doit guider l'action du praticien. 5 La figure 1 illustre la chaîne de traitement selon l'invention. Une première étape El peut consister à effectuer un prétraitement sur les images IMG issues de l'acquisition échographique, visant à réduire l'effet du bruit et à éliminer certaines régions des images qui peuvent être 10 facilement écartées car ne pouvant pas contenir un nerf, afin de réduire le volume de données sur lequel seront appliquées les étapes ultérieures de la chaîne de traitement. Cette première étape peut elle-même comporter deux traitements distincts, appliqués à chaque image du flux IMG : 15 Selon le type de bloc de nerfs visé, on peut avoir un premier traitement qui consiste à extraire les tissus hyperéchogènes. En médecine, on parle d'un organe ou d'une structure hyperéchogène lorsqu'il/elle apparaît particulièrement blanche sur une échographie. Cette blancheur se doit à une 20 plus grande réflexion des ultrasons. Dans une image échographique, les nerfs apparaissent comme des structures hyperéchogènes et hypo-échogène, de formes plus ou moins arrondies ou ovales, constituant sorte de nid d'abeilles avec une texture particulière. Pour plusieurs type de nerfs (sciatique, médian, l'ulnaire, cette texture tends vers un aspect visuel 25 hyperéchogène. Aussi, l'extraction des tissus hyperéchogènes permet de garantir la sélection des zones susceptibles de contenir des nerfs, tout en écartant les zones non hyperéchogènes et donc en limitant le volume à traiter par la suite. Pour ce faire, plusieurs techniques sont possibles. Le choix d'une 30 technique peut dépendre de différents facteurs, dont le type de sonde 3060169 6 échographique utilisé, qui influe sur les caractéristiques des images générées. Par exemple, un filtrage gaussien peut être appliqué dans un premier temps afin de réduire le bruit, puis un algorithme de partitionnement en k- 5 moyennes (ou « k-means » en langue anglaise) ou un seuillage adaptatif peuvent être appliqués afin de classer chaque pixel de l'image traité dans une parmi deux catégories : l'avant-plan, correspondant à des zones hyperéchogènes, et l'arrière-plan. 10 Un second traitement peut ensuite être appliqué à l'image afin d'éliminer des zones qui peuvent être écartés pour des raisons plus « sémantiques ». Notamment, l'image échographique traitée ayant pour fin l'injection d'un produit anesthésiant, elle représente une région nécessairement proche de la peau. Or, le derme et l'épiderme présentent des 15 caractéristiques hyperéchogènes proches de celle des nerfs. 11 est donc intéressant de pouvoir extraire la zone correspondant à l'épiderme et au derme (c'est-à-dire à la peau) afin de faciliter les traitements ultérieurs et d'éviter les ambiguïtés entre nerfs et peau. Cette zone de peau peut être éliminée en utilisant des informations 20 anatomiques : on sait en effet que dans l'image échographique, la peau se situe vers le bord haut de l'image et possède une profondeur de plusieurs millimètres, correspondant à une dizaine de pixels environ. On peut ainsi extraire cette région, qui peut correspondre à une bande d'une hauteur d'environ une dizaine de pixels, le long du bord haut de 25 l'image. Ce prétraitement est intéressant car il réduit les erreurs de détection ainsi que le temps nécessaire pour les traitements ultérieurs. La seconde étape E2 consiste à générer une carte de probabilité à 30 partir des images Il issues du prétraitement, c'est-à-dire en ne considérant 3060169 7 que les pixels classifiés comme appartenant à une région « hyperéchogènes » non exclue comme appartenant à la zone de peau. Ce prétraitement El a en effet réduit une partie d'informations inutiles dans l'image, c'est-à-dire de pouvant pas correspondre à un nerf, mais il n'est 5 pas possible par ce prétraitement El d'isoler les nerfs. Dans cette étape E2, une approche basée sur les probabilités est utilisée afin d'établir une carte indiquant les zones susceptibles de correspondre à un nerf. Pour ce faire, les caractéristiques de texture correspondant aux nerfs 10 sont utilisées. Chaque type de nerfs (médians, sciatiques...) peuvent présenter