Brevet FR3112010A1 — publié le 20211231

Dispositif d’imagerie tumorale Dispositif d’imagerie comprenant : - une mémoire (10), agencée pour recevoir des données d’imagerie (12),des données de biopsie (16) comprenant des données d’aiguille (160) définissant les dimensions d’une ponction réalisée au moyen d’une aiguille de biopsie, et des données de procédure (162), - un suréchantillonneur (20), agencé pour suréchantillonner l’image matricielle (14) en une image de traitement (22), - un découpeur (30) agencé pour partitionner l’image de traitement (22) issue du suréchantillonneur (20) en un jeu de régions (32), - un sélecteur (40), agencé pour déterminer au sein du jeu de paramètres de diffusion (36) un sous-jeu de paramètres de diffusion (42), et pour renvoyer un sous-jeu de régions (44) tirées du jeu de régions (32), - un guide (50), agencé pour déterminer, à partir du sous-jeu de régions (44), des données de jeux de paramètres de ponction (52) une orientation de ponction et un point d’entrée de ponction et définissant avec les données d’aiguille (160) une zone de ponction. Dispositif d’imagerie tumorale La présente invention concerne le domaine de l’imagerie médicale, et plus particulièrement de l’imagerie des tumeurs. L’imagerie des tumeurs regroupe les méthodes d’analyse non-invasive de tumeurs. Les analyses peuvent viser à déterminer l’étendue des cellules cancéreuses au sein de la tumeur. L’imagerie des tumeurs est réalisée par imagerie par résonnance magnétique (IRM), et en particulier par imagerie par résonnance magnétique de diffusion. Cependant, ces deux techniques d’imagerie ne permettent pas à ce jour d’obtenir d’information précise sur une tumeur dans le corps d’un patient comme une distribution absolue de cellules cancéreuses ou la charge tumorale (« tumor load » en anglais). Par charge tumorale, on entend ici le nombre total de cellules de la tumeur, tous types confondus ou chaque type individuellement, en particulier du type cellules cancéreuses. On connaît l’usage de biopsies comme méthode invasive en complément ou en remplacement de l’imagerie des tumeurs. Une biopsie consiste en un prélèvement localisé de tissus par une aiguille de biopsie. La biopsie permet d’obtenir des informations locales sur la tumeur qui sont inaccessibles par des techniques non-invasives. La biopsie est cependant un prélèvement local, et le tissu prélevé n’est généralement pas représentatif de la tumeur étudiée. La biopsie est en outre un acte chirurgical invasif, et présente des risques médicaux tels qu’une augmentation de la tumeur, une diffusion des cellules cancéreuses dans des tissus sains, un saignement, une infection ou une atteinte nerveuse. Il n’existe pas de méthode permettant de déterminer un emplacement représentatif pour effectuer une biopsie. De ce fait, il est actuellement nécessaire de réaliser beaucoup de biopsies, parfois près d’une dizaine, pour augmenter les chances d’obtenir assez d’informations pour déterminer des informations sur la distribution absolue recherchée ou la charge tumorale. L’invention vient améliorer la situation. À cet effet l’invention propose un dispositif d’imagerie comprenant : - une mémoire, agencée pour recevoir des données d’imagerie comprenant au moins une image matricielle tirée d’une image par résonnance magnétique de diffusion en coupe d’une tumeur, chaque pixel de ladite image matricielle étant associé à un paramètre de diffusion dont la valeur représente la mobilité de molécules d’eau au sein de ladite tumeur, des données de biopsie comprenant des données d’aiguille définissant les dimensions d’une ponction réalisée au moyen d’une aiguille de biopsie, et des données de procédure comprenant un nombre de ponctions à effectuer dans une procédure de biopsie supérieur ou égal à 2 et un jeu de contraintes associées à des contraintes interventionnelles à respecter pour réaliser le nombre de ponctions à effectuer, - un suréchantillonneur, agencé pour suréchantillonner l’image matricielle en une image de traitement dont la résolution spatiale est telle que chaque pixel de l’image de traitement correspond à une région de l’image en coupe sensiblement carrée dont le côté présente une longueur inférieure à une dimension de diamètre d’aiguille des données d’aiguille, - un découpeur agencé pour partitionner l’image de traitement issue du suréchantillonneur en un jeu de régions dans lequel chaque région comprend des pixels de l’image de traitement directement voisins au moins deux à deux, est associée à un paramètre de diffusion dont la valeur est sensiblement égale à la moyenne des valeurs des paramètres de diffusion associés aux pixels qui la composent, la variance des valeurs des paramètres de diffusion associés aux pixels de la région est inférieure à une valeur de variance donnée, correspond à une portion de l’image par résonnance magnétique de diffusion en coupe de ladite tumeur dont les dimensions sont supérieures ou sensiblement égales aux dimensions d’une ponction réalisée au moyen d’une aiguille de biopsie des données de biopsie, et dans lequel les paramètres de diffusion associés à chaque région du jeu de régions forment un jeu de paramètres de diffusion, - un sélecteur, agencé pour déterminer au sein du jeu de paramètres de diffusion un sous-jeu de paramètres de diffusion comprenant autant de paramètres de diffusion que le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure, le sous-jeu de paramètres de diffusion comprenant au moins un premier paramètre de diffusion choisi dans le premier décile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion, un deuxième paramètre de diffusion dans le dernier décile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion, et, lorsque le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure est supérieur à 2, des paramètres de diffusion dont les valeurs de paramètre de diffusion respectives sont comprises entre la valeur du premier paramètre de diffusion et la valeur du deuxième paramètre de diffusion, renvoyer un sous-jeu de régions tirées du jeu de régions et dans lequel chaque région est associée à un paramètre de diffusion sensiblement égal à l’un des paramètres du sous-jeu de paramètres de diffusion, - un guide, agencé pour déterminer, à partir du sous-jeu de régions, des données de jeux de paramètres de ponction dont le nombre est égal au nombre de ponctions à effectuer des données de procédure, chaque jeu de paramètres de ponction comprenant une profondeur de ponction, une orientation de ponction et un point d’entrée de ponction et définissant avec les données d’aiguille une zone de ponction qui est sensiblement incluse dans une des régions du sous-jeu de régions, de telle sorte que les jeux de paramètres de ponction respectent ensemble le jeu de contraintes des données de procédure . Ce dispositif d’imagerie est très avantageux, car il permet de déterminer de manière automatique un nombre réduit d’emplacements de biopsie garantissant des informations pertinentes. En effet, les ponctions déterminées par le dispositif d’imagerie sont bien plus représentatives de l’ensemble de la tumeur que des ponctions prises aléatoirement, tout en étant moins nombreuses. Dans diverses variantes, le dispositif peut présenter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - le suréchantillonneur est agencé pour suréchantillonner l’image matricielle en l’image de traitement en réalisant une interpolation, - le suréchantillonneur est agencé pour réaliser une interpolation bicubique pour suréchantillonner l’image matricielle en l’image de traitement, - le découpeur est agencé pour partitionner l’image de traitement issue du