Brevet FR3124936A1 — publié le 20230113

L’invention concerne un robot cathéter comprenant un système de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé (28) avec extrémité distale libre (29), mettant en œuvre un procédé de navigation automatique comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé (28), d’un réseau de circulation sanguine (21), de leur interaction , une étape de détermination : d’une trajectoire à suivre, entre le point de départ et le point d’arrivée (27), une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé (28), obtenue par une procédure de recherche arborescente, une étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée, avec compensation des écarts par rapport à la trajectoire déterminée le long du réseau modélisé (21), par régulation en boucle fermée. Figure pour l’abrégé : Fi gure 2 ROBOT CATHETER, système DE NAVIGATION AUTOMATIQUE, ET PROCEDE DE NAVIGATION AUTOMATIQUE D’UN INSTRUMENT MEDICAL SOUPLE ALLONGE DOMAINE DE L’INVENTION L’invention concerne un robot cathéter, un système de navigation automatique, et un procédé de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé qui est un cathéter ou un guide de cathéter, avec extrémité distale libre. ARRIERE PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Selon un premier art antérieur, par exemple décrit dans la demande de brevet US2020/0129740, il est connu un système de navigation automatique dans un robot pour un instrument médical souple allongé. Toutefois dans ce document la navigation automatique pour cet instrument médical souple allongé est uniquement envisagée, et il n’est pas précisé quel algorithme peut commander les déplacements de cet instrument médical souple allongé. Selon un deuxième art antérieur, par exemple décrit dans l’article en langue anglaise ayant pour titre « Automatic control of cardiac ablation catheter with deep reinforcement learning method », il est connu un système de navigation automatique dans un robot pour un instrument médical souple allongé, mais cet instrument médical souple allongé est d’un type particulier qui possède une extrémité distale qui est dirigeable (« steerable catheter » selon la terminologie anglo-saxonne), qui est en fait un cathéter d’ablation à pointe dirigeable, ce qui rend bien sûr la navigation automatique plus facile à réaliser pour cet instrument médical souple allongé possédant une extrémité distale dirigeable. De plus, pour déterminer la trajectoire à suivre par cet instrument médical souple allongé possédant une extrémité distale dirigeable, la méthode de navigation utilise une méthode d’apprentissage par renforcement en réseaux profonds (DQN, pour « Deep Q-Learning » en langue anglaise), laquelle méthode présente deux inconvénients qui sont d’abord la nécessité d’entraînement préalable et ensuite la difficulté de généralisation à tout type de topologie et de géométrie d’artères d’un patient. Selon un troisième art antérieur, par exemple décrit dans l’article en langue anglaise ayant pour titre « Reinforcement learning for guidewire navigation in coronary phantom », il est connu un système de navigation automatique dans un robot pour un instrument médical souple allongé, mais cette navigation n’est réalisée que dans un espace à deux dimensions (2D), la possibilité de l’adapter pour une navigation automatique dans un espace à trois dimensions (3D) restant purement hypothétique, ce qui ne fait pas de cette navigation automatique un bon candidat pour évoluer en trois dimensions (3D) dans un réseau de circulation sanguine réel. De plus, pour déterminer la trajectoire à suivre par cet instrument médical souple allongé possédant une extrémité distale dirigeable, la méthode de navigation utilise une méthode d’apprentissage par renforcement en réseaux profonds (DQN, pour « Deep Q-Learning » en langue anglaise, ou DDPG pour « Deep Deterministic Policy Gradient » en langue anglaise), laquelle méthode présente deux inconvénients qui sont d’abord la nécessité d’entraînement préalable et ensuite la difficulté de généralisation à tout type de topologie et de géométrie d’artères d’un patient. Dans l’ensemble de l’art antérieur considéré, l’invention constate qu’il n’existe aucun système de navigation automatique capable à la fois : d’être efficace pour une famille plus large d’instrument médical souple allongé, et en particulier celle dont l’extrémité distale est libre, c’est-à-dire n’est pas dirigeable (au contraire par exemple des endoscopes dont la pointe est souvent dirigeable, notamment par plusieurs câbles fixés à cette pointe), d’être facilement utilisable et applicable à une large gamme de réseau de circulation sanguine pour de nombreux patients, ou même à une large gamme de portions de réseau de circulation sanguine d’un patient, d’assurer un asservissement efficace, rapide et sécurisé à une trajectoire optimisée, et ceci, au sein d’un réseau de circulation sanguine d’un patient, intrinsèquement imbriqué, vaste et complexe. OBJETS DE L’INVENTION Le but de la présente invention est de fournir un robot cathéter, un système de navigation et un procédé de navigation palliant au moins partiellement les inconvénients précités. Plus particulièrement, l’invention vise à fournir, pour ce faire, un système de navigation d’instrument médical souple allongé d’un robot cathéter implémentant un procédé de navigation automatique, ainsi que le robot cathéter associé et le procédé de navigation automatique associé, qui réalise : une modélisation particulière, adaptée aux instruments médicaux souples allongés sans extrémité distale dirigeable, basée sur un suivi