des textures distinctes sur une image échographique, mais avec une certaine variabilité, cette variabilité étant augmenté encore par le bruit inhérent à la technique de l'échographie. Des descripteurs de textures présentant de bonnes performances et une 15 bonne résistance au bruit sont utilisés. Chaque type de nerf pouvant présenter des aspects différents sur une image échographique, on peut établir un ensemble de modèles, chaque étant associé à un descripteur donné. Par conséquent, ainsi qu'illustré sur la figure 2, des descripteurs 20 distincts Fl, F2, F3... Fn sont appliqués à chaque pixel de l'image prétraitée Il (c'est-à-dire dont on a déjà exclu des pixels), donnant chacun, respectivement, une réponse représentative de l'appartenance dudit pixel à une texture associée à un type de nerf donné. La réponse de chaque filtre est un vecteur de valeurs numériques, 25 respectivement vl, v2, v3...vn. Il est alors possible d'établir une probabilité qu'un pixel donné appartienne, ou non, à un nerf en utilisant ces vecteurs. Plus précisément, les descripteurs peuvent combiner et utiliser les 30 avantages de différentes techniques de représentation de la texture : filtres de Gabor, ondelettes, motifs locaux, descripteurs statistiques,... 3060169 8 L'article « Computer-aided detection system for nerve identification using ultrasound images : a comparative study » de Oussama Hadjerci, Adel Hafiane, Donatello Conte, Pascal Makris, Pierre Vieryres et Alain Delbos, in Informatics in Medecing Unlocked 3, 2016, pp. 29-43, dresse un 5 tableau comparatif d'un grand nombre de descripteurs possibles, appliqués au cas particulier de la détection des nerfs. Parmi ces descripteurs, on peut notamment citer les descripteurs de texture binaire médiane adaptatif, ou AMBP, dans l'article « Adaptive Median Binary Patterns for Texture Classification », de A. Hafiane, K. 10 Palaniappan, G. Seetharamn, in Pattern Recognition (ICPR), 2014, 22nd International Conference, A titre d'exemple, on peut également citer les filtres de Gabor, qui peuvent être combinés avec des descripteurs de texture de type « MBP », 15 que nous allons décrire plus précisément. Les filtres de Gabor sont intéressants car ils tendent à réduire les effets négatifs du bruit dans l'image traitée, car ils sont basés sur un filtrage passe-bande. Pour certains types de nerfs, ils peuvent remplir un rôle intéressant. Toutefois, une approche purement fréquentielle ne peut être suffisante pour 20 caractériser l'empreinte d'un nerf dans l'image, et il est plus intéressant de combiner l'analyse fréquentielle apportée par les filtres de Gabor avec d'autres types d'informations tirés des textures. Les méthodes basées sur les textures binaires locales, ou LBP pour « Local Binary Patterns », en langue anglaise, permettent d'améliorer la 25 caractérisation des textures en général, et des textures de nerfs en particulier. Ces LBP ont été décrits notamment dans l'article « Multiresolution grayscale and rotation invariant texture classification with local binary patterns » de T. Ojala, M. Pietikâinen et T. Mâenpââ, dans IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 7, pp. 971-987, 2002 30 Le principe du calcul d'un descripteur LBP se base sur deux étapes principales : l'extraction d'un texton, c'est-à-dire d'une texture binaire, ou 3060169 9 texel, d'une structure spéciale élémentaire locale, puis l'analyse de la distribution des histogrammes de ces textons. Cette approche peut être combinée avec les filtres de Gabor, ainsi qu'exposé notamment dans l'article « Local Gabor binary-pattern histogram 5 sequence (lgbphs): a novel non-statistical model for face representation and recognition », de W. Zhang, S. Shan, W. Gao, X. Chen et H. Zhang, dans IEEE International Conf. Computer Vision, pages 786-791, 2005. Cette approche combinée, appelée depuis « Local Gabor Binary Pattern », LGBP, possède des performances intéressantes, mais pas 10 suffisamment pour la détection des nerfs dans des images échographiques, du fait de l'importance du bruit. La technique LBP a été améliorée pour augmenter sa robustesse au bruit, pour donner