suréchantillonneur par une méthode de superpixelisation, - le nombre de ponctions à effectuer dans une procédure de biopsie des données de procédure que stocke la mémoire est inférieur ou égal à 4, - le sélecteur choisit le premier paramètre de diffusion dans le deuxième percentile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion, et le deuxième paramètre de diffusion dans le quatre-vingt-dix-huitième percentile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion, - le premier paramètre de diffusion et le deuxième paramètre de diffusion sont chacun égaux à la valeur médiane de leur quantile respectif, - lorsque le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure est supérieur à 2, le sélecteur choisit les paramètres de diffusion du sous-jeu de paramètres de diffusion de sorte qu’ils soient équidistants deux à deux, - lorsque le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure est supérieur à 2, le sélecteur détermine une valeur médiane des paramètres de diffusion du jeu de paramètres de diffusion, et détermine les paramètres de diffusion, j étant un entier naturel compris entre 1 et le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure, du sous-jeu de paramètres de diffusion selon l’équation : Dj = Dini + Delta ( j − 1), où Dini vérifie l’équation : Dini = M − min (| M − Dmin | , | M − Dmax |) et Delta vérifie l’équation : Delta = 2( M − Dini ) / ( N −1), Dmin étant égal à la valeur du premier paramètre de diffusion déterminé par le sélecteur et Dmax étant égal à la valeur du deuxième paramètre de diffusion du sous-jeu de paramètres de diffusion déterminé par le sélecteur, - la profondeur de ponction, l’orientation de ponction, le point d’entrée de ponction de chacun des jeux de paramètres de ponction déterminés par le guide définissent avec les données de biopsie une trajectoire de ponction de l’aiguille de biopsie, et dans lequel le jeu de contraintes des données de procédure stockées dans la mémoire comprend une ou plusieurs contraintes choisies dans le groupe comprenant : - les ponctions d’une procédure de biopsie doivent avoir le même point d’entrée dans la tumeur, - les trajectoires de ponction sont en ligne droite et doivent être comprises dans un angle maximal de ponction, - la profondeur de ponction est inférieure à une profondeur maximale de ponction, - la zone de ponction est éloignée des bords de la tumeur d’une distance prédéterminée, - si la tumeur comprend une zone nécrosée, la trajectoire de ponction ne pénètre pas ladite zone nécrosée, - si la tumeur comprend une zone de tissus gras, aucune des zones de ponction n’intersecte ladite zone de tissus gras, - au moins un des points d’entrée des données de jeux de paramètres de ponction est fixé à l’avance, - la mémoire est en outre agencée pour recevoir des données de ponction comprenant un jeu de densités cellulaires, chaque densité cellulaire étant associée à l’une des zones de ponction des données de jeux de paramètres de ponction, chaque densité cellulaire ayant une valeur représentant une densité cellulaire de ladite zone de ponction, le dispositif d’imagerie comprenant en outre : - un corrélateur, agencé pour associer à chaque valeur de densité cellulaire associée à l’une des zones de ponction la valeur de paramètre de diffusion de la région dans laquelle est sensiblement incluse ladite zone de ponction, et ce pour le jeu de région, et pour en tirer des données de corrélation associant des valeurs de densité cellulaire et des valeurs de paramètre de diffusion parmi le jeu de paramètres de diffusion, et - un constructeur, agencé pour déterminer des données de densité à partir de l’image de traitement et des données de corrélations, les données de densité comprenant une image de densité dont chaque pixel, qui correspond à une région de l’image en coupe, est associé à une densité cellulaire dont la valeur est associée dans les données de corrélation à la valeur de paramètre de diffusion d’un pixel de l’image de traitement correspondant à ladite région de l’image en coupe dudit pixel. - le corrélateur réalise une interpolation linéaire ou non linéaire strictement monotone sur la base de paires formées d’une valeur de paramètre de diffusion et d’une valeur de densité cellulaire associées à une zone de ponction et tire du résultat de ladite interpolation les données de corrélation, - la densité cellulaire des données de ponction et des données de densité correspond à une densité de cellules totale ou une densité de cellules cancéreuses, - le dispositif comprend en outre un estimateur agencé pour déterminer une charge tumorale de la tumeur sur la base des données de densité . D'autres caractéristiques et avantages de l'invention seront exposés en détail dans la description ci-après, faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - représente une vue schématique du dispositif d’imagerie selon l’invention, - représente une image matricielle d’une tumeur obtenue par résonnance magnétique de diffusion reçue par le dispositif d’imagerie de la figure 1, - représente une vue schématique d’un jeu de contraintes reçu par le dispositif d’imagerie de la figure 1, - représente une image de traitement obtenue par le dispositif d’imagerie de la figure 1, - représente un jeu de régions déterminé par le dispositif d’imagerie de la figure 1, - représente un jeu de paramètres de diffusion déterminé par le dispositif d’imagerie de la figure 1, - représente des jeux de paramètres de ponction déterminés par le dispositif d’imagerie de la figure 1, - représente un sous-jeu de régions déterminé par le dispositif d’imagerie de la figure 1, - représente des régions du sous-jeu de régions de la figure 7, - représente un autre sous-jeu de régions déterminé par le dispositif d’imagerie de la figure 1, - représente un détail de la figure 10, - représente une variante du dispositif d’imagerie de la figure 1, - représente une première interpolation linéaire réalisée par le dispositif d’imagerie de la figure 12, - représente une deuxième interpolation linéaire réalisée par le dispositif d’imagerie de la figure 12, - représente une troisième interpolation linéaire réalisée par le dispositif d’imagerie de la figure 12, - représente une estimation de charge tumorale réalisée par le dispositif d’imagerie de la figure 12, - représente des charges tumorales de la figure 16 déterminées par le dispositif d’imagerie de la figure 12, - représente des charges tumorales mesurées pour des ponctions prises aléatoirement en respectant le jeu de contraintes. Les dessins annexés contiennent, pour l'essentiel, des éléments de caractère certain. Ils pourront donc non seulement servir à mieux faire comprendre la présente invention, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. La description est suivie d’une Annexe A comprenant des formules mathématiques. Cette annexe fait partie intégrante de la description. Il est fait référence aux figures 1 à 11. Un dispositif d’imagerie 1 selon l’invention comprend une mémoire 10, un suréchantillonneur 20, un découpeur 30, un sélecteur 40 et un guide 50. La mémoire 10 peut être tout type de stockage de données propre à recevoir des données numériques : disque dur, disque dur à mémoire flash (SSD en anglais), mémoire flash sous toute forme, mémoire vive, disque magnétique, stockage distribué localement ou dans le cloud, etc. Les données calculées par le dispositif 1 peuvent être stockées sur tout type de mémoire similaire à la mémoire 10, ou sur celle-ci. Ces données peuvent être effacées après que le dispositif ait effectué ses tâches ou conservées. Le suréchantillonneur 20, le découpeur 30, le sélecteur 40 et le