minutieux de l’évolution de cette extrémité distale libre pas dirigeable, en particulier lors de son interaction potentielle avec une paroi de vaisseau sanguin dans le réseau de circulation sanguine du patient, de manière à obtenir une navigation automatique qui soit performante (parcours rapide et court dans le réseau de circulation sanguine) et sécurisée (sans risque de traverser la paroi d’un vaisseau sanguin), une planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé qui assure un suivi effectif d’une trajectoire déterminée de manière optimisée dans le réseau astucieusement modélisé, basée sur une méthode qui s’est révélée particulièrement simple et efficace pour ce type de parcours dans un réseau vaste aux multiple embranchements, dérivations et recroisements, qui est la recherche arborescente, de manière à obtenir une navigation automatique qui soit performante (parcours rapide et court dans le réseau de circulation sanguine) et stable (pas de besoin permanent ou trop fréquent de correction d’erreur, ou même de recalcul complet pour cause de divergence). Selon l’invention, il est prévu un robot cathéter comprenant un système de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé qui est un cathéter ou un guide de cathéter, avec extrémité distale libre, mettant en œuvre un procédé de navigation automatique comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé, d’un réseau de circulation sanguine d’un patient, le long duquel l’instrument médical souple allongé est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau et cet instrument médical souple allongé, par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau, à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine réel de ce patient, une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé, de la position d’un point d’arrivée dans le réseau modélisé, d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé, entre le point de départ et le point d’arrivée, par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé, entre le point de départ et le point d’arrivée, avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé, une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé, obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé, évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés, une étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée, le long du réseau de circulation sanguine réel dudit patient, avec compensation des écarts par rapport à la trajectoire déterminée le long du réseau modélisé, par régulation en boucle fermée. Un cathéter avec une extrémité distale libre, est un cathéter avec une extrémité distale qui n’est pas dirigeable selon une direction donnée. Lorsque l’extrémité distale de ce cathéter arrive à un embranchement dans le réseau de circulation sanguine, cette extrémité distale ne peut pas être déformée par un actionneur pour être dirigée d’un côté pour aller dans la branche choisie au niveau de l’embranchement, mais ne peut être que tournée autour de son axe longitudinal, qui est aussi son axe de progression. L’extrémité distale libre du cathéter est encore appelée la pointe du cathéter. Un cathéter avec une extrémité distale libre est dépourvu de tout mécanisme de déformation de son extrémité distale. Un guide de cathéter avec une extrémité distale libre, est un guide de cathéter avec une extrémité distale qui n’est pas dirigeable selon une direction donnée. Lorsque l’extrémité distale de ce guide de cathéter arrive à un embranchement dans le réseau de circulation sanguine, cette extrémité distale ne peut pas être déformée par un actionneur pour être dirigée d’un côté pour aller dans la branche choisie au niveau de l’embranchement, mais ne peut être que tournée autour de son axe longitudinal, qui est aussi son axe de progression. L’extrémité distale libre du guide de cathéter est encore appelée la pointe du guide de cathéter. Un guide de cathéter avec une extrémité distale libre est dépourvu de tout mécanisme de déformation de son extrémité distale. A l’inverse, un cathéter dirigeable (ou « steerable catheter » selon la terminologie anglo-saxonne) est un cathéter dont l’extrémité distale est pilotable par le praticien afin qu’il dirige l’extrémité distale du cathéter de la manière souhaitée. Le praticien pilote le cathéter en déformant l’extrémité distale via un mécanisme de déformation, par exemple des câbles qui sont tirés ou relâchés en fonction de la déformation souhaitée. Les images du réseau de circulation sanguine réel de ce patient peuvent inclure ou être par exemple des radios, des images à rayons X, et notamment être des images bidimensionnelles (2D). Les images du réseau de circulation sanguine réel du patient peuvent également inclure un Coroscan 3D (pour « Coronary Computed Tomography Scan » selon la terminologie anglo-saxonne), et/ou une IRM. Les images du réseau de circulation sanguine réel du patient peuvent inclure des images tridimensionnelles (3D). Les images tridimensionnelles peuvent être construites à partir d’images bidimensionnelles. Selon l’invention, il est aussi prévu un robot cathéter comprenant un système de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé qui est un cathéter ou un guide de cathéter, avec extrémité distale libre, mettant en œuvre un procédé de navigation automatique comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé, d’un réseau de circulation sanguine d’un patient, le long duquel l’instrument médical souple allongé est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau et cet instrument médical souple