le MBP, « Median Binary Pattern » qui a été par exemple décrit dans l'article « Median binary pattern for textures 15 classification », de A. Hafiane, G. Seetharaman, K. Palanaiappan et B. Zavidovique, dans Lecture Notes in Computer Science (ICIAR), vol. 5112, pages 619-629, 2008. Le descripteur de textures binaires médianes, MBP, est déterminé par la mise en correspondance entre l'espace des intensités de l'image (valeurs 20 des pixels) avec une texture binaire locale, en seuillant les pixels par la valeur médiane d'un voisinage centré sur le pixel courant. C'est ce seuillage avec une valeur médiane qui distingue le descripteur MBP du descripteur LBP dans lequel le seuillage est effectué par rapport à la valeur du pixel central. 25 La figure 3 illustre un exemple pour le calcul d'un MBP avec un voisinage typique de 9 pixels (3x3). La valeur médiane t est de 120. Chaque pixel bk du voisinage est alors comparé à cette valeur médiane et est seuillé de façon binaire. Les valeurs ainsi calculées peuvent être considérées sous la forme d'un vecteur binaire ou sous une forme scalaire : L-1 MBP(x, y) =12k H (bk - 2) t=o 30 (1) 3060169 10 dans cette équation, L est la taille du voisinage (L=9 dans l'exemple), bk est la valeur du pixel k dans ce voisinage, t est la valeur médiane sur le voisinage, et MBP(x,y) représente donc le descripteur MBP du pixel de coordonnées x,y. 5 Ainsi chaque pixel de l'image (non écarté par l'étape de prétraitement El) est mis en correspondance avec une valeur MBP(x,y) de L bits. Le MBP peut être combiné avec les filtres de Gabor afin de produire une nouvelle technique de caractérisation : MGBP pour « Median Gabor 10 Binary Pattern ». Pour déterminer le descripteur MGBP du pixel de position (x,y), dans un premier temps, on convole l'image avec le noyau de chacun des filtres de Gabor. Les noyaux sont donnés par l'expression : 1 ( Xt22 15 g (x, y) = exp -- +y 2 X COS(24x') 2 cyx 6y/ dans laquelle x' = x cos 0 + y sin 0 y' = -x sin 0 + y cos 0 où 0, a et f définissent le filtre de Gabor, avec 0 la direction du filtre, a la déviation standard de l'enveloppe gaus sienne et f la fréquence de l'onde 20 en cosinus. La magnitude z(x,y) de la réponse de l'image au filtre de Gabor est alors donnée par : z(x, y) =11(x, y)x g(x, yl où I(x,y) représente la valeur du pixel de coordonnée (x,y) dans 25 l'image prétraitée I et g(x,y) est la valeur du noyau du filtre de Gabor aux coordonnées (x,y). On peut ensuite appliquer les principes des descripteurs MBP à l'espace de la réponse au filtre de Gabor. En reprenant l'expression (1) donnée ci-dessus, on obtient alors : 3060169 11 L-1 MGBP(x, y) =12k H (zk - -i t=o dans laquelle z représente la valeur médiane de la réponse au filtre de Gabor sur le voisinage de L voisins autour du point de coordonnées (x,y) 5 On peut déterminer ainsi un descripteur MGBP, formant un nombre binaire de L bits (typiquement de 9 bits), pour chaque pixel de l'image et pour chaque filtre de Gabor. On obtient ainsi pour chaque pixel, un vecteur V(x,y) formé des différentes valeurs de chaque descripteur ou filtre aux coordonnées (x,y) : 10 V(x,Y) = 1vi(x,Y), v2(x,Y), v3(x,Y)- - -vn(x,Y)lT où n est le nombre de descripteurs MGBP. Comme évoqué précédemment, un tel vecteur peut être obtenu par d'autres techniques et d'autres descripteurs de textures. 15 A partir de ces vecteurs, on peut construire un modèle probabiliste, permettant de d'établir la probabilité qu'un pixel corresponde à un nerf ou non. Une mise en oeuvre de cette étape consiste à utiliser un modèle de mélanges gaussiens (GMM, ou « Gaussian Mixture Model » en langue 20 anglaise). Un modèle de mélange gaussien est un modèle statistique exprimé selon une densité mélange. Il sert usuellement à estimer de façon paramétrique la distribution de variables aléatoires en les modélisant comme une somme de plusieurs gaussiennes (appelées noyaux). Il s'agit alors de déterminer la variance, la moyenne et l'amplitude de chaque gaussienne. Ces 25 paramètres sont optimisés selon un critère de maximum de vraisemblance pour approcher le plus possible la distribution recherchée. Cette technique est appropriée à la variabilité de la région d'un nerf. Une phase d'apprentissage est nécessaire pour construire ce modèle de mélanges gaussiens et calculer ses paramètres. Cette procédure peut être 30 effectuée itérativement via l'algorithme espérance-maximisation (EM). 