guide 50 sont ici des programmes exécutés par le processeur de l’ordinateur. En variante, un ou plusieurs de ces éléments pourrait être mis en œuvre de manière différente au moyen d’un processeur dédié. Par processeur, il doit être compris tout processeur adapté aux traitements de données décrits plus bas. Un tel processeur peut être réalisé de toute manière connue, sous la forme d’un microprocesseur pour ordinateur personnel, d’une puce dédiée de type FPGA ou SoC (« system on chip » en anglais), d’une ressource de calcul sur une grille, d’un microcontrôleur, ou de toute autre forme propre à fournir la puissance de calcul nécessaire à la réalisation décrite plus bas. Un ou plusieurs de ces éléments peuvent également être réalisés sous la forme de circuits électroniques spécialisés tel un ASIC. Une combinaison de processeurs et de circuits électroniques peut également être envisagée. La mémoire 10 reçoit des données d’imagerie 12, comprenant au moins une image matricielle 14 issue d’une image en coupe d’une tumeur 200 par résonnance magnétique de diffusion (« Diffusion-weighted magnetic resonance imaging » en anglais, abrégée en « Diffusion MRI », ou « DWI »). L’image matricielle 14 est aussi connue sous le nom de « D - map ». La résonnance magnétique de diffusion est une technique d’imagerie de tissus consistant à mesurer la diffusion de molécules d’eaux au sein de ces tissus. Chaque pixel de l’image matricielle 14 est ainsi associé à un paramètre de diffusion dont la valeur représente la mobilité de molécules d’eau au sein des tissus de la tumeur 200. Plus la valeur du paramètre de diffusion est élevée, plus la diffusion des molécules d’eau est forte, ou, dit autrement, plus les molécules d’eau sont libres de se déplacer au sein des tissus. Les valeurs de paramètre de diffusion dépendent beaucoup de l’appareil d’imagerie par résonnance magnétique de diffusion qui les génère, ce qui rend généralement leur analyse impossible sans informations supplémentaires. Dans l’exemple décrit ici, l’image matricielle 14 représentée sur la figure 2 présente des pixels dont le côté correspond à une zone sensiblement carrée de 2,1 mm de côté. Les travaux de la Demanderesse ont montré que la valeur de diffusion est corrélée à la densité cellulaire. Ainsi, partant d’une image matricielle 14 issue d’une image en coupe par résonnance magnétique de diffusion, il serait en théorie possible d’observer les hétérogénéités cellulaires au sein de la tumeur, au moins qualitativement. Cependant, la résolution des images matricielles fournies par les dispositifs d’imagerie par résonnance magnétique de diffusion actuels est trop faible pour représenter de manière exploitable ces hétérogénéités, de sorte qu’elles ne peuvent pas être utilisées en pratique, sauf à réaliser une tumorectomie complète pour constater la correspondance. Il est bien entendu exclu (et dans la plupart des cas impossible) de réaliser une tumorectomie systématique, d’autant plus que si cela était possible, l’imagerie et les biopsies n’auraient plus aucun intérêt. Dans un mode de réalisation, les données d’imagerie 12 comprennent plusieurs images matricielles 14 représentant des images en coupe successives de la tumeur 200. Cela permet d’avoir une vue en trois dimensions de la tumeur 200. Dans le mode de réalisation décrit ici, les données d’imagerie 12 comprennent 9 images matricielles 14. Dans un autre mode de réalisation, les données d’imagerie 12 comprennent 40 images matricielles 14 dont sont tirées 9 images matricielles 14 représentant les coupes les plus proches d’un plan médian de la tumeur 200. Une de ces images matricielles 14 est représentée sur la figure 2, l’échelle à droite de la figure indiquant une correspondance entre intensité des pixels et valeur de paramètre de diffusion. La mémoire 10 reçoit également des données de biopsie 16, comprenant des données d’aiguille 160 et des données de procédure 162. Les données d’aiguille 160 définissent les dimensions d’une ponction réalisée au moyen d’une aiguille de biopsie. Dans le mode de réalisation décrit ici, les dimensions de la ponction comprennent un diamètre de ponction et une longueur de ponction, et le prélèvement par l’aiguille de biopsie est une zone de ponction sensiblement cylindrique définie par ce diamètre et cette longueur. Dans l’exemple décrit ici, le diamètre de ponction vaut sensiblement 0,84 mm, et la longueur de ponction vaut 4,55 ± 1,45 mm. Les données de procédure 162 comprennent un nombre de ponctions à effectuer dans une procédure de biopsie. Le nombre de ponctions à effectuer est un nombre entier supérieur ou égal à 2. Il est en effet nécessaire d’effectuer au moins deux ponctions pour obtenir assez d’informations sur la tumeur 200. Dans le mode de réalisation décrit ici, le nombre de ponctions est compris entre 2 et 4, inclus. Les données de procédure 162 comprennent également un jeu de contraintes 300. Le jeu de contraintes définit des contraintes interventionnelles à respecter dans une procédure de biopsie pour réaliser une ou plusieurs ponctions. Les contraintes du jeu de contraintes peuvent découler du type d’organe dans lequel la tumeur 200 se trouve, de la taille de la tumeur 200, de la présence de tissus nécrosés 500 au sein de la tumeur 200, ou de tout autre paramètre contraignant la réalisation des biopsies. Dans l’exemple décrit ici, la tumeur 200 est une tumeur du poumon, et les contraintes de biopsie qui y sont associées, représentées sur la figure 3, sont les suivantes : - les différentes biopsies doivent toutes avoir le même point d’entrée 302 dans la tumeur 200, - les différentes trajectoires des aiguilles 304, 306, 308 sont en ligne droite et doivent être comprises dans un angle maximal de ponction 310, - la profondeur à laquelle une aiguille de biopsie est insérée dans la tumeur est inférieure à une profondeur maximale de ponction 312. Dans l’exemple décrit ici, l’angle maximal de ponction 310 vaut 20° et la profondeur maximale de ponction 312 vaut 2,2 cm. Les contraintes peuvent également porter sur : - la proximité de la zone ponctionnée par une biopsie avec les bords de la tumeur, par exemple avec des ponctions à au moins 2,5 mm desdits bords, - l’existence de tissus nécrosés au sein de la tumeur, dans lesquels l’aiguille ne doit pas passer lors d’une biopsie, - l’exclusion des tissus gras des zones dans lesquelles on peut ponctionner, - la fixation d’un point d’entrée ou d’un ensemble de points d’entrée spécifique sur le bord de la tumeur, - éviter des zones les plus vascularisées pour diminuer le risque de diffusion de cellules cancéreuses, - la présence d’os empêchant les ponctions selon certains points d’entrée et certains angles, par exemple les côtes dans le cas d’une tumeur au poumon, et - des spécificités de l’organe et/ou de la procédure de biopsie envisagée. Par exemple, pour la biopsie de la prostate par ultrasonographie transrectale, le patient est en position latérale gauche, ce qui limite donc l’accessibilité. Comme il a été vu plus haut, les pixels correspondent chacun à une région de l’image en coupe de forme sensiblement carrée et de côté 2,1 mm, et la zone de ponction de l’aiguille de ponction présente un diamètre de sensiblement 0,84 mm et une longueur de 4,55 ± 1,45 mm. Ainsi, il y a deux obstacles à une analyse de l’image matricielle 14 : 1) D’une part, ses pixels sont trop gros pour représenter les hétérogénéités de la tumeur. 