allongé, par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau, à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine réel de ce patient, une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé, de la position d’un point d’arrivée dans le réseau modélisé, d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé, entre le point de départ et le point d’arrivée, par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé, entre le point de départ et le point d’arrivée, avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé, une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé, obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé, évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés. Selon l’invention, il est également prévu un système de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé qui est un cathéter ou un guide de cathéter, d’un robot cathéter, avec extrémité distale libre, mettant en œuvre un procédé de navigation automatique comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé, d’un réseau de circulation sanguine d’un patient, le long duquel l’instrument médical souple allongé est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau et cet instrument médical souple allongé, par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau, à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine réel de ce patient, une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé, de la position d’un point d’arrivée dans le réseau modélisé, d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé, entre le point de départ et le point d’arrivée, par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé, entre le point de départ et le point d’arrivée, avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé, une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé, obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé, évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés, une étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée, le long du réseau de circulation sanguine réel dudit patient, avec compensation des écarts par rapport à la trajectoire déterminée le long du réseau modélisé, par régulation en boucle fermée. Selon l’invention, il est ensuite prévu un système de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé qui est un cathéter ou un guide de cathéter, d’un robot cathéter, avec extrémité distale libre, mettant en œuvre un procédé de navigation automatique comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé, d’un réseau de circulation sanguine d’un patient, le long duquel l’instrument médical souple allongé est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau et cet instrument médical souple allongé, par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau, à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine réel de ce patient, une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé, de la position d’un point d’arrivée dans le réseau modélisé, d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé, entre le point de départ et le point d’arrivée, par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé, entre le point de départ et le point d’arrivée, avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé, une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé, obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé, évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés. Selon l’invention, il est encore prévu un procédé de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé qui est un cathéter ou un guide de cathéter, avec extrémité distale libre, d’un robot cathéter, comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé, d’un réseau de circulation sanguine d’un patient, le long duquel l’instrument médical souple allongé est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau et cet instrument médical souple allongé, par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau, à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine réel de ce patient, une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé, de la position d’un point d’arrivée dans le réseau modélisé, d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé, entre le point de départ et le point d’arrivée, par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé, entre le point de départ et le point d’arrivée, avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé, une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé, obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé, évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés, une étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée, le long du réseau de circulation sanguine réel dudit patient, avec compensation des écarts par rapport à la trajectoire déterminée le long du réseau modélisé, par régulation en boucle fermée. Selon l’invention, il est enfin prévu un procédé de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé qui est un cathéter ou un guide de cathéter, avec extrémité distale libre, d’un robot cathéter, comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé, d’un réseau de circulation sanguine d’un patient, le long duquel l’instrument médical souple allongé est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau et cet instrument médical souple allongé, par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau, à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine réel de ce patient, une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé, de la position d’un point d’arrivée dans le réseau modélisé, d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé, entre le point de