3060169 12 Une fois la phase d'apprentissage achevée, on peut utiliser le modèle obtenu pour calculer la probabilité de chaque pixel de correspondre à un nerf. Les valeurs v1, v2, v3...vn issues des filtres Fl, F2, F3...Fn sont ainsi prises en entré d'un module de calcul de probabilité MP et il résulte de cette 5 étape E2 une carte de probabilités 12, associant pour chaque pixel des images traitées une probabilité d'appartenance à un nerf. Les zones exclues par l'étape de prétraitement El peuvent être exclues de cette carte de probabilité ou bien être automatiquement affectées d'une probabilité nulle dans cette carte. 10 Selon l'invention, une troisième étape E3 est déclenchée ensuite, en se basant sur les résultats de la deuxième étape E2, c'est-à-dire sur la carte de probabilités 12. Plus précisément, cette troisième étape consiste à rechercher les nerfs 15 par un algorithme de classification dans des zones déterminées par la carte de probabilité. De cette façon, la zone de recherche est considérablement réduite aux zones de l'image correspondant à une valeur élevée dans la carte de probabilité, c'est-à-dire les plus susceptibles de correspondre à un nerf. On peut par exemple fixer à 70% ou 80% le seuil au-dessus duquel une zone 20 de la carte de probabilité peut être transmise à l'étape suivante E3 pour traitement. Ceci permet bien évidemment de réduire le temps de calcul, mais aussi d'améliorer les performances du processus global en réduisant les erreurs de détection. 25 Différents mécanismes de classification (ou « classifieurs ») peuvent être utilisés. Ces mécanismes de classification peuvent notamment se baser sur des mécanismes d'apprentissage automatiques qui permettent de déterminer des modèles à partir d'un jeu d'apprentissage. La confrontation 30 des nouvelles cartes de probabilité à cet ensemble de modèle, au moyen 3060169 13 d'une fenêtre glissante, permet ensuite de déterminer les nerfs dans les images soumises. Parmi les mécanismes de constitution des modèles et de classification, 5 plusieurs techniques d'apprentissage automatiques peuvent être utilisées. On peut par exemple citer l'apprentissage profond, ou «Deep Learning » en langue anglaise. Cette dénomination recouvre un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d'abstraction des données grâce à des architectures permettant la 10 mise en oeuvre de différentes transformations non linéaires. Les techniques d'apprentissage profond recouvrent différentes familles de techniques, parmi lesquelles on peut citer l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux. L'apprentissage automatique, ou « Machine Learning » en langue 15 anglaise, est un sous-domaine de l'intelligence artificielle ayant vu le jour dans les années 1950. Il recouvre des systèmes constitués de paramètres réglables, typiquement considérés sous la forme de valeurs vectorielles, en vue de fournir la sortie attendue pour une série de valeurs données en entrée. Ce type d'apprentissage se distingue par sa capacité à ajuster ses paramètres 20 de manière autonome, en se basant sur l'expérience des données précédemment traitées. D'une façon générale, appliquée à des images, et à la situation de l'invention, ces techniques reposent sur deux phases : Une extraction des caractéristiques de l'image traitée ; 25 Une classification qui fournit une classe, en association avec l'image traitée. En général, le classifieur détermine la classe selon une somme pondérée des composantes du vecteur de caractéristiques. Une valeur seuil est fixée de sorte que la sortie soit activée ou non en fonction du calcul 30 précédent. Lorsque des erreurs sont repérées en sortie, cet algorithme va 3060169 14 réajuster ses paramètres internes en vue d'améliorer les réponses suivantes. On parle alors d'entrainement. Les réseaux de neurones permettent des classifications