2) D’autre part, ses pixels sont trop petits pour que l’aiguille de biopsie prélève des tissus dans une zone de ponction avec certaines propriétés de paramètre de diffusion et d’homogénéité, incluse sensiblement dans une région correspondant à un seul pixel. Le suréchantillonneur 20 raffine l’image matricielle afin de pallier au premier obstacle. Pour ce faire, le suréchantillonneur 20 reçoit l’image matricielle 14 et la suréchantillonne en une image de traitement 22. L’image de traitement 22 est une image de résolution spatiale très supérieure à celle de l’image matricielle 14, comme on peut le voir en comparant la figure 2 et la figure 4. Chacun des pixels de l’image de traitement 22 correspond à une région de l’image en coupe sensiblement carrée. La résolution de l’image de traitement 22 est choisie par le suréchantillonneur 20 de telle sorte que chacun de ses pixels présente un côté de longueur inférieure au diamètre de ponction des données d’aiguille 160. Dans le mode de réalisation décrit ici, le suréchantillonneur 20 applique une technique d’interpolation pour suréchantillonner l’image matricielle 14. Les techniques d’interpolation utilisées peuvent être l’interpolation bicubique, l’interpolation bilinéaire, le filtre de Bell, le filtre de Hermite, le filtre de Mitchell, le filtre de Lanczos, ou toute autre technique classique d’interpolation adaptée à des images. Dans l’exemple décrit ici, le suréchantillonneur 20 applique la technique d’interpolation bicubique, décrite par exemple dans l’article Keys, R. (1981). “ Cubic convolution interpolation for digital image processing. ” IEEE transactions on Signal Processing. In Acoustics, Speech, and Signal Processing (Vol. 29, p. 1153). En variante, le suréchantillonneur 20 peut appliquer une technique de transformée en cosinus discrète (« Discrete Cosine Transform » en anglais, aussi abrégé en « DCT ») pour suréchantillonner l’image matricielle 14, comme celles décrites dans l’article Dugad, R., & Ahuja, N. (2001). “ A fast scheme for image size change in the compressed domain. ” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 11(4), 461-474. et dans l’article Park, H., Park, Y., & Oh, S. K. (2003). “ L/M-fold image resizing in block-DCT domain using symmetric convolution. ” IEEE Transactions on Image Processing, 12(9), 1016-1034. On pourrait alternativement utiliser une technique à base d’apprentissage machine, en particulier d’apprentissage profond, comme celle décrite dans l’article Wang, Z., Chen, J., & Hoi, S. C. (2019). “ Deep learning for image super-resolution: A survey. ” arXiv preprint arXiv:1902.06068. L’image de traitement 22 présente des pixels dont le côté correspond à une zone sensiblement carrée de côté au moins 5 fois plus petit que le côté de la zone d’un pixel de l’image matricielle 14, de préférence 20 fois plus petit, comme dans l’exemple décrit ici. Dans un autre mode de réalisation, le dispositif d’imagerie 1 travaille en trois dimensions, et les données d’imagerie 12 comprennent 9 images matricielles 14 en coupes successives, séparées deux à deux d’une distance de 6 mm. Les images matricielles 14 définissent ainsi des voxels de dimension 2,1 mm x 2,1 mm x 6 mm. Les images de traitement 22 définissent des voxels au moins 5 fois plus petits dans chaque dimension, de préférence 20 fois plus petits. Dans l’exemple décrit ici, les voxels des images de traitement 22 définissent chacun une zone de 0,105x0,105x0,3mm. L’image de traitement 22 présente une résolution bien supérieure à celle de l’image matricielle 14. Les régions correspondant aux pixels de l’image de traitement sont bien plus petites que les hétérogénéités de la tumeur. Il faut maintenant regrouper les pixels de l’image de traitement 22 pour découper l’image en coupe en une pluralité de régions suffisamment homogènes pour pallier au premier obstacle et suffisamment grandes pour pallier au second obstacle. Pour ce faire, le découpeur 30 reçoit et partitionne l’image de traitement 22 en un jeu de régions 32. Chacune des régions 34 du jeu de régions 32 comprend des pixels de l’image de traitement 22 qui sont directement voisins, au moins deux à deux. La région 34 est associée à une valeur de paramètre de diffusion sensiblement égale à la moyenne des valeurs de paramètre de diffusion des pixels qui la composent. Cette valeur de paramètre de diffusion de la région 34 peut être par exemple choisie comme étant la valeur moyenne des valeurs de paramètre de diffusion associées aux pixels de la région 34, ou comme la valeur médiane. Le découpeur 30 détermine le jeu de régions 32 de sorte que, pour chaque région 34, la variance des valeurs de paramètre de diffusion associés aux pixels de cette région 34 est inférieure à une valeur seuil. Les régions 34 du jeu de régions 32 sont ainsi des ensembles de pixels contigus de l’image de traitement 22 dont les valeurs de paramètre de diffusion associées sont sensiblement homogènes, ou, dit autrement, dont la variance est faible. Le découpeur 30 détermine en outre le jeu de régions 32 de sorte que région 34 corresponde à une portion de l’image par résonnance magnétique de diffusion en coupe dont les dimensions sont supérieures ou sensiblement égales aux dimensions d’une ponction réalisée au moyen d’une aiguille de biopsie des données d’aiguille 160. Ici, les portions auxquelles les régions 34 correspondent présentent des dimensions sensiblement similaires, avec par exemple des aires respectives sensiblement égales. Les paramètres de diffusion associés à chaque région 34 du jeu de régions 32 forment un jeu de paramètres de diffusion 36. Dans un mode de réalisation, le découpeur 30 partitionne l’image de traitement 22 en le jeu de régions 32 par une méthode de superpixelisation avec pour contraintes la taille et la faible variance des valeurs de paramètre de diffusion associées aux pixels de chaque région 34. Dans l’exemple décrit ici, la méthode de superpixelisation utilisée est celle décrite dans l’article Ren, X., & Malik, J. (2003, October). “ Learning a classification model for segmentation. ” In Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision. (p. 10). IEEE. Dans l’exemple décrit ici, représenté sur la figure 5, les superpixels correspondent à des portions de l’image par résonnance magnétique de diffusion en coupe de taille légèrement supérieure à celle des portions correspondant aux pixels de l’image matricielle 14. En variante, on pourrait utiliser l’une des méthodes de superpixelisation décrites dans l’article Stutz, D., Hermans, A., & Leibe, B. (2018). “ Superpixels: An evaluation of the state-of-the-art. ” Computer Vision and Image Understanding, 166, 1-27. Dans la figure 5, une partie de l’image par résonnance magnétique de diffusion en coupe n’est pas prise en compte, car il s’agit d’une région 500 correspondant à des tissus nécrosés. La détermination des données correspondant à la région 500 peut être réalisée par le suréchantillonneur 20, le découpeur 30 ou par une autre partie du dispositif d’imagerie 1. Les données correspondant à la région 500 pourraient en variante être déterminées par un opérateur, par exemple avant la mise en place de l’opération de biopsie. En variante, le découpeur 30 peut partitionner l’image de traitement 22 en le jeu de régions 32 par une méthode de partition en polygones convexes telle que décrite dans l’article Duan, L., & Lafarge, F. (2015). “ Image partitioning into convex polygons. ” In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 3119-3127). Cette méthode repose sur la construction d’un diagramme de Voronoï dont les cellules sont des polygones convexes en se conformant à des lignes droites déjà tracées au sein de l’image de traitement 22. On peut ici obtenir des régions 34 dont on peut contrôler les dimensions, et qui préservent les bords des formes ou objets au sein de l’image de traitement 