Brevet FR3096498A1 — publié le 20201127

Description Titre de l'invention : Procédé, dispositif et support lisible par or- dinateur pour détecter automatiquement une sténose coronarienne hémodynamiquement significative mol j La présente invention concerne un procédé implémenté par ordinateur pour dé- terminer automatiquement la présence d'une sténose coronarienne hémodynamiquement significative en prédisant la valeur de FER (pour fractional flow reserve en anglais ou flux dc réserve coronaire) associée à la sténose ainsi détectée, ainsi qu'un dispositif apte à déterminer automatiquement la présence d'une sténose coronarienne hémodynamiquement significative en prédisant la valeur de FFR (fractional flow reserve / flux de réserve coronaire) associée à la sténose ainsi détectée et un support lisible par ordinateur non transitoire stockant des instructions de programme lisibles par ordinateur pour déterminer automatiquement la présence d'une sténose coronarienne hémodynamiquement significative en prédisant la valeur de FFR associée à la sténose ainsi détectée. [0002] La maladie coronaire est la deuxième cause de mortalité dans les pays développés, après le cancer. Elle affecte notamment plus de quinze millions d'américains. Elle peut se révéler de façon brutale, c'est de loin la première cause de mort subite dans le monde. On recense environ 50 000 cas de mort subite par an en France, la plupart par infarctus du myocarde. Elle peut atteindre des sujets jeunes, parfois dans la trentaine. Son incidence augmente avec le vieillissement de la population et le développement de maladies chroniques comme le diabète ou l'hypertension artérielle. [0003] Les maladies cardiovasculaires (MCV) regroupent un certain nombre de troubles affectant le coeur et les vaisseaux sanguins comme : l'hypertension artérielle (élévation de la tension); les cardiopathies coronariennes (crise cardiaque ou infarctus); les maladies cérébrovasculaires (accident vasculaire cérébral); les artériopathies périphériques; l'insuffisance cardiaque; les cardiopathies rhumatismales; les cardiopathies congénitales; les cardiomyopathies. [0004] Les cardiopathies coronariennes appelées également maladies coronariennes, corona- ropathies, ou insuffisances coronariennes, sont des maladies obstructives des artères coronaires, qui vascularisent le coeur. [0005] Lorsqu'elle évolue vers une sténose (rétrécissement jusqu'à l'occlusion), une lésion 2 coronarienne entraîne une maladie coronarienne, ou coronaropathie, ou insuffisance coronarienne. [0006] Les insuffisances coronariennes ont généralement pour conséquence une ischémie myocardique, c'est-à-dire un apport en sang insuffisant (ischémie) au muscle cardiaque (myocarde), en raison notamment d'une obstruction vasculaire. [0007] De nombreux examens complémentaires permettent d'explorer les ischémies rnyo- cardiques, les principaux étant l'électrocardiogramme, l'épreuve d'effort, l'IRM, la scintigraphie tnyocardique, et la coronarographie, et plus récemment l'angioscanner coronaire. [0008] En pratique, la classification des sténoses coronaires selon leur sévérité est réalisée le plus souvent de façon visuelle en angioscanner coronaire : elle dépend d'une segmentation qui repose sur l'extraction de la ligne centrale du vaisseau. Elle est dépendante de l'expérience du lecteur. Une sténose est considérée habituellement significative pour une réduction de diamètre d'au moins 50%, par estimation visuelle. Cette évaluation visuelle reste imprécise avec une variabilité inter-observateur substantielle. [0009] La précision dans la classification du degré de sévérité est très liée à la qualité d'image. La qualité d'image dépend de la fréquence cardiaque, des artefacts en marche d'escalier éventuels entre deux battements, de la qualité de l'injection du produit de contraste, du niveau de bruit dans l'image et de la présence éventuelle de calcifications sévères. La dernière technologie de scanner cardiaque permet d'obtenir la meilleure qualité d'image en réduisant la plupart des artefacts cités. [0010] Une longue expérience de lecture est nécessaire pour l'analyse d'un angio-scanner coronaire (Kerl et al., "64-Slice Multidetector-row Cotnputed Totnography in the Diagnosis of Coronan, Artery Disease: Interobserver Agreement Among Radiologists With Varied Levels of Experience on a Per-patient and Per-segment Basis." J Thorac Imaging. janv 2012;27(1):29-35. [0011] Ces situations peuvent conduire à conclure, à tort, à une sténose coronarienne, en- traînant parfois à réaliser inutilement une angiographie conventionnelle, invasive et coûteuse. [0012] L'angioscanner coronaire (ou CCTA pour Coronary CT angiography) est une méthode plus récente, très sensible pour la détection non invasive de patients chez qui on soupçonne une coronaropathie, avec une valeur prédictive négative très élevée (généralement supérieure à 95%). Étant la méthode la plus sensible, elle tend à être utilisée dans le dépistage des maladies coronaires comme examen de première intention. [0013] En revanche, l'angioscanner coronaire a une moins bonne spécificité (d'environ 50-70%) en raison de cas de faux-positifs fréquents. Sa valeur prédictive positive du scanner est donc plus faible. On observe les cas de faux-positifs notamment en cas de 3 calcifications coronaires et/ou en cas d'artefacts de mouvement lors de l'acquisition des images. Ces derniers, peuvent majorer ou même créer des sténoses (inexistantes) sur l'image. Ainsi, une expertise de lecture est nécessaire pour minimiser le nombre de faux positifs. Une bonne expertise s'acquière en plusieurs années (5 ans au minimum) pour des radiologues ou cardiologues travaillant dans un centre spécialisé en imagerie cardiaque. [0014] Le document The SCOT-HE/ART Investigators, "Coronary CT Angiography and 5-Year Risk of Alyocardial Infardion" N Engl J Med. 6 sept 2018, décrit notamment que l'usage de rangioscanner coronaire peut réduire le taux d'infarctus et de mortalité comparé à une évaluation standard par un test d'effort classique. [0015] Cependant l'utilisation grandissante de r angioscanner coronaire est en pratique freinée par le niveau d'expertise nécessaire pour une interprétation fiable dans la pratique courante. [0016] L'arrivée de l'Intelligence Artificielle (IA) permet d'envisager dc transférer certains éléments de l'expertise médicale sous forme algorithmique. Les outils d'apprentissage machine ou Machine Learning en anglais, et notamment les réseaux de neurones (RN) permettent de reproduire une expertise, ce qui est très utilisé dans le domaine de la reconnaissance d'images. C'est pourquoi de multiples projets se développent dans le domaine de l'imagerie médicale. [0017] Ainsi, la présente invention consiste notamment à adapter une expertise dans la lecture d'angioscanner coronaire en utilisant les techniques d'IA. [0018] La publication Zreik M et al., -A Recturent CNN lbr Automatic Detection and Clas- sification ofCoronaryArtery Plaque and Stenosis in Coronarv CT Angiography." IEEE Trans Med Imaging. 