non-linéaires et notamment de résoudre ainsi l'impossibilité des classifieurs linéaires de 5 déterminer des classes non linéairement séparables. Les réseaux de neurones sont des architectures, typiquement en successions de couches, de neurones formels. On appelle typiquement couche d'entrée la première couche du réseau, couches cachées les couches internes du réseau, et couche de sortie la dernière couche. Les neurones de couches successives sont connectés par 10 des liens pondérés, et les poids permettent de propager le signal d'entrée et de le « traiter » afin d'aboutir au résultat de la classification sur la couche de sortie. Le calcul des poids se fait par apprentissage, par exemple par rétro-propagation des erreurs. Dans chaque couche, les neurones estiment une 15 erreur locale, et répercutent le gradient de l'erreur sur la couche antérieure. A chaque itération, l'erreur globale est déterminée sur la couche de sortie et propagée vers les niveaux inférieurs. Ces mécanismes sont par exemple décrits dans les articles de Yann Le Cun. 20 Un autre exemple est fourni par la méthode des séparateurs à vaste marge (SVM), ou machines à vecteur de support (« Support Vector Machine », SVM, en langue anglaise). Il s'agit d'un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des 25 classifieurs linéaires. Les SVM ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Chervonenkis. Les séparateurs à vastes marges reposent sur deux idées clés : la 30 notion de marge maximale et la notion de fonction noyau, qui permettent de 3060169 15 traiter des problèmes de discrimination non linéaire, et de reformuler le problème de classement comme un problème d'optimisation quadratique. La marge est la distance entre la frontière de séparation et les échantillons les plus proches. Ces derniers sont appelés vecteurs supports. 5 Dans les SVM, la frontière de séparation est choisie comme celle qui maximise la marge. Ce choix est justifié par la théorie de VapnikChervonenkis (ou théorie statistique de l'apprentissage), qui montre que la frontière de séparation de marge maximale possède la plus petite capacité. Le problème est de trouver cette frontière séparatrice optimale, à partir d'un 10 ensemble d'apprentissage. Ceci est fait en formulant le problème comme un problème d'optimisation quadratique, pour lequel il existe des algorithmes connus. Afin de pouvoir traiter des cas où les données ne sont pas linéairement 15 séparables, la deuxième idée clé des SVM est de transformer l'espace de représentation des données d'entrées en un espace de plus grande dimension (possiblement de dimension infinie), dans lequel il est probable qu'il existe une séparatrice linéaire. Ceci est réalisé grâce à une fonction noyau, qui doit respecter les conditions du théorème de Mercer, et qui a l'avantage de ne pas 20 nécessiter la connaissance explicite de la transformation à appliquer pour le changement d'espace. Les fonctions noyau permettent de transformer un produit scalaire dans un espace de grande dimension, ce qui est coûteux, en une simple évaluation ponctuelle d'une fonction. 25 La figure 4 schématise les mécanismes de cette étape E3 selon un mode de réalisation. Un jeu d'apprentissage 400a, 400b, 400c d'images est constitué, représentatif de plusieurs types de nerfs. Typiquement, ce jeu est constitué de N sous-jeux 400a, 400b, 400c, chacun représentant un type de nerfs 30 donné et devant générer un modèle distinct, respectivement 402a, 402b, 402c. 3060169 16 Les sous-jeux peuvent comprendre un assez grand nombre d'échantillons afin de permettre la généralisation par le système d'apprentissage. Ce mécanisme est justifié par le fait qu'un même type de nerf peut présenter différents aspects visuels sur une image échographique, patients, de la position de la sonde 5 notamment en fonction des échographique, etc. Selon un mode de réalisation, ces modèles 402a, 402b, 402c sont générés par la technique SVM, en utilisant des noyaux gaussiens, mise en oeuvre par le module d'apprentissage 401. 