22 à une échelle subpixelique. Le jeu de régions 32 fournit ici une représentation des hétérogénéités au sein de l’image de traitement 22. Dans le cas tridimensionnel, où plusieurs images de traitement 22 sont produites par le suréchantillonneur 20, le découpeur 30 partitionne les images de traitement 22 à l’aide d’une méthode de supervoxelisation, comme l’une de celles décrites dans l’article Xu, C., & Corso, J. J. (2012, June). “ Evaluation of super-voxel methods for early video processing. ” In 2012 IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1202-1209). IEEE. Les régions 34 déterminées par le découpeur 30 sont ainsi - suffisamment grandes pour que la zone de ponction d’une aiguille puisse être sensiblement incluse dans une des régions 34, et - suffisamment homogènes pour qu’un prélèvement au sein d’une région 34 soit représentatif de cette région 34. Le sélecteur 40 détermine, parmi les régions 34, lesquelles sont pertinentes pour un prélèvement, de sorte que les valeurs de paramètre de diffusion dans ces régions soient représentatives de l’ensemble des paramètres de diffusion. Pour ce faire, le sélecteur 40 détermine au sein du jeu de paramètres de diffusion 36 un sous-jeu de paramètres de diffusion 42 qui comprend autant de paramètres de diffusion que le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure 162. Le nombre de ponctions à effectuer étant au moins égal à deux, le sous-jeu de paramètres de diffusion 42 comprend au moins deux paramètres de diffusion. Un premier paramètre de diffusion 420 des paramètres de diffusion est choisi dans le premier décile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion 36. Un deuxième paramètre de diffusion 426 des paramètres de diffusion est choisi dans le dernier décile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion 36. Le premier paramètre de diffusion 420 et le deuxième paramètre de diffusion 426 peuvent par exemple chacun valoir la valeur médiane de leur décile respectif. Cela permet de s’assurer que le sous-jeu de paramètres de diffusion 42 déterminé par le sélecteur 40 est représentatif des valeurs de paramètre de diffusion des régions 34 du jeu de régions 32, en particulier des valeurs extrémales des paramètres de diffusion du jeu de paramètres de diffusion 36. Dans un mode de réalisation, le premier paramètre de diffusion 420 et le deuxième paramètre de diffusion 426 sont choisis respectivement dans le 5-ième et le 95-ième percentile du jeu de paramètres de diffusion, de préférence dans le 2-ième et le 98-ième percentile. Ici, le premier paramètre de diffusion 420 et le deuxième paramètre de diffusion 426 valent chacun la valeur médiane de leur quantile respectif. Lorsque le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure 162 est supérieur à 2, le sélecteur 40 détermine des paramètres de diffusion 424 supplémentaires en plus du premier paramètre de diffusion 420 et du deuxième paramètre de diffusion 426. Les valeurs respectives de ces paramètres de diffusion 424 supplémentaires sont comprises entre la valeur du premier paramètre de diffusion 420 et la valeur du deuxième paramètre de diffusion 426. Dans un mode de réalisation, le sélecteur 40 choisi les paramètres de diffusion 424 compris entre le premier paramètre de diffusion 420 et le deuxième paramètre de diffusion 426 de sorte que les paramètres de diffusion du sous-jeu de paramètres de diffusion 42 présentent des valeurs équidistantes deux à deux. Pour ce faire, le sélecteur 40 applique l’équation (1) de l’Annexe A, où Dmin est la valeur du premier paramètre de diffusion 420, Dmax est la valeur du deuxième paramètre de diffusion 426, N est le nombre de ponctions à effectuer dans une procédure de biopsie des données de procédure 162, j est un nombre entier valant entre 1 et le nombre de ponctions à effectuer inclus et Dj est la valeur du j-ième paramètre de diffusion du sous-jeu de paramètres de diffusion 42. Le sous-jeu de paramètres de diffusion 42 ainsi obtenu est représenté sur la figure 6, où l’axe des abscisses indique les valeurs de paramètre de diffusion et l’axe des ordonnées indique la probabilité d’avoir une valeur de paramètre de diffusion. Le sous-jeu de paramètres de diffusion 42 comprend peu de paramètres de diffusion (4, dans l’exemple décrit ici), mais ces derniers sont très représentatifs de l’ensemble des paramètres de diffusion du jeu de paramètres de diffusion 36, y compris pour les valeurs extrêmes. De manière alternative, lorsque le jeu de paramètres de diffusion 36 présente une distribution de ses paramètres de diffusion autour de la valeur médiane M des paramètres de diffusion du jeu de paramètres de diffusion 36 très asymétrique, le sélecteur 40 détermine les paramètres de diffusion 424 selon la formule (2) de l’Annexe A, où Dini est déterminé selon la formule (3) de l’Annexe A et Delta est déterminé selon la formule (4) de l’Annexe A. Cette variante permet de donner moins de poids à la plus longue queue de la distribution des paramètres de diffusion du jeu de paramètres de diffusion 36, de sorte que le sous-jeu de paramètres de diffusion 42 est représentatif de la répartition des paramètres de diffusion du jeu de paramètres de diffusion 36. Cette asymétrie peut par exemple apparaître en cas de bruit trop important sur l’image matricielle 12, ce qui perturbe davantage les petites valeurs de paramètre de diffusion que les hautes valeurs de paramètre de diffusion. La détermination de cette asymétrie, et donc le choix de cette méthode asymétrique ou de la méthode par équidistance décrite plus haut, peut être réalisée manuellement, ou automatiquement par le sélecteur 40. Dans un mode de réalisation, le sélecteur 40 calcule le coefficient d’asymétrie (« skewness » en anglais) du jeu de paramètres de diffusion 36. Si ce coefficient d’asymétrie dépasse un certain seuil, le sélecteur 40 détermine les paramètres de diffusion 424 selon la formule (2). Dans les autres cas, le sélecteur 40 applique la formule (1). Le sélecteur 40 renvoie un sous-jeu de régions 44 comprenant des régions 46 tirées du jeu de régions 32. Chaque région 46 du sous-jeu de régions 44 est associée à un paramètre de diffusion sensiblement égal à l’un des paramètres de diffusion du sous-jeu de paramètres de diffusion 42. En outre, dans l’exemple décrit ici, tous les paramètres de diffusion sont chacun associé à au moins une des régions 46. En variante, pour chaque paramètre de diffusion du sous-jeu de paramètres de diffusion 42, le sous-jeu de régions 44 peut comprendre toutes les régions 34 du jeu de régions 32 associées audit paramètre de diffusion du sous-jeu de paramètres de diffusion 42. Dans le mode de réalisation où le jeu de paramètres de diffusion est découpé en quantiles, le paramètre de diffusion de chaque région 46 du sous-jeu de régions 44 est inclus dans le même quantile que le paramètre de diffusion du sous-jeu de paramètres de diffusion 42 associé. Le sous-jeu de régions 44 comprend des régions 46 présentant des valeurs de paramètre de diffusion bien réparties dans le jeu de paramètres de diffusion 36. De fait, un prélèvement dans plusieurs de ces régions 46 dont les valeurs de paramètre de diffusion sont deux à deux différentes est représentatif de l’ensemble des régions 34. Cependant, la tumeur 200 présente un certain nombre de particularités comme la forme du jeu de contraintes 300 ou la présence de régions nécrotiques 500. Sur la base de ces particularités, le guide 50 détermine parmi le sous-jeu de régions 44 quelles sont les régions à prélever, et comment réaliser ces prélèvements. Pour ce faire, le guide 50 détermine, à partir du sous-jeu de régions 