2018 divulgue une première méthode pour la détection automatique des sténoses par apprentissage machine. Toutefois, cette méthode n'utilise que des images RMP (pour reconstructions multiplanaires) étirées, et analyse les artères par fragments de volumes, avec une classification en trois grades (normal, inférieur à 50% et supérieur à 50%) sans évaluation automatisée de la qualité d'image, et n'y associe pas d'évaluation fonctionnelle. [0019] La demande US20150112182 divulgue la prédiction de la FFR par l'utilisation de l'Intelligence Artificielle (par apprentissage machine) à partir de n'importe quel type image médicale, d'une façon générale. Dans ce document, l'application de l'imagerie scanner est mentionné à titre d'exemple tout comme l'échographie ou FIRM. En revanche, le présent document ne mentionne pas le type d'image scanner choisi pour l'apprentissage, le nombre d'images pour l'analyse, et/ou l'influence de la qualité d'image. [0020] Selon le document Tonino et al., "Fractional Flow Reserve versus Angiographybr Guiding Percutaneous Coronary Intervention." N Engl J Med. 15 janv 2009; la mesure de la FER lors d'une angiographie coronaire est un examen de référence pour déterminer si une sténose coronarienne est fonctionnellement significative, avec un seuil à 0,8. En effet, il a été montré chez des patients présentant un angor stable et qui avaient une FER inferieure ou égale à 0,8, que l'angioplastie coronaire réduisait significativement le besoin ultérieur de revascularisation urgente. Dans le cas contraire, r angioplastie n'apportait pas de bénéfice en ternie de pronostic. Dans une autre étude, la fréquence d'évènements cardiaques majeurs après angioplastie était réduite de 28% si l'intervention était décidée selon la valeur de la FER par rapport à la seule interprétation visuelle des images d'angiographie coronaire. [0021] L'angioscanner coronaire (CCTA) est une méthode sensible pour la détection des sténoses coronaires, permettant en pratique d'écarter une sténose coronarienne quand l'examen est normal. En revanche, l'angioscanner coronaire tend à surestimer le degré de sténose coronarienne, responsable d'une spécificité moins bonne de cet outil. La différence entre le degré visuel d'une sténose et son effet hémodynamique (donc son caractère fonctionnel) est connu et confirmé dans des études récentes comparant différentes estimations de sténoses à leur valeur FER : dans l'essai RAME, la FER etait supérieure à 0,8 pour 63% des sténoses estimées intermédiaires (50-70%), et pour 20% des cas pour les sténoses estimées sévères visuellement (entre 70 et 99%) (Tonitzo et al., "Angiographie Versus Functiotzal Severity of Coronary Artery Stetzoses in the FAME Situly." J Am Coli Cardia juin 2010. [0022] Ainsi, un procédé non-invasif qui fournirait des informations à la fois anatomiques et fonctionnelles fiables réduirait le besoin d'une angiographie conventionnelle invasive avec éventuelle mesure invasive de FER, serait souhaitable. [0023] La présente invention concerne une prédiction de FER sur une combinaison d'au moins deux critères anatomiques, éventuellement affinée secondairement par les techniques d'Intelligence Artificielle (IA). [0024] D'autres approches utilisent les techniques d'apprentissage machine pour la prédiction de la FER en utilisant une large base de données d'anatomies coronaires générées à partir d'un modèle. Ce genre d'approche est notamment divulguée dans le document Tesche et al., « Coronary CT angiography derived morphological and functional quantitative plaque markers correlated with invasive fractional flow reserve for detecting hemodynamically significant stenosis ». J Cardiovasc Comput Tomogr. mai 2016. Toutefois, dans ce document les images de coronaires utilisées ne proviennent pas de vrais patients. Leur prédiction repose sur le principe d'hémodynamique de fluides. [0025] Par ailleurs, le document Nakanishi et al., "Automated estimation of image qualin, for coronarv computed totnographic angiography using machine learning." Eur Radiol. sept 2018,. décrit l'utilisation de l'apprentissage profond (deep learning) pour l'évaluation automatique de la qualité d'image en CCTA (angioscanner coronaire ou Coronary CT angiography). Toutefois, dans ce document, les examens de mauvaise qualité étaient peu nombreux en raison d'une présélection artificielle qui ne correspond pas à la pratique quotidienne. Par ailleurs, dans cc document, seules des images axiales, coronales et sagittales ont été analysées, mais pas d'images RMP. [0026] Le document Lossau et al., "Motion artefact recognition and quantification in corotzary CT atzgiography usitzg (7011volutional neurcil networks." Med Image Anal. févr 2019, décrit également l'utilisation de l'apprentissage profond (deep learning) pour l'évaluation automatique de la qualité d'image en CCTA (angioscanner coronaire ou Coronary CT angiography). Ce document divulgue la faisabilité de l'apprentissage profond pour quantifier les artefacts de mouvement cardiaque. En revanche, dans ce document, la qualité globale de l'image n'est pas analysée (comprenant le bruit, le contraste faible ou les calcifications importantes). C'est la qualité globale de l'image qui permet de fournir un index de confiance diagnostic. [0027] La présente invention concerne un procédé implémenté par ordinateur pour dé- terminer automatiquement la présence d'une sténose coronarienne hémodynamiquement significative en prédisant la valeur de FFR associée à la sténose ainsi détectée, ainsi qu'un dispositif apte à déterminer automatiquement la présence d'une sténose coronarienne hémodynamiquernent significative en prédisant la valeur de FFR associée à la sténose ainsi détectée, et un support lisible par ordinateur non transitoire stockant des instructions de programme lisibles par ordinateur pour déterminer automatiquement la présence d'une sténose coronarienne hémodynamiquement significative en prédisant la valeur de FFR associée à la sténose ainsi détectée. [0028] Les études publiées en CCTA (angioscanner coronaire ou Coronary CT angiography) reposent sur des estimations visuelles des sténoses, au seuil de 50% en diamètre. La pertinence de cette détection est très dépendante de l'observateur et de son niveau d'expérience de lecture. [0029] A ce jour, il n'existe pas d'outil fiable de détection automatique des lésions co- ronaires au seuil de 50% disponible en pratique courante, en raison des multiples facteurs interférant sur l'interprétation. Ces multiples facteurs sont notamment les suivants : contraste, bruit, mouvement cardiaque ou respiratoire, variation anatomique, calcifications, qui rendent l'interprétation difficile. [0030] Les techniques d'Intelligence Artificielle utilisent des modèles statistiques capable de reproduire une expertise, longue à acquérir. En entraînant un réseau de neurones sur des milliers d'images labellisées par un expert, il est possible d'approcher le niveau de cet expert sans modélisation a priori. Il est donc possible ainsi de proposer une détection automatique de sténose coronarienne avec une performance proche de celle d'un expert. 6 [0031] C'est cc que le Demandeur a pu valider. La capacité de détecter des sténoses dépasse ainsi 90% dans les données de validation. [0032] C'est à partir de ce seuil d'environ 50% en diamètre qu'une lésion risque de limiter le flux coronaire. La sténose est dite dans cc cas significative. On parle alors de sténose coronarienne hémodynamiquement significative. [0033] Au-delà de la détection de la sténose au seuil, il est très important de savoir si la sténose est hémodynamique ou non. En effet, seules les sténoses qui entraînent une chute de pression en aval de la sténose doivent être traitées mécaniquement par stent ou éventuellement par pontage coronarien. [0034] On peut mesurer cet effet hémodynamique par mesure de la chute de pression en hy- perhémie maximale. C'est la base du calcul de la FFR. [0035] Des études ont montré qu'il y a un bénéfice à traiter mécaniquement les patients présentant une sténose coronarienne seulement si la FFR est inférieure ou égale à 0,8 traduisant une chute de pression en aval de la sténose. [0036] C'est pourquoi il est important de pouvoir prédire un niveau de FFR infericur ou égal à 0,8 devant une image de sténose coronarienne. Une telle prédiction permet d'éviter ainsi d'autres examens plus ou moins invasifs, coûteux et dont les performances ne sont pas toujours corrélées avec les résultats de la FFR invasive. [0037] Si la FFR commence à baisser pour des sténoses