départ et le point d’arrivée, par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé, entre le point de départ et le point d’arrivée, avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé, une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé, obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé, évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés. Suivant des modes de réalisation préférés, l’invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles, avec l’un quelconque des objets précités de l’invention. De préférence, ledit procédé de navigation automatique est apte à être mis en œuvre en temps réel, ladite procédure de recherche arborescente de l’étape de planification, effectue simultanément en parallèle, pour plusieurs déplacements différents possibles de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé, pour au moins 2 ou au moins 3 ou au moins 4 déplacements différents possibles, le cycle de planification suivant : simuler un déplacement possible de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé, évaluer le résultat de la simulation de ce déplacement possible, sélectionner le déplacement simulé, s’il est l’un des plus prometteurs parmi les différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée, au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés. Ainsi, non seulement la navigation automatique utilisée sera efficace, dans le sens où une trajectoire déterminée de manière optimisée sera suivie au plus près, mais aussi, ce parcours sera réalisé en un temps notablement plus court que prévu, grâce à la parallélisation du parcours de l’arborescence, laquelle entraînera certes un peu de travail en surplus mais gagnera un temps notable et particulièrement précieux pour une intervention sur patient à réaliser en temps réel. La procédure de recherche arborescente se prête particulièrement bien à cette parallélisation du parcours de l’arborescence, ce qui n’est pas forcément le cas d’un certain nombre d’autres techniques de détermination et de parcours d’une trajectoire optimisée. De préférence, si à la fin de ladite étape d’exécution, un ou plusieurs écarts à compenser sont évalués comme trop importants, par rapport à un ou plusieurs critères donnés : alors un recalage de la modélisation est effectué, et sur la modélisation recalée, sont ensuite effectuées : d’abord une nouvelle étape de détermination d’une nouvelle trajectoire, ensuite une nouvelle étape de planification d’une nouvelle séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé, à partir de la nouvelle trajectoire déterminée, enfin, le cas échéant, une nouvelle étape d’exécution de la nouvelle séquence de commandes planifiée. Ainsi, en cas, soit de trajectoire particulièrement longue, soit de parcours dans une portion particulièrement enchevêtrée du réseau de circulation sanguine du patient, cette association d’un recalage de la modélisation et d’une itération de certaines des étapes de déroulement de la navigation automatique, va assurer : d’une part, un guidage convergent et serré le long de la trajectoire déterminée, et d’autre part, de limiter notablement la quantité de calcul et de simulation à réaliser, en permettant d’utiliser des simplifications dans la simulation ou dans l’exploration de l’algorithme de recherche arborescente. Ainsi, un bon compromis peut être réalisé entre une relative simplicité du modèle utilisé et une fréquence relativement faible de recalages, tout en réduisant, voire en supprimant, le risque de voir le système diverger (pour cause d’écarts trop grands entre la réalité et sa modélisation). De préférence, ladite étape de création de modélisation effectue une représentation du système physique englobant à la fois l’instrument médical souple allongé et le réseau de circulation sanguine d’un patient, le long duquel l’instrument médical souple allongé est destiné à se déplacer, par simulation à éléments finis. Ainsi, ce type de méthode fonctionne particulièrement bien pour le type de système physique à modéliser, et en particulier le type de nombreux petits déplacements successifs de l’instrument médical souple allongé dans le réseau de circulation sanguine de patient. Préférentiellement, l’instrument médical souple allongé est modélisé par des poutres de Kirchhoff ou par des poutres de Cosserat. Ainsi, ce type de méthode fonctionne particulièrement bien pour la modélisation d’un instrument médical souple allongé, aussi long, souple et fin, qu’un cathéter ou qu’un guide de cathéter. De préférence, le réseau de circulation sanguine du patient est modélisé : soit par des nuages de points, soit par des maillages, soit par des lignes centrales associées à leurs diamètres respectifs, soit par des surfaces implicites. Ainsi, ce type de méthode fonctionne particulièrement bien pour la modélisation des vaisseaux sanguins dans un réseau de circulation sanguine de patient. De préférence, la modélisation du réseau de circulation sanguine du patient intègre les mouvements affectant ce réseau de circulation sanguine du patient, et préférentiellement intègre les déformations du cœur du patient lorsqu’il bat et/ou les déformations induites par la respiration du patient. Ainsi, la navigation automatique réalisée sera dynamique, et non plus seulement statique, en intégrant les évolutions de la géométrie du réseau de circulation sanguine de patient. De préférence, dans ladite étape de détermination : ledit point de départ dans le réseau modélisé est positionné à la sortie du cathéter guide du robot cathéter, à l’ostium, et ledit point d’arrivée dans le réseau modélisé est positionné dans