44, des données de jeux de paramètres de ponction 52, dont le nombre est égal au nombre de ponctions à effectuer des données de procédure 162. Chaque jeu de paramètres de ponction des données de jeux de paramètres de ponction 52 comprend une profondeur de ponction 520, une orientation de ponction 522 et un point d’entrée de ponction 524, représentés dans l’exemple décrit ici sur la figure 7. Chaque jeu de paramètres de ponction définit avec les données d’aiguille 160 une zone de ponction 526, visible figure 11, qui est sensiblement incluse dans l’une des régions 46 du sous-jeu de régions 44. Le guide 50 détermine les jeux de paramètres de ponction des données de jeux de paramètres de ponction 52 de sorte que les jeux de paramètres de ponction respectent ensemble le jeu de contraintes 300 des données de procédure 162. Dans l’exemple représenté sur la figure 8, le guide 50 reçoit un sous-jeu de régions 44 issu du sélecteur 40 comprenant quatre régions 46. Ici, le sous-jeu de paramètres de diffusion 42 comprend trois paramètres de diffusion P1, P2 et P3. Les paramètres de diffusion P1 et P2 sont chacun associés à une unique région du sous-jeu de régions 44 respectivement référencées « 1 » et « 2 » sur la figure 8. Le paramètre P3 est associé à deux régions du sous-jeu de régions 44 référencées « 3 » sur la figure 8. Le guide 50 sélectionne alors, parmi ces régions 46, un jeu de régions 54, représenté sur la figure 9, adapté pour une ponction en fonction du jeu de contraintes 300. Comme la procédure prévoit la réalisation de trois biopsies, ce jeu de régions 54 comporte trois régions 540, 542 et 544. Les régions 540 et 542 correspondent respectivement aux paramètres P1 et P2. La région 544 étiquetée « 3 » est sélectionnée parmi l’une des deux régions correspondant au paramètre de diffusion P3 sur la figure 8. Dans certains cas, le guide 50 peut déterminer que le sous-jeu de régions 44 est incompatible avec le jeu de contraintes 300. Cela signifie qu’il n’est pas possible d’effectuer autant de ponctions que prévu initialement en respectant le jeu de contraintes 300. Dans ce cas, le sélecteur 40 est exécuté pour déterminer un nouveau sous-jeu de paramètres de diffusion 42 comprenant un paramètre de diffusion en moins que précédemment, puis un sous-jeu de régions 44. Cela est répété jusqu’à ce que le guide 50 détermine un sous-jeu de régions 44 compatible avec le jeu de contraintes 300, ou qu’il soit déterminé que la procédure de biopsie est impossible. Dans un autre exemple, représenté sur la figure 10 et la figure 11, le nouveau jeu de régions 54 sélectionné par le guide 50 comporte trois régions 540, 542 et 544. La zone de ponction 526 des données de jeux de paramètres de ponction 52 déterminées par le guide 50 est ici sensiblement incluse dans la région 544 du nouveau jeu de régions 54. Les données de jeux de paramètres de ponction 52 déterminées par le guide 50 sont fournies à un chirurgien ou un radiologue qui est alors en mesure de réaliser des biopsies bien plus pertinentes que s’il les choisissait à la main ou aléatoirement. En outre, comme le nombre de biopsies réalisé est faible, inférieur à 4 dans l’exemple décrit ici, les risques médicaux sont fortement diminués. Il est maintenant fait référence aux figures 12 à 15. Dans le mode de réalisation décrit ici, le dispositif d’imagerie 1 récupère le résultat d’une procédure de biopsie réalisée conformément aux données de jeux de paramètres de ponction 52. Ce résultat est stocké dans la mémoire sous la forme de données de ponction 58. A partir des données de ponction 58, le dispositif d’imagerie 1 reconstruit une carte de densité de la tumeur 200. Pour ce faire, le dispositif d’imagerie 1 comprend un corrélateur 60 et un constructeur 70. Le corrélateur 60 tire des données de ponction 58 une corrélation entre les valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion 36 et des valeurs de densité cellulaire dans la tumeur 200. La densité cellulaire peut être une densité de cellule totale ou une densité de cellules cancéreuses. Le constructeur 70 utilise cette corrélation pour reconstruire une carte de densité cellulaire au sein de la tumeur 200. Les données de ponction 58 comprennent un jeu de densités cellulaires. Chaque densité cellulaire est associée à l’une des zones de ponction 526 des données de jeux de paramètres de ponction 52. Chaque densité présente une valeur représentant une densité cellulaire de la zone de ponction 526 qui lui est associée. Ces données de ponction 58 peuvent être obtenues après une procédure de biopsie par un chirurgien ou radiologue et après analyse des échantillons prélevés dans les zones de ponction 526 des données de jeux de paramètres de ponction 52. L’analyse de ces données de ponction 58 peut être réalisée par une méthode d’histologie comme celle décrite dans l’article Yin, Y., Sedlaczek, O., Müller, B., Warth, A., González-Vallinas, M., Lahrmann, B., Grabe, N., Kauczor, HU., Breuhahn, K., Vignon-Clementel, IE., Drasdo, D. (2018). “ Tumor cell load and heterogeneity estimation from diffusion- weighted MRI calibrated with histological data: an example from lung cancer. ” IEEE transactions on medical imaging, 37(1), 35-46. Le corrélateur 60 reçoit les données de ponction 58 et associe à chaque valeur de densité cellulaire associée à l’une des zones de ponction 526 la valeur de paramètre de diffusion de la région 46 dans laquelle est sensiblement incluse ladite zone de ponction 526. Le corrélateur 60 détermine des données de corrélation 62 qui associent des valeurs de densité cellulaire à des valeurs de paramètre de diffusion parmi le jeu de paramètres de diffusion 36. Dans le mode de réalisation décrit ici, le corrélateur 60 détermine des paires associant chacune une valeur de paramètre de diffusion et une valeur de densité cellulaire associées à une des zones de ponction des données de jeux de paramètres de ponction 52. Sur la base de ces paires, le corrélateur 60 réalise une interpolation linéaire dont le résultat permet de relier les valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion 36 à des valeurs de densité cellulaire. Le corrélateur 60 détermine des données de corrélation 62 sur la base du résultat de l’interpolation linéaire. Les figures 13, 14 et 15 représentent des interpolations linéaires pour un nombre de ponctions des données de procédure 162 valant respectivement deux, trois et quatre. Les figures 13, 14 et 15 sont munies d’un axe des abscisses indiquant les valeurs de paramètre de diffusion, et un axe des ordonnées indiquant une densité cellulaire. Plus la valeur de paramètre de diffusion est élevée, ce qui indique une grande mobilité des molécules d’eau au sein des tissus, plus la densité cellulaire est faible. En variante, l’interpolation réalisée par le corrélateur 60 peut être une interpolation polynomiale strictement monotone, ou autre fonction strictement monotone. Le constructeur 70 détermine des données de densité 72 à partir de l’image de traitement 22 et des données de corrélations 62. Les données de densité 72 comprennent une image de densité. Chaque pixel de l’image de densité correspond à une région de l’image en coupe à laquelle correspond également un pixel de l’image de traitement 22. Le constructeur 70 associe à chaque pixel de l’image de densité la valeur de densité cellulaire associée dans les données de corrélation 62 à la valeur de paramètre de diffusion dudit pixel de l’image de traitement 22. Ainsi, à partir de l’image matricielle 14, le dispositif d’imagerie 1 détermine ici un nombre réduit de prélèvements à réaliser, puis, partant du résultat de ces prélèvements, est