à partir de 50 %, il est reconnu que le degré de sténose sur l'image ne permet pas de prédire correctement et de manière fiable la valeur de la FFR. [0038] Entre 50 et 70 % de sténoses, deux tiers des patients présentent des FFR supérieures à 0,8, donc leurs lésions ne sont pas hémodynamiquement significatives. Entre 70 et 99 % de sténoses, 80% des patients présentent en revanche une FFR inférieure ou égale à 0,8, la sténose est donc hémodynamiquement significative. [0039] Ainsi, en cas de sténose intermédiaire, c'est-à-dire comprise entre 50 et 80%, il est difficile de savoir s'il faut traiter ou pas le patient par un système mécanique (stent), ou par pontage. En effet, à ce jour, on ne peut déterminer le caractère hémodynamique ou non d'une sténose sur la seule imagerie anatomique. [0040] D'autres critères anatomiques ont été proposés dans la littérature mais ils ne semblent pas être suffisamment fiables pour prédire ou non un effet hémodynamique d'une sténose. [0041] Ces critères anatomiques comprennent notamment le degré de sténose en surface ou en diamètre, le diamètre minimum, la surface luminale minimum ou la longueur de la sténose. Cependant ces critères anatomiques n'apparaissent pas avoir été étudiés en association mais seulement de façon isolée. [0042] Le Demandeur a pu mettre en évidence que certaines associations de critères ana- tomiques étaient très pertinentes pour déterminer la valeur de la FFR au-dessus ou en 7 dessous du seuil de 0,8. Cette détermination permet notamment d'opter ou non pour un traitement par stcnt ou pontage. [0043] De plus, l'apprentissage direct d'un réseau de neurones des images associées à des valeurs FER permet d'affiner la prédiction sur des images nouvelles. [0044] L'imagerie de stress (échographique, par IRM ou par scanner) est utilisée pour mettre en évidence le caractère hémodynamique d'une sténose D'autres techniques basées sur r angioscanner coronaire seul, sans utiliser l'imagerie de stress, ont également été proposées : utilisation des caractéristiques anatomiques de la sténose, sans obtenir de résultats probants, car les critères ont été étudiés séparément et non en association comme dans la présente invention ; le gradient d'atténuation au-delà de la sténose (TAG pour transluminal attenuation gradient), qui n'est pas utilisé en pratique ; une estimation de la PPR a partir d'un modèle de dynamique de fluides (Computational Fluid Dynamics ou CFD). Ce dernier modèle est connu sous le nom de FFR-CT (pour Fractional flow reserve-computed tomography). Les techniques de simulation requièrent des ressources informatiques importantes, les résultats de FFR-CT demandent 24h de traitement. De plus, les résultats dépendent de la qualité d'image, jusqu'à 20% des cas ont été exclus des études sur la FFR-CT en raison d'une qualité d'image insuffisante. [0045] D'autres méthodes existent mais présentent également des inconvénients. Il s'agit par exemple des méthodes utilisant un stress pharmacologique (Adénosine, Dypiridamole, ou Dobutamine), comme l'IRM de stress, qui est coûteuse, consommatrice de temps et peu disponible. Par ailleurs, l'injection de Gadolinium pourrait exposer à des risques à long terme selon des publications récentes. [0046] Le scanner de stress est l'application la plus récente, sans évaluation à grande échelle à l'heure actuelle. Elle induit un coût supplémentaire, une injection d'iode et une irradiation qui peut être importante en raison d'acquisitions répétitives nécessaires à l'obtention d'une courbe de perfusion. [0047] L'imagerie de médecine nucléaire implique également une dose d'irradiation au patient liée au radiotraceur injecté. [0048] L'échographie de stress exige un opérateur entraîné, et sa sensibilité apparaît faible. [0049] Considérant ce qui précède, un problème que se propose de résoudre la présente invention consiste notamment à détecter automatiquement une sténose potentiellement significative avec une bonne fiabilité puis de prédire la FFR directement sur des images anatomiques, lorsque la sténose est visuellement potentiellement significative, sans avoir besoin de modélisation complexe ni d'ajout d'autre examen d'imagerie. Cela présente notamment l'avantage de pouvoir réaliser une économie considérable au 8 niveau des systèmes de santé partout dans le monde. [0050] La solution à cc problème posé a pour premier objet un procédé implémenté par or- dinateur pour déterminer la présence d'une sténose coronarienne pour un patient, comprenant : - une étape de réception d'au moins une image médicale multiplanairc curviligne ou étirée de tomodensitométrie (scanner X) dudit patient incluant la sténose coronarienne ; - une étape de détection de ladite sténose coronarienne sur ladite image ou sur une partie de ladite image par l'utilisation d'un premier réseau de neurones profond ; caractérisé en ce qu'il comprend en outre : - une étape de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire (FFR pour fractional flow reserve) par mesure manuelle, semi-automatisée et/ou automatisée d'au moins deux critères morphologiques choisis parmi : le diamètre minimum de la sténose en mm ; la surface minimum de la sténose en min2 ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de diamètre ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de surface ; la longueur de la sténose en mm ; et/ou le pourcentage (%) de masse myocardique en aval de la sténose coronarienne et/ou - une étape de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire (FFR pour fractional flow reserve) par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0051] Elle a pour deuxième objet un dispositif apte à déterminer la présence d'une sténose coronarienne pour un patient, comprenant : des moyens de réception d'au moins une image médicale multiplanaire curviligne de tomodensitométrie (scanner X), dudit patient incluant la sténose coronarienne ; des moyens de détection de ladite sténose coronarienne sur ladite image ou sur une partie de ladite image, par l'utilisation d'un premier réseau de neurones profond; caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0052] Enfin, l'invention a pour dernier objet un support lisible par ordinateur non transitoire stockant des instructions de programme lisibles par ordinateur pour dé- 9 terminer la présence d'une sténose coronarienne pour un patient, comprenant l'exécution par un processeur d'instructions de programmes lisibles par ordinateur ayant pour effet de réaliser les opérations suivantes: la réception d'au moins une image médicale multiplanairc curviligne de tomodensitométrie (scanner X) dudit patient incluant la sténose coronarienne ; la détection de ladite sténose coronarienne sur ladite image ou sur une partie de ladite image par l'utilisation d'un premier réseau de neurones profond ; caractérisé en ce qu'il engendre en outre la réalisation par ledit processeur d'une opération de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0053] Le Demandeur a notamment pu développer un procédé qui présente des qualités permettant de détecter automatiquement une sténose coronarienne potentiellement significative d'un point de vue hémodynamique, sur la base d'une expertise de haut niveau. De plus, le procédé présente l'avantage de pouvoir prédire le caractère hémodynamique de la sténose en prédisant un seuil de FER avec une haute probabilité. Ce système permet donc, en un seul examen d'angioscanner coronaire, de fournir des résultats fiables permettant avantageusement par la suite d'adapter une conduite thérapeutique. [0054] Le bénéfice pour le patient par rapport aux technologies existantes est donc très important, puisqu'il apporte une confirmation diagnostique mais surtout une valeur pronostique ainsi qu'une conduite thérapeutique appropriée, sans recourir à d'autres