10 Ensuite, pour détecter un nerf, le classifieur 420 utilise une fenêtre glissante sur l'image 410, pour comparer son contenu à chacun des modèles 402a, 402b, 402c. Pour chaque position de la fenêtre glissante, on calcule la distance de 15 son contenu à l'hyperplan correspondant à chacun de ces modèles. Plus cette distance est importante et plus on accorde un degré de confiance à sa classification. Pour chaque modèle, on ne retient à la fin que la position de la fenêtre ayant fourni une classification comme nerf avec le degré de confiance le plus élevé. 20 La fenêtre glissante parcourt l'ensemble de la carte de probabilité 12, de sorte qu'à la fin du processus, on obtient une position par modèle appris 402a, 402b, 402c L'étape suivante 430 consiste à utiliser l'information temporelle pour 25 analyser l'évolution de ces positions, dans le flux d'images échographiques. Comme on l'a vu, la capture échographique se fait par une sonde qui génère un flux d'images. Dans les étapes précédentes, les traitements ont porté sur une seule image. Or, l'utilisation de l'information temporelle, donc la prise en compte du fait que l'on dispose d'un flux d'images, peut apporter une 30 amélioration de la précision et de l'efficacité du procédé selon l'invention. 3060169 17 L'idée est ici d'analyser la consistance de la détection de la position des fenêtres (pour chaque modèle) en fonction du temps : si cette position reste stable dans le temps, alors on peut considérer que la position détectée est bonne et y attribuer une forte probabilité. Si, au contraire, on observe 5 une inconsistance dans la détection de la position de la fenêtre, alors cette détection doit être pénalisé par une probabilité (ou indice de confiance) plus faible. Ceci sous réserve que l'anesthésique balaye des zones restreintes du corps humain. On peut utiliser le principe du vote majoritaire: si la majorité des 10 fenêtres se chevauchent au minimum de 50% (par exemple) sur une position et restent stables sur une période de temps, la localisation du nerf est considérée comme fiable. Cette période de temps forme une fenêtre temporelle précédant l'instant présent, sur laquelle porte l'analyse, qui doit être cohérente avec les mouvements que le praticien ait amené à faire avec 15 la sonde échographique. Cette étape permet ainsi d'écarter des fenêtres déterminées qui ne présentent pas un degré de cohérence temporelle suffisant. Elle permet également de sélectionner la fenêtre temporelle qui présente la cohérence 20 temporelle la plus élevée. Différentes mises en oeuvre sont possibles pour combiner les degrés de confiance déterminés pour chaque fenêtre et la cohérence temporelle. Il peut par exemple s'agir d'une simple multiplication des probabilités (degré de confiance x cohérence temporelle), auxquelles on peut éventuellement 25 attachés des poids différents. Toutefois d'autres mises en oeuvre sont possibles. L'étape suivante, E4, consiste à extraire le contour du nerf. La détermination d'une fenêtre dans laquelle s'inscrit le nerf peut 30 éventuellement suffire pour aider le praticien dans sa tâche, mais il peut être avantageux de délimiter plus précisément les contours du nerf. 3060169 18 Le traitement numérique de délimitation du nerf est évidement appliqué uniquement à la fenêtre dans lequel le nerf a été détecté à l'issue de l'étape E3 précédente. Ce traitement numérique s'applique donc sur un volume limité de données numériques. 5 Différentes techniques peuvent être utilisées pour délimiter le nerf au sein de la fenêtre. On peut par exemple citer les techniques de seuillage adaptatif qui présentent l'avantage d'être très rapides au détriment d'une précision moyenne. 