en mesure de reconstruire une carte précise de la densité cellulaire de la tumeur 200. Il est fait référence à la figure 16. La figure 16 est munie d’un axe des abscisses indiquant un nombre de ponctions effectuées, et d’un axe des ordonnées indiquant une valeur de charge tumorale. Dans un mode de réalisation, non représenté sur les figures, le dispositif d’imagerie 1 comprend en outre un estimateur agencé pour déterminer une charge tumorale de la tumeur 200. L’estimateur réalise ici une intégration numérique surfacique sur toute l’aire de l’image de densité de laquelle il tire la charge tumorale. La figure 16 représente une charge tumorale 602, 604, 606 déterminée par l’estimateur, selon que le nombre de ponctions soit de deux, trois ou quatre, respectivement, et compare cette charge tumorale à une charge tumorale de référence 608. Plus le nombre de ponctions est élevé, et plus la charge tumorale déterminée par l’estimateur est proche de la charge tumorale de référence 608. Le dispositif d’imagerie 1 est ainsi capable de mesurer une charge tumorale avec seulement deux biopsies, là où les méthodes classiques avec des biopsies prises aléatoirement avec 8, voire 10 biopsies sont moins précises. Avec trois ou quatre biopsies, la charge tumorale mesurée est encore plus précise, tout en conservant un nombre de ponctions contenu. Ici, le dispositif d’imagerie 1 est ainsi capable de déterminer la charge tumorale de la tumeur 200 à partir du résultat de prélèvements suivant les données de jeux de paramètres de ponction 52, et de visualiser et/ou quantifier l’hétérogénéité de la tumeur. Il est fait référence aux figures 17 et 18. Chaque figure représente trois histogrammes basés sur la détermination de charges tumorales à partir de deux, trois et quatre biopsies. Plus précisément, l’abscisse indique une valeur de charge tumorale, et l’ordonnée indique le pourcentage de biopsies présentant une valeur de charges tumorales estimées par rapport à l’ensemble des biopsies réalisées. Ainsi, sur la figure 17, 10% des procédures de biopsies impliquant 2 biopsies induisent une charge tumorale estimée de 600 000 cellules par mm 3 . Sur ces figures, une valeur de charge tumorale de référence 170 est également représentée afin d’indiquer la valeur cible idéale qui devrait être estimée. Afin de montrer l’intérêt de l’invention par rapport à l’existant, on a représenté sur la figure 17 un histogramme tiré de biopsies choisies au moyen du dispositif selon l’invention, tandis que la figure 18 représente un histogramme réalisé à partir de ponctions réalisées de manière aléatoire en respectant le jeu de contraintes 300. Ces figures montrent que les données de jeux de paramètres de ponction 52 déterminées par le dispositif d’imagerie 1 permettent de réaliser des ponctions permettant de déterminer une charge tumorale bien plus proche de la charge tumorale réelle que des ponctions aléatoires. Ces figures montrent également que les mesures de charge tumorale réalisées sur la base des données de jeux de paramètre de ponction 52 présentent une dispersion bien moindre que les mesures réalisées avec des ponctions aléatoires. L’utilisation de données de jeux de paramètres de ponction 52 déterminées par le dispositif d’imagerie 1 permet donc au corrélateur 60, au constructeur 70 et à l’estimateur de déterminer une charge tumorale beaucoup plus fiable, c’est-à-dire proche de la valeur de référence 170. Le dispositif d’imagerie 1 permet à un chirurgien ou un radiologue de mesurer précisément et de manière robuste une charge tumorale à partir d’un très faible nombre de ponctions, en général trois à cinq fois moins que les procédures classiques. Le corrélateur 60, le constructeur 70 et l’estimateur sont ici des programmes exécutés par le processeur de l’ordinateur. Les variantes décrites pour le suréchantillonneur 20, le découpeur 30, le sélecteur 40 et le guide 50 peuvent également s’appliquer au corrélateur 60, au constructeur 70 et à l’estimateur. Dans ce qui précède, le découpeur 30 détermine des régions 34 présentant une taille supérieure ou sensiblement égale à la zone de ponction d’une aiguille de biopsie. En variante, le découpeur 30 pourrait déterminer des régions 34 dont les dimensions sont inférieures à la longueur de ponction, mais supérieures au diamètre de ponction. Pour les biopsies réalisées sur cette base, les mesures histologiques ne seraient alors réalisées que sur la partie des prélèvements correspondant aux régions 540, 542, 544. Le dispositif peut aussi en variante recevoir dans la mémoire 10 des données d’autres types d’imagerie non-invasive dont les pixels des images matricielles 14 sont associés, au lieu du paramètre de diffusion dans le cas de DWI, à un paramètre qui reflète la densité cellulaire. Annexe A (1) Dj = D min + ( j – 1)( D max – D min )/( N – 1) (2) Dj = Dini + Delta ( j − 1) (3) D ini = M − min (| M − D min | , | M − D max |) (4) Delta = 2( M − D ini ) / ( N −1) Dispositif d’imagerie comprenant : - une mémoire (10), agencée pour recevoir des données d’imagerie (12) comprenant au moins une image matricielle (14) tirée d’une image par résonnance magnétique de diffusion en coupe d’une tumeur, chaque pixel de ladite image matricielle (14) étant associé à un paramètre de diffusion dont la valeur représente la mobilité de molécules d’eau au sein de ladite tumeur, des données de biopsie (16) comprenant des données d’aiguille (160) définissant les dimensions d’une ponction réalisée au moyen d’une aiguille de biopsie, et des données de procédure (162) comprenant un nombre de ponctions à effectuer dans une procédure de biopsie supérieur ou égal à 2 et un jeu de contraintes (300) associées à des contraintes interventionnelles à respecter pour réaliser le nombre de ponctions à effectuer, - un suréchantillonneur (20), agencé pour suréchantillonner l’image matricielle (14) en une image de traitement (22) dont la résolution spatiale est telle que chaque pixel de l’image de traitement (22) correspond à une région de l’image en coupe sensiblement carrée dont le côté présente une longueur inférieure à une dimension de diamètre d’aiguille des données d’aiguille (160), - un découpeur (30) agencé pour partitionner l’image de traitement (22) issue du suréchantillonneur (20) en un jeu de régions (32) dans lequel chaque région (34) comprend des pixels de l’image de traitement (22) directement voisins au moins deux à deux, est associée à un paramètre de diffusion dont la valeur est sensiblement égale à la moyenne des valeurs des paramètres de diffusion associés aux pixels qui la composent, la variance des valeurs des paramètres de diffusion associés aux pixels de la région est inférieure à une valeur de variance donnée, correspond à une portion de l’image par résonnance magnétique de diffusion en coupe de ladite tumeur dont les dimensions sont supérieures ou sensiblement égales aux dimensions d’une ponction réalisée au moyen d’une aiguille de biopsie des données de biopsie (16), et dans lequel les paramètres de diffusion associés à chaque région (34) du jeu de régions (32) forment un jeu de paramètres de diffusion (36), - un sélecteur (40), agencé pour déterminer au sein du jeu de paramètres de diffusion (36) un sous-jeu de paramètres de diffusion (42) comprenant autant de paramètres de diffusion que le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure (162), le sous-jeu de paramètres de diffusion (42) comprenant au moins un premier paramètre de diffusion (420) choisi dans le premier décile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion (36), un deuxième paramètre de diffusion (426) dans le dernier