examens. Une telle richesse d'informations peimet notamment, dans un second temps, de simplifier le parcours diagnostic cardiologique de façon évidente. Par ailleurs, en réduisant le recours aux autres examens, l'économie potentielle en termes de dépenses de santé est considérable. [0055] Dans cette description, à moins qu'il ne soit spécifié autrement, il est entendu que, lorsqu'un intervalle est donné, il inclut les bornes supérieure et inférieure dudit intervalle. [0056] L'invention et les avantages qui en découlent seront mieux compris à la lecture de la description et des modes de réalisation non limitatifs qui suivent, illustrés au regard des dessins annexés dans lesquels : [0057] La figure 1 représente un cliché RWIP curviligne de coronaire présentant une sténose. [0058] La figure 2 représente un cliché RWIP étiré de coronaire présentant une sténose. [0059] La figure 3 est un schéma fonctionnel illustrant les différentes étapes possibles d'un procédé selon l'invention. [0060] La figure 4 représente certains des critères anatomiques permettant de prédire si une sténose est hémodynamique ou non. [0061] La figure 5 illustre la détection automatique d'une sténose avec une FER inferieure ou égale à 0,8 sur une image RMP curviligne par un deuxième réseau de neurones. [0062] La figure 6 illustre la performance de la détection des lésions avec FFR inferieure ou égale à 0,8 (FFR+) par le deuxième réseau de neurones. [0063] L'invention a pour premier objet un procédé implémenté par ordinateur pour dé- terminer la présence d'une sténose coronarienne pour un patient. [0064] La première étape dudit procédé est une étape de réception d'au moins une image médicale rnultiplanaire curviligne ou étirée de tomodensitométrie (scanner X) dudit patient incluant la sténose coronarienne. Une image multiplanairc est une image reconstruite à partir de la ligne centrale d'une structure anatomique tubulaire comme un vaisseau, par exemple une artère coronaire. Le grand axe du plan de l'image est alors aligné à une structure anatomique en suivant cette ligne centrale. Cela permet d'inclure la structure anatomique entière (ici une artère coronaire) dans une seule image. Une image RMP peut suivre le trajet curviligne du vaisseau, les structures adjacentes sont alors distordues. L'axe du vaisseau peut être étiré par projection selon une direction fixe. La visualisation peut se faire sur un axe de rotation de 360' dans les deux modes, curviligne ou étiré. [0065] La deuxième étape du procédé est une étape de détection de ladite sténose coro- narienne sur ladite image ou sur une partie de ladite image par l'utilisation d'un premier réseau de neurones profond. [0066] De préférence, les images ou parties d'images sont issues d'un angioscanner coronaire (ou CCTA pour Coronary Computed Tomography Angiography). [0067] Le premier réseau de neurones est entraîné à la lecture d'images RMP (reconstructions multiplanaires) curvilignes, images seules ou pour plus de précision des images RMP multiples de la même sténose selon plusieurs incidences. Une base de 5000 images d'artères a été utilisée, avec des sténoses classées comme potentiellement hémodynarniquement significatives sur la base d'informations données par un expert avec plus de 20 ans d'expérience. [0068] Les images multiplanaires curvilignes ou étirées (MPR ou reconstructions multi- planaires ou RMP) sont généralement utilisées pour l'analyse des artères coronaires Elles sont obtenues à partir de la ligne centrale d'une artère coronaire. Cette ligne centrale est extraite par les logiciels courants sur les stations de travail radiologiques, mais il est parfois nécessaire de corriger la ligne centrale manuellement pour que cette ligne reste toujours au centre de la lumière circulante. On analyse généralement chaque artère coronaire avec des RMP multiples en multipliant les incidences sur 360°. Cela permet notamment de mieux détecter les plaques coronaires et de quantifier les sténoses coronaires. [0069] Une méthode connue pour la détection automatique n'utilise que les images RMP 11 étirées, analyse les artères par fragments de volumes, avec une classification en 3 grades (normal, inférieur à 50% et supérieur à 50%), sans toutefois d'évaluation automatisée de la qualité d'image. [0070] Pour les reconstructions tnultiplanaires (RMP), les données brutes sont tout d'abord reconstruites selon un plan perpendiculaire à l'axe z, lui-même parallèle au grand axe du patient. L'image obtenue est donc une section transversale ou axiale d'un organe tridimensionnel. À partir d'elle, il est possible de sélectionner un ou plusieurs plans de reconstruction. Les plans obtenus peuvent être arbitraires, par exemple, frontaux, coronaux et/ou sagittaux mais ils peuvent être orientés selon des axes anatomiques ou lésionnels. Un repère curviligne épousant la ligne centrale d'un vaisseau comme une artère coronaire peut permettre d'étaler cette structure selon toute sa longueur sur une reconstruction plane. [0071] Un algorithme spécifique permet de classifier une lésion potentiellement hémodyna- miquement significative à partir d'images multiples. L'algorithme, prend la classification la plus fréquente des images d'une même artère coronaire selon différentes incidences, et la compare à la moyenne des probabilités de chaque classification. Si la classification la plus fréquente est aussi celle avec la probabilité moyenne la plus élevée, alors celle-ci est retenue par l'algorithme. En cas de discordance, la lésion est alors considérée comme indéterminée et n'est pas classée automatiquement : le classement est alors laissé à l'utilisateur. L'algorithme élimine des calculs, les scores de probabilités en dessous d'un certain seuil de décision, préalablement défini afin optimiser les performances diagnostiques du réseau de neurones. [0072] Ainsi, par exemple : [0073] a/ Neuf images RMP d'une même artère avec sténose à évaluer sont entrées clans l'algorithme. Celui-ci trouve six images classées positif « + » (potentiellement significatives et/ou supérieures à 50%) et trois images classées négatif « - ». La probabilité moyenne d'être positif « + » est de 0,7, celle d'être négatif « - » est de 0,4. Dans ce cas, la lésion est classée positif « + » (potentiellement significative) car le classement « + » est plus fréquent et la probabilité moyenne des « +» est plus élevée, et sera donc évaluée pour la prédiction de la FFR dans une seconde étape. [0074] b/ Sept autres images RMP d'une deuxième artère avec sténose à évaluer sont entrées dans l'algorithme. Trois sont classées positif « + » avec une probabilité moyenne à 0,6, les quatre autres sont classées négatif « - » avec une probabilité moyenne à 0,5. Le classement est plus fréquemment négatif « - » mais la probabilité d'être négatif « - » est plus basse que celle des positifs «+ ». L'algorithme considère dans ce cas la sténose comme indéterminée. Une lésion indéterminée sera également évaluée pour la prédiction de la FFR en seconde étape. [0075] c/ Une seule image RMP d'une troisième artère avec sténose à évaluer est entrée 12 dans l'algorithme. L'image est considérée comme « - » par le réseau de neurones avec une probabilité moyenne à 0,8. L'algorithme considère dans ce cas la sténose comme « - » c'est-à-dire non hémodynamiquement significative. Elle ne sera pas évaluée pour la FER. [0076] Dans les calculs de moyenne, les scores de probabilités inférieurs à 0,2 sont exclus car considérés comme peu discriminants par le réseau de neurones. [0077] Comme il ressort notamment de la figure 5, une probabilité affichée de 0,99 par le réseau de neurones indique que la lésion est très probablement avec une FER inferieure ou égale à 0,8, classification confirmée par les données réelles de FER mesurée invasivement chez ce