10 Plus précisément, on peut citer les techniques par contours actifs. Les contours actifs, également souvent nommés « snake » (pour serpent), sont des modèles dynamiques déformables formés d'une série de points mobiles répartis le long d'une courbe en deux dimensions dans le plan de l'image traitée. La courbe est initialement placée dans la fenêtre délimitant le nerf 15 que l'on cherche à délimiter. De façon itérative, la courbe est modifiée selon un comportement régi par des équations d'évolution : la courbe se déplace, itération après itération, et converge vers le contour du nerf. Les équations de comportement possèdent plusieurs paramètres déterminant le comportement du contour actif, tels son élasticité, sa 20 tolérance au bruit, etc. Elles définissent la dynamique du contour en se basant sur une notion d'énergie interne et externe que l'algorithme d'évolution cherche à minimiser. Des contraintes permettent de conserver une courbe lisse avec des points équidistants tout en laissant la possibilité de déformations au contour. L'énergie interne correspond à la morphologie et 25 aux caractéristiques de la courbe (courbure, longueur...). L'énergie externe provint de l'image traitée et peut être provoquée par le bruit, la présence de bords contrastés, etc. Dans le cadre d'une mise en oeuvre de l'invention, le contour actif est appliqué sur la carte de probabilité, dans une zone délimitée par l'étape E3, et ce sont donc les probabilités qui génèrent l'énergie externe 30 du contour actif. 3060169 19 En particulier, des techniques de type PGVF, pour « Phase-based probabilistic active contour » peuvent être employées, telles que décrites dans l'article « Phase-based probabilistic active contour for nerve detections in ultrasound images for regional anesthesia » de A. Hafiane, P. 5 Vieyres et A. Delbos, in Computers in Biology and Medecine, volume 52, 2014, pp. 88-95 Bien entendu, la présente invention n'est pas limitée aux exemples et au mode de réalisation décrits et représentés, mais elle est susceptible de 10 nombreuses variantes accessibles à l'homme de l'art. REVENDICATIONS1. Procédé de détection d'un nerf dans une série d'images échographiques comportant, pour chaque image de ladite série : une étape de génération (E2) d'une carte de probabilités sur des régions de ladite image, consistant à appliquer une pluralité de descripteurs de textures afin de générer pour chaque pixel desdites régions, un vecteur déterminant la réponse dudit pixel pour chacun des descripteurs de ladite pluralité, puis à en déduire une probabilité pour chaque pixel d' appartenir à un nerf en fonction d'un modèle probabiliste ; une étape de classification (E3) appliquée sur des zones déterminées par ladite carte de probabilité, consistant à rechercher des modèles, chacun correspondant à un type de nerf, dans une fenêtre glissant sur lesdites zones, à accorder un degré de confiance à chaque position de ladite fenêtre pour chaque modèle et à retenir une position optimale pour chaque modèle ; puis à analyser la consistance de ces positions optimales en mesurant leur stabilité sur un ensemble d'images de ladite série afin de sélectionner la fenêtre présentant la consistance maximale, ladite fenêtre correspondant à un nerf détecté. 2. Procédé selon la revendication précédente comportant en outre une étape d'extraction de contour (E4) dudit nerf détecté au sein de ladite fenêtre. 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant une étape de prétraitement (El) pour produire lesdites régions, en éliminant d'autres régions ne pouvant pas correspondre à un nerf. 3060169 21 4. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite étape de prétraitement (El) comprend l'élimination de zones correspondant à la peau de ladite image. 5 5. Procédé selon l'une des revendications 3 ou 4, dans lequel ladite étape de prétraitement comprend l'élimination de zones ne correspondant pas à des tissus hyperéchogènes. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit 10 modèle probabiliste est un modèle de mélanges gaussiens. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits descripteurs sont basés sur des filtres de Gabor. 15 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel lesdits descripteurs sont des descripteurs de texture binaire médiane adaptatif, AMBP. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel dans 20 l'étape de classification (E3), lesdits modèles sont construits par une méthode des séparateurs à vaste marge. 10. Programme d'ordinateur comportant du code exécutable par un équipement numérique pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une des 25 revendications précédentes.