décile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion (36), et, lorsque le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure (162) est supérieur à 2, des paramètres de diffusion (424) dont les valeurs de paramètre de diffusion respectives sont comprises entre la valeur du premier paramètre de diffusion (420) et la valeur du deuxième paramètre de diffusion (426), renvoyer un sous-jeu de régions (44) tirées du jeu de régions (32) et dans lequel chaque région (46) est associée à un paramètre de diffusion sensiblement égal à l’un des paramètres du sous-jeu de paramètres de diffusion (42), - un guide (50), agencé pour déterminer, à partir du sous-jeu de régions (44), des données de jeux de paramètres de ponction (52) dont le nombre est égal au nombre de ponctions à effectuer des données de procédure (162), chaque jeu de paramètres de ponction comprenant une profondeur de ponction (520), une orientation de ponction (522) et un point d’entrée de ponction (524) et définissant avec les données d’aiguille (160) une zone de ponction (526) qui est sensiblement incluse dans une des régions (544) du sous-jeu de régions (54), de telle sorte que les jeux de paramètres de ponction (52) respectent ensemble le jeu de contraintes (300) des données de procédure (162). Dispositif d’imagerie selon la revendication 1, dans lequel le suréchantillonneur (20) est agencé pour suréchantillonner l’image matricielle (14) en l’image de traitement (22) en réalisant une interpolation. Dispositif d’imagerie selon la revendication 2, dans lequel le suréchantillonneur (20) est agencé pour réaliser une interpolation bicubique pour suréchantillonner l’image matricielle (14) en l’image de traitement (22). Dispositif d’imagerie selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le découpeur (30) est agencé pour partitionner l’image de traitement (22) issue du suréchantillonneur (20) par une méthode de superpixelisation. Dispositif d’imagerie selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le nombre de ponctions à effectuer dans une procédure de biopsie des données de procédure (162) que stocke la mémoire (10) est inférieur ou égal à 4. Dispositif d’imagerie selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le sélecteur (40) choisit le premier paramètre de diffusion (420) dans le deuxième percentile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion (36), et le deuxième paramètre de diffusion (426) dans le quatre-vingt-dix-huitième percentile des valeurs de paramètre de diffusion du jeu de paramètres de diffusion (36). Dispositif d’imagerie selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le premier paramètre de diffusion (420) et le deuxième paramètre de diffusion (426) sont chacun égaux à la valeur médiane de leur quantile respectif. Dispositif d’imagerie selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lorsque le nombre de ponctions à effectuer des données de procédure (162) est supérieur à 2, le sélecteur (40) choisit les paramètres de diffusion (424) du sous-jeu de paramètres de diffusion (42) de sorte qu’ils soient équidistants deux à deux. Dispositif d’imagerie selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel lorsque le nombre de ponctions ( N ) à effectuer des données de procédure (162) est supérieur à 2, le sélecteur (40) détermine une valeur médiane ( M ) des paramètres de diffusion du jeu de paramètres de diffusion (36), et détermine les paramètres de diffusion ( Dj ), j étant un entier naturel compris entre 1 et le nombre de ponctions ( N ) à effectuer des données de procédure (162), du sous-jeu de paramètres de diffusion (42) selon l’équation : Dj = D ini + Delta ( j − 1), où D ini vérifie l’équation : D ini = M − min (| M − D min | , | M − D max |) et Delta vérifie l’équation : Delta = 2( M − D ini ) / ( N −1), D min étant égal à la valeur du premier paramètre de diffusion (420) déterminé par le sélecteur (40) et D max étant égal à la valeur du deuxième paramètre de diffusion (426) du sous-jeu de paramètres de diffusion (42) déterminé par le sélecteur (40). Dispositif d’imagerie selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la profondeur de ponction (520), l’orientation de ponction (522), le point d’entrée de ponction (524) de chacun des jeux de paramètres de ponction (52) déterminés par le guide (50) définissent avec les données de biopsie (16) une trajectoire de ponction de l’aiguille de biopsie, et dans lequel le jeu de contraintes (300) des données de procédure (162) stockées dans la mémoire (10) comprend une ou plusieurs contraintes choisies dans le groupe comprenant : - les ponctions d’une procédure de biopsie doivent avoir le même point d’entrée (524) dans la tumeur (200), - les trajectoires de ponction sont en ligne droite et doivent être comprises dans un angle maximal de ponction, - la profondeur de ponction (520) est inférieure à une profondeur maximale de ponction, - la zone de ponction (526) est éloignée des bords de la tumeur (200) d’une distance prédéterminée, - si la tumeur (200) comprend une zone nécrosée (500), la trajectoire de ponction ne pénètre pas ladite zone nécrosée (500), - si la tumeur (200) comprend une zone de tissus gras, aucune des zones de ponction (526) n’intersecte ladite zone de tissus gras, - au moins un des points d’entrée (524) des données de jeux de paramètres de ponction (52) est fixé à l’avance. Dispositif d’imagerie selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la mémoire (10) est en outre agencée pour recevoir des données de ponction (58) comprenant un jeu de densités cellulaires, chaque densité cellulaire étant associée à l’une des zones de ponction (526) des données de jeux de paramètres de ponction (52), chaque densité cellulaire ayant une valeur représentant une densité cellulaire de ladite zone de ponction (526), le dispositif d’imagerie (1) comprenant en outre : - un corrélateur (60), agencé pour associer à chaque valeur de densité cellulaire associée à l’une des zones de ponction (526) la valeur de paramètre de diffusion de la région (544) dans laquelle est sensiblement incluse ladite zone de ponction (526), et ce pour le jeu de région (54), et pour en tirer des données de corrélation (62) associant des valeurs de densité cellulaire et des valeurs de paramètre de diffusion parmi le jeu de paramètres de diffusion (36), et - un constructeur (70), agencé pour déterminer des données de densité (72) à partir de l’image de traitement (22) et des données de corrélations (62), les données de densité (72) comprenant une image de densité dont chaque pixel, qui correspond à une région de l’image en coupe, est associé à une densité cellulaire dont la valeur est associée dans les données de corrélation (62) à la valeur de paramètre de diffusion d’un pixel de l’image de traitement (22) correspondant à ladite région de l’image en coupe dudit pixel. Dispositif d’imagerie selon la revendication 11, dans lequel le corrélateur (60) réalise une interpolation linéaire ou non linéaire strictement monotone sur la base de paires formées d’une valeur de paramètre de diffusion et d’une valeur de densité cellulaire associées à une zone de ponction (526) et tire du résultat de ladite interpolation les données de corrélation (62). Dispositif d’imagerie selon la revendication 11 ou 12, dans lequel la densité cellulaire des données de ponction et des données de densité (72) correspond à une densité de cellules totale ou une densité de cellules cancéreuses. Dispositif d’imagerie selon l’une des revendications 11 à 13 comprenant en outre un estimateur agencé pour déterminer une charge tumorale de la tumeur (200) sur la base des données de densité (72).