patient (FFR=0,56). Par ailleurs, comme il ressort notamment de la figure 6, au seuil de décision optimal de 0,35, la précision globale du classement est de 89,6%. Le réseau de neurones apparaît ainsi très performant pour déterminer la FER inférieure au seuil de [0078] Le procédé selon l'invention comprend en outre : - une étape de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire (FER pour fractional flow reserve) par mesure manuelle, serni-automatisée et/ou automatisée d'au moins deux critères morphologiques choisis parmi : le diamètre minimum de la sténose en mm ; la surface minimum de la sténose en min2 ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de diamètre ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de surface ; la longueur de la sténose en mm et/ou le pourcentage (%) de masse myocardique en aval de la sténose coronarienne ; et/ou - une étape de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0079] Selon un premier mode de réalisation de l'invention, le procédé comprend uniquement une étape additionnelle de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0080] Selon un deuxième mode de réalisation de l'invention, le procédé comprend uniquement une étape additionnelle de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par mesure manuelle, semi-automatisée et/ou automatisée d'au moins deux critères morphologiques choisis parmi : le diamètre minimum de la sténose en mm ; 13 la surface minimum de la sténose en mm2 ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de diamètre ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de surface ; la longueur de la sténose en mm ; et/ou le pourcentage (%) de niasse myocardique en aval de la sténose coronarienne. [0081] Selon un troisième mode de réalisation de l'invention, le procédé comprend à la fois une étape additionnelle de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées, et également une étape additionnelle de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par mesure manuelle, semi-automatisée et/ou automatisée d'au moins deux critères morphologiques choisis parmi : le diamètre minimum de la sténose en mm ; la surface minimum de la sténose en mm2 ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de diamètre ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de surface ; la longueur de la sténose en mm et/ou le pourcentage (%) de masse myocardique en aval de la sténose coronarienne. [0082] De préférence, lorsque la lésion est considérée potentiellement significative hémody- namiquement, alors des critères anatomiques sont extraits de l'image, de façon manuelle, semi-automatique ou automatique : a : le diamètre minimum de la sténose en mm, b : la surface minimum de la sténose en mm2, c : le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de diamètre, d: le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de surface, e : la longueur de la sténose en mm, f: le pourcentage (%) de masse myocardique en aval de la sténose coronarienne. [0083] Par extraction manuelle de l'image, on entend une mesure manuelle du diamètre et de la surface minimum du vaisseau (sur une image de section d'artère) à l'endroit le plus étroit de la sténose, tracé ou contourage manuel du diamètre et de la surface (sur une image de section (l'altère), au niveau d'un segment d'artère saine le plus proche de la sténose en amont et en aval de la sténose; mesure manuelle de la longueur de la 14 sténose; estimation visuelle du pourcentage de myocarde en aval d'une sténose. [0084] Par extraction semi-automatique de l'image, on entend une mesure obtenue par création préalable de lignes centrales à partir du pointage d'un vaisseau par l'utilisateur. En chaque point du vaisseau, les valeurs du diamètre minimum de la surface du vaisseau sont affichées par un algorithme sur la station de travail radiologique. Les différents paramètres d'intérêt sont lisibles au niveau dc la zone d'intérêt avec possibilité de correction manuelle des lignes centrales et des contours. Des algorithmes spécifiques dédiés peuvent calculer le volume de myocarde vascularisé en aval d'une sténose (selon la console dc travail radiologique dédiée). [0085] Par extraction automatique de l'image, on entend une mesure obtenue automa- tiquement par création automatique des lignes et des contours du vaisseau lors du chargement des images d'un patient. Les mesures sont alors automatiquement générées par logiciel. En chaque point du vaisseau, les valeurs du diamètre minimum de la surface du vaisseau sont affichées par un algorithme sur la station de travail radiologique. Les différents paramètres d'intérêt sont lisibles au niveau dc la zone d'intérêt avec possibilité de correction manuelle des lignes centrales et des contours. Des algorithmes spécifiques dédiés peuvent calculer le volume de myocarde vascularisé en aval d'une sténose (selon la console dc travail radiologique dédiée). [0086] Avantageusement, la combinaison d'au moins deux de ces critères et l'évaluation par réseau de neurones fournit une prédiction du caractère fonctionnel par la FER au-dessus ou en dessous du seuil de 0,8. [0087] De préférence, les critères anatomiques les plus pertinents pour prédire une valeur de FER sont : la surface minimum de la sténose en mm2 et le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de surface. [0088] Plus préférentiellement encore, les critères anatomiques les plus pertinents pour prédire une valeur de FER sont : la surface minimum de la sténose en mm2, le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de surface, et la longueur de la sténose en mm. [0089] D'autres critères peuvent également être utilisés pour prédire une valeur de FER, il s'agit des critères suivants : le diamètre minimum de la sténose en mm et le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de diamètre. [0090] Comme illustré à la figure 4, les critères anatomiques permettant de qualifier une sténose sont : Diamètre minimum : D Surface minimum : S Degré de sténose en diamètre : D/(D1-D2/2) Degré de sténose en surface : S /(S1-52/2) Longueur de sténose : L % de niasse myocardiquc en aval d'une sténose [0091] Le Demandeur a pu montrer, de façon surprenante que, sur un échantillon de 120 sténoses, au moins une de ces combinaisons était notamment capable de séparer à 100% des lésions au-dessus ou en dessous du seuil de 0,83, valeur très proche du seuil cliniquement validé de 0,8. [0092] De façon avantageuse, l'étape de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire comprend en outre l'utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0093] Le deuxième réseau de neurones est entraîné à la lecture d'images RMP curvilignes ou étirées, images seules ou pour plus de précision des images RMP multiples de la même sténose selon plusieurs incidences. Le réseau de neurones a été entraîné avec succès sur des images de coronaires de patients pour lesquelles la valeur réelle de FFR a été mesurée de façon invasive par capteur de pression intra-coronaire. [0094] Un algorithme spécifique permet de prédire la FFR d'une artère coronaire donnée à partir d'images multiples. L'algorithme, prend la classification la plus fréquente des images de différentes incidences, et la compare à la moyenne des probabilités de chaque classification. Si la classification la plus fréquente est aussi celle avec la probabilité moyenne la plus élevée, celle-ci est retenue par l'algorithme. En cas de discordance, la lésion est alors considérée comme indéterminée, et le classement prédictif de la FFR dépend alors des seuls critères anatomiques. L'algorithme élimine des calculs, les scores de probabilités en dessous d'un certain seuil de décision, préalablement défini afin optimiser les performances diagnostiques du réseau de neurones. [0095] Ainsi, par exemple : [0096] a/ Neuf images RMP d'une même artère avec sténose identifiée par le premier réseau de neurones sont entrées dans l'algorithme. Celui-ci trouve cinq images FFR classées « + » et quatre images FFR classées « - ». La probabilité moyenne FFR «+ » est de 0,6, celle FFR « - » est de 0,5. Dans ce cas, la lésion est classée FFR « +» (hémodynarniquement significative) car le classement FFR «+ » est plus fréquent et la probabilité moyenne FFR « +» est plus élevée. La lésion sera classée FFR « + » avec une probabilité de 0,6. [0097] b/ Sept autres images RMP d'une deuxième artère avec sténose identifiée par le premier réseau de neurones sont entrées dans l'algorithme. Six sont FFR «- » avec une 16 probabilité moyenne à 0,9, la dernière est FER « + » avec une probabilité moyenne à 0,7. Le classement est plus fréquemment FER « - » avec la plus forte probabilité. La sténose est alors jugée comme non hémodynarniquement significative (avec une confiance élevée). [0098] c/ Une seule image RMP d'une troisième artère avec sténose à évaluer est entrée dans l'algorithme. L'image est considérée comme FER « - » par le réseau de neurones avec une probabilité moyenne à 0,5. La sténose est jugée non hémodynamiquement significative, mais avec une confiance faible. [0099] Dans les calculs de moyenne, les scores de probabilités inférieurs à 0,2 sont exclus car considérés comme peu discriminants par le réseau de neurones. [0100] Le résultat de cc deuxième réseau de neurones, s'il confirme la première prédiction sur des critères anatomiques, rend la prédiction hautement probable. En cas de discordance, le résultat de la prédiction sur les critères anatomiques prime sur les résultats du deuxième réseau de neurones. [0101] Le procédé selon l'invention peut avantageusement également comprendre une étape de détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS (pour Coronary Artery Discase - Reporting and Data System value ou système de rapports et de données) d'une sténose coronarienne par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0102] Ledit troisième réseau de neurones a été entraîné avec succès par apprentissage supervisé sur des artères dans laquelle une classification CAD-RADS a été appliquée par un expert reconnu. [0103] Un algorithme spécifique permet de classer une artère coronaire selon CAD-RADS à partir d'images multiples. L'algorithme, prend la classification la plus fréquente des images de différentes incidences ((le 0 à 5), et la compare à la moyenne des probabilités de chaque classification. Si la classification la plus fréquente est aussi celle avec la probabilité moyenne la plus élevée, celle-ci est retenue par l'algorithme. En cas de discordance, c'est le classement le plus fréquent qui est retenu. L'algorithme élimine des calculs les scores de probabilités en dessous d'un certain seuil de décision, préalablement défini afin optimiser les performances diagnostiques du réseau de neurones. [0104] Ainsi, par exemple : [0105] a/ Neuf images RMP d'une même artère sont classées par le troisième réseau de neurones. Cinq images RMP sont classées CAD-RADS 4, deux images RMP sont classées CAD-RADS 3, deux images RMP sont classées CAD-RADS 2. La probabilité moyenne CAD-RADS 4 est de 0,8, celle CAD-RADS 3 est de 0,5, celle de CADRADS 2 est de 0,3. Dans ce cas, la lésion est classée CAD-RADS 4 car ce classement est plus fréquent et sa probabilité moyenne CAD-RADS 4 est plus élevée. La lésion 17 sera classée CAD-RADS 4 avec une probabilité de 0,8. Cette classification CAD- RADS 4 renforce aussi la probabilité que la FER soit inferieure ou égale à 0,8. [0106] IV Sept autres images RMP d'une même artère sont classées par le troisième réseau de neurones. Quatre images RMP sont classées CAD-RADS 2, trois images RMP sont classées CAD-RADS 3. La probabilité moyenne CAD-RADS 2 est de 0,6, celle CADRADS 3 est de 0,7. Dans ce cas, la lésion est classée CAD-RADS 2 car cc classement est plus fréquent. La lésion sera classée CAD-RADS 2 avec une probabilité de 0,6 (avec une faible confiance). [0107] Dans les calculs de moyenne, les scores de probabilités inférieurs à 0,2 pour une catégorie sont exclus car considérés comme trop peu discriminants par le réseau de neurones. [0108] La classification CAD-RADS permet une classification rationnelle et uniformisée des lésions coronaires athéromateuses. Cette classification en 6 degrés de sévérité (de 0 à 5), permet de proposer des choix thérapeutiques optimaux pour le patient à la lumière des résultats du scanner coronaire. [0109] A cc jour, aucune classification automatique sur la base de CAD-RADS n'a été proposée. Une telle détection automatique, si elle est fiable, est notamment très utile pour faciliter le travail quotidien d'interprétation des médecins radiologues ou cardiologues. [0110] Avantageusement, la classification CAD-RADS renforce la valeur prédite de la FER, car les classifications CAD-RADS inférieures à 3 correspondent aux sténoses inférieures à 50%. [0111] Par conséquent, un score CAD-RADS inférieur à 3 n'est probablement pas associée à une FER inférieure ou égale à 0,8. [0112] A l'inverse, une classification CAD-RADS 4 renforce fortement la probabilité d'une valeur de FER inférieure ou égale à 0,8. [0113] Le procédé selon l'invention comprend ainsi avantageusement une classification CAD-RADS pour chaque image RMP curviligne d'une même artère sous différents angles. [0114] Pour un groupe d'une à neuf images le score moyen de probabilité de chaque catégorie CAD-RADS est calculé ainsi que la catégorie CAD-RADS la plus fréquente. Si la catégorie qui obtient le meilleur score est aussi la catégorie la plus fréquente, elle est retenue comme la classification la plus probable. Sinon le résultat est considéré comme non concluant. CAD-RADS 0: normal CAD-RADS 1: plaque =4 score calcique d' Agatston prédit :> 400 [0128] Dans la littérature, le score d'Agatston permet d'estimer le risque d'évènement cardio-vasculaire à 10 ans : 0 : risque minime, Inférieur à 100 : risque faible, 100-400 : risque intermédiaire, > 400 : risque élevé. [0129] Selon le procédé de l'invention, le score calcique est calculé sur un scanner sans injection de contraste, car le contraste de haute densité interfère avec la détection du calcium. L'apprentissage machine a été utilisé pour estimer le score automatiquement sur des examens avec contraste, en ayant fourni au préalable le score obtenu sur un scanner sans contraste du même patient. [0130] Ainsi, par exemple : [0131] Pour un patient donné, cinq images sont analysées pour chaque artère principale (TVA pour l'artère intententriculaire antérieure, Cx pour l'artère circonflexe et CD pour la coronaire droite) [0132] Les scores calciques sont les suivants : IVA : 0,0,0,0,1 Cx : 1,1,1,2,1 CD : 0,0,0,0,0 [0133] Ainsi, le score Ca = Max(IVA)-FMax(Cx)+Max(CD) =1+2+0 =3 [0134] Le Score étant de 3, le score calcique prédit d'Agatston sera entre 200 et 400, cor- respondant à un risque intermédiaire. [0135] Enfin le sixième réseau pour l'étape de détermination de plaque à haut risque a été entraîné avec succès par apprentissage supervisé sur des images RMP ou des images de section d'artères perpendiculaires aux images RMP (cross sectional images) dans laquelle la présence éventuelle d'une plaque vulnérable a été ou non détectée par un expert reconnu. Après entraînement, la présence d'une plaque vulnérable est affirmée selon un seuil de probabilité (entre 0 et 1) défini comme le seuil optimal pour la performance de ce réseau de neurones. [0136] Les plaques à risques (HRP) sont caractérisées par la présence des éléments suivants : plaque de faible densité (LDP) , plaque à remodelage positif (PR) par augmentation de la paroi du vaisseau vers extérieur, présence d'une zone de densité 21 négative au sein de la plaque (noyau lipidique). [0137] La plaque présente le plus souvent un caractère asymétrique. [0138] Le réseau de neurones utilise des images RMP qui peuvent être complétées éven- tuellement par des images de section d'artère au niveau de la plaque (telles que des CROSS SECTIONAL TIVIAGES), afin de conforter la précision de la détection. [0139] Il n'existe à cc jour pas de système basé sur l'apprentissage profond (deep learning) qui détecte automatiquement les plaques à risque à partir d'images RMP. [0140] La présence d'une plaque vulnérable est retenue si le score est supérieur au seuil ainsi défini sur au moins une des images RMP ou bien sur une image de section d'artère. [0141] Un algorithme spécifique permet déterminer la présence d'une plaque vulnérable. En raison de son caractère asymétrique, il se peut qu'une plaque ne soit pas visible sur une ou plusieurs incidences d'images RMP en raison d'un angle de vue différent. [0142] Ainsi, par exemple : [0143] a/ Cinq images RMP d'une même artère sont analysées par le sixième réseau de neurones. La présence d'une plaque vulnérable est notée V, si le seuil de probabilité atteint ou dépasse 0,5, son absence est notée O. [0144] Le résultat 0,0,0,V,0 correspond à la présence d'une plaque vulnérable (car la présence a été détectée sur au moins une image RMP). [0145] De préférence, comme cela est illustré à la figure 3, le procédé objet de l'invention comprend les cinq étapes suivantes qui peuvent être accomplies dans n'importe quel ordre: une étape de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; une étape de détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; une étape de détermination automatisée de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic à partir d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; une étape de détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, à l'aide d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; et une étape de détermination de plaque à haut risque d'évènement cardiaque, à l'aide d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0146] L'invention a également pour objet un dispositif apte à déterminer la présence d'une sténose coronarienne pour un patient, comprenant : des moyens de réception d'au moins une image médicale multiplanaire curviligne de tomodensitométrie (scanner X), dudit patient incluant la sténose coronarienne ; des moyens de détection de ladite sténose coronarienne sur ladite image ou sur une partie de ladite image, par l'utilisation d'un premier réseau de neurones profond. [0147] Ledit dispositif comprend en outre des moyens de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0148] Les premier et deuxième réseaux de neurones sont tels que décrits ci-dessus. [0149] De préférence, le dispositif comprend en outre des moyens de détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0150] Le troisième réseau de neurones est tel que décrit ci-dessus. [0151] De façon avantageuse, le dispositif selon l'invention comprend en outre au moins un des moyens suivants : des moyens de détermination automatisés de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic par utilisation d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; des moyens de détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, par utilisation d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; et/ou des moyens de détermination de plaque à haut risque d'évènement cardiaque, par utilisation d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0152] Les quatrième, cinquième et sixième réseaux de neurones sont tels que décrits ci- dessus. [0153] Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, le dispositif comprend les cinq moyens suivants : des moyens de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; des moyens de détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué 23 directement aux images ou parties d'images détectées ; des moyens de détermination automatisés de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic par utilisation d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; des moyens de détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, par utilisation d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; et des moyens de détermination de plaque à haut risque d'évènement cardiaque, par utilisation d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0154] Enfin, l'invention a pour objet un support lisible par ordinateur non transitoire stockant des instructions de programme lisibles par ordinateur pour déterminer la présence d'une sténose coronarienne pour un patient, comprenant l'exécution par un processeur d'instructions de programmes lisibles par ordinateur ayant pour effet de réaliser les opérations suivantes: la réception d'au moins une image médicale multiplanairc curviligne de tomodensitométrie (scanner X) dudit patient incluant la sténose coronarienne ; la détection de ladite sténose coronarienne potentiellement hémodynainiquement significative sur ladite image ou sur une partie de ladite image par l'utilisation d'un premier réseau de neurones profond ; caractérisé en ce qu'il engendre en outre la réalisation par ledit processeur d'une opération de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0155] De préférence, le support est apte à engendrer en outre la réalisation par ledit processeur d'une opération de détermination d'une valeur selon la classification CADRADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0156] De préférence encore, le support est apte à engendrer en outre la réalisation par ledit processeur d'au moins une des opérations suivantes de : détermination automatisée de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic par utilisation d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, par utilisation d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images 24 détectées ; et/ou détermination de plaque à haut risque d'évènement cardiaque, par utilisation d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0157] Selon un mode préféré de réalisation de l'invention, le support engendre la réalisation par ledit processeur des cinq opérations suivantes : prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; détermination automatisée de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic par utilisation d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, par utilisation d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; et détermination de plaque à haut risque d'évènement cardiaque, par utilisation d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [0158] La présente invention va maintenant être illustrée au moyens des exemples suivants : Exemple 1 : [0159] Une large base de données de plus de 5000 images RMP issues d'angioscanners co- ronaires a été utilisée pour un apprentissage supervisé. Toutes les images ont été classées et labellisées par un expert avec plus de 20 ans d'expérience de lecture de ces images (expérience cumulée d'environ 50.000 cas analysés). Les images de cette base ont été classées en terme de qualité d'image, de degré de calcification, et de degré de sténose en fonction de la classification CAD-RADS. La présence éventuelle de plaque à risque (plaque vulnérable) a été précisée. De plus, sur 2000 images de patients avec sténose et valeur de FFR connue, une classification binaire au seuil FFR de 0,8 a été effectuée. Un réseau de neurones a pu être ainsi entraîné pour prédire sur une nouvelle image si la valeur de FFR sera supérieure ou inférieure (> ou REVENDICATIONSProcédé implémenté par ordinateur pour déterminer la présence d'une sténose coronarienne pour un patient, comprenant : - une étape dc réception d'au moins une image médicale multiplanaire curviligne ou étirée dc tomodensitométrie (scanner X) dudit patient incluant la sténose coronarienne ; - une étape dc détection de ladite sténose coronarienne sur ladite image ou sur une partie de ladite image par l'utilisation d'un premier réseau de neurones profond ; caractérisé en ce qu'il comprend en outre : - une étape de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire (FFR pour fractional flow reserve) par mesure manuelle, semi-automatisée et/ou automatisée d'au moins deux critères morphologiques choisis parmi : le diamètre minimum de la sténose en min ; la surface minimum de la sténose en mm2 ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de diamètre ; le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage (%) de surface ; la longueur de la sténose en mm ; et/ou le pourcentage (%) de masse myocardique en aval de la sténose coronarienne ; [Revendication 2] et/ou - une étape de prédiction d'un intervalle de valeur dc flux de réserve coronaire (FFR pour fractional flow reserve) par utilisation d'un deuxième réseau dc neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en cc qu'il comprend en outre une étape de détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS (pour Coronary Artery Disease - Reporting and Data System value ou système de rapports et de données) d'une sténose coronarienne par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement. aux images ou parties d'images détectées. 28 [Revendication 3] [Revendication 4] Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comprend en outre au moins une des étapes suivantes, qui peuvent être accomplies dans n'importe quel ordre : une étape de détermination automatisée de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic par utilisation d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; une étape de détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant la catégorie du score calcique d'Agatston, par utilisation d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; et/ou une étape de détermination de plaque à haut risque (PHR ou HRP pour high risk plaque) d'évènement cardiaque, par utilisation d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il comprend les cinq étapes suivantes qui peuvent être accomplies dans n'importe quel ordre : une étape de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; une étape de détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; une étape de détermination automatisée de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic à partir d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; une étape de détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, à l'aide d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; et une étape de détermination de plaque à haut risque 29 d'évènement cardiaque, à l'aide d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [Revendication 5] Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les images ou parties d'images sont issues d'un angioscanner coronaire (ou CCTA pour Coronary Computed Tornography [Revendication 6] An- giography). Dispositif apte à déterminer la présence d'une sténose coronarienne pour un patient, comprenant : des moyens de réception d'au moins une image médicale multiplanaire curviligne de tomodensitométrie (scanner X), dudit patient incluant la sténose coronarienne ; des moyens de détection de ladite sténose coronarienne sur ladite image ou sur une partie de ladite image, par l'utilisation d'un premier réseau de neurones profond ; [Revendication 7] caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. [Revendication 8] Dispositif selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens de détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. Dispositif selon l'une des revendications 6 ou 7, caractérisé en ce qu'il comprend en outre au moins un des moyens suivants : des moyens de détermination automatisés de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic par utilisation d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; des moyens de détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, par utilisation d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images 30 détectées ; et/ou des moyens de détermination de plaque à haut risque d'évènement cardiaque, par utilisation d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d' i mages détectées. [Revendication 9] [Revendication 10] Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il comprend les cinq moyens suivants : des moyens de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; des moyens de détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; des moyens de détermination automatisés de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic par utilisation d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; des moyens de détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, par utilisation d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; et des moyens de détermination de plaque à haut risque d'évènement cardiaque, par utilisation d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. Support lisible par ordinateur non transitoire stockant des instructions de programme lisibles par ordinateur pour déterminer la présence d'une sténose coronarienne pour un patient, comprenant l'exécution par un processeur d'instructions de programmes lisibles par ordinateur ayant pour effet de réaliser les opérations suivantes: la réception d'au moins une image médicale multiplanaire 31 curviligne de tomodensitométrie (scanner X) dudit patient incluant la sténose coronarienne; b détection de ladite sténose coronarienne potentiellement hémodynamiquement significative sur ladite image ou sur une partie de ladite image par l'utilisation d'un premier réseau de neurones profond ; [Revendication 11] [Revendication 12] caractérisé en ce qu'il engendre en outre la réalisation par ledit processeur d'une opération de prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. Support selon la revendication 10, caractérisé en ce qu'il engendre en outre la réalisation par ledit processeur d'une opération de détermination d'une valeur selon la classification CAD-RADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées. Support selon l'une des revendications 10 ou 11, caractérisé en ce qu'il engendre en outre la réalisation par ledit processeur d'au moins une des opérations suivantes de : détermination automatisée de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic par utilisation d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, par utilisation d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; et/ou détermination de plaque à haut risque d'évènement cardiaque, par utilisation d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement. aux images ou parties d'images détectées. [Revendication 13] Support selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'il engendre la réalisation par ledit processeur des cinq opérations suivantes : prédiction d'un intervalle de valeur de flux de réserve 31 coronaire par utilisation d'un deuxième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; détermination d'unc valeur selon la classification CAD-RADS par utilisation d'un troisième réseau de neurones profond entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; détermination automatisée de la qualité d'image fournissant un index de confiance diagnostic par utilisation d'un quatrième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; détermination d'un score de calcification global sur une échelle de 0 à 4 prédisant le score calcique d'Agatston, par utilisation d'un cinquième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées ; et détermination de plaque à haut risque d'évènement cardiaque, par utilisation d'un sixième réseau de neurones entraîné, appliqué directement aux images ou parties d'images détectées.