le patient, à la lésion à traiter. Ainsi, l’instrument médical souple allongé pourra être guidé aisément vraiment tout le long du chemin qu’il va parcourir. De préférence, dans ladite étape de détermination : la trajectoire à suivre est déterminée par interpolation entre ledit point de départ et ledit point d’arrivée, et préférentiellement par utilisation d’un algorithme de parcours de graphe de Dijkstra appliqué aux lignes centrales des vaisseaux sanguins du réseau de circulation sanguine. Ainsi, ce type de méthode fonctionne particulièrement bien pour la détermination d’une trajectoire au sein d’un réseau particulièrement vaste et complexe de voies possibles comme peut l’être un réseau de circulation sanguine de patient. De préférence, ladite procédure de recherche arborescente évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles en attribuant des notes à chaque branche de l’arborescence, puis en calculant une valeur pour chaque nœud de l’arborescence à partir des notes attribuées aux branches menant à ce nœud, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles qui sont les déplacements simulés menant au nœud de valeur la plus élevée, pour guider son exploration dans l’arborescence. Ainsi, le suivi d’une trajectoire optimisée dans un temps raccourci sera encore amélioré. De préférence, ladite procédure de recherche arborescente attribue les notes de la manière suivante : si l’instrument médical souple allongé avance le long de la trajectoire déterminée, alors le déplacement possible correspondant de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé reçoit une note positive, si l’instrument médical souple allongé avance ailleurs que le long de la trajectoire déterminée ou bien si l’instrument médical souple allongé recule ou bien si l’instrument médical souple allongé stagne le long de la trajectoire déterminée, alors le déplacement possible correspondant de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé reçoit une note nulle ou négative. De préférence, ladite procédure de recherche arborescente attribue les notes de la manière suivante : si le déplacement possible de l’instrument médical souple allongé le long de la trajectoire déterminée est considéré comme similaire à celui qui résulterait de l’action d’un médecin choisi comme référence, alors ce déplacement possible reçoit une note positive, si le déplacement possible de l’instrument médical souple allongé le long de la trajectoire déterminée est considéré comme différent de celui qui résulterait de l’action d’un médecin choisi comme référence, alors ce déplacement possible reçoit soit une note nulle soit une note négative. De préférence, ladite procédure de recherche arborescente attribue, pour partie, les notes de la première manière suivante : si l’instrument médical souple allongé avance le long de la trajectoire déterminée, alors le déplacement possible correspondant de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé reçoit une note positive, si l’instrument médical souple allongé avance ailleurs que le long de la trajectoire déterminée ou bien si l’instrument médical souple allongé recule ou bien si l’instrument médical souple allongé stagne le long de la trajectoire déterminée, alors le déplacement possible correspondant de l’instrument médical souple allongé dans le réseau modélisé reçoit une note nulle ou négative, attribue aussi, pour partie, les notes de la deuxième manière suivante : si le déplacement possible de l’instrument médical souple allongé le long de la trajectoire déterminée est considéré comme similaire à celui qui résulterait de l’action d’un médecin choisi comme référence, alors ce déplacement possible reçoit une note positive, si le déplacement possible de l’instrument médical souple allongé le long de la trajectoire déterminée est considéré comme différent de celui qui résulterait de l’action d’un médecin choisi comme référence, alors ce déplacement possible reçoit soit une note nulle soit une note négative, utilise, avec des pondérations préférentiellement prédéterminées, éventuellement différentes entre elles, respectivement la première manière et la deuxième manière. Ainsi la richesse des critères d’évaluation des déplacements possibles pour l’instrument médical souple allongé, va améliorer la probabilité d’avoir une trajectoire encore plus optimisée et de la parcourir encore plus rapidement. De préférence, la valeur de chaque nœud est calculée en faisant le cumul des notes de chaque branche menant à ce nœud, ou bien la valeur de chaque nœud est calculée selon la méthode UCB (UCB signifie « Upper Confidence Bound » en langue anglaise). De préférence, ladite procédure de recherche arborescente revient pour passer par un nœud de valeur moins bonne, après qu’un nœud de valeur meilleure s’est en fait révélé un cul-de-sac. Un nœud qui se révèle un cul-de-sac est un nœud qui, prometteur au départ, ne tient pas ses promesses et il n’est en fait pas intéressant pour l’instrument médical souple allongé de suivre le trajet correspondant. Ainsi, le guidage est rendu encore plus convergent et serré le long de la trajectoire déterminée, sans risque de rester bloqué et d’être alors obligé de relancer un nouveau calcul de trajectoire qui aurait pu être évité. Préférentiellement, ladite procédure de recherche arborescente est un algorithme : soit arbre de recherche Monte Carlo (MCTS, pour « Monte Carlo Tree Search » en langue anglaise), soit borne supérieure de l’intervalle de confiance appliqué aux arbres (UCT pour « Upper Confidence Bound applied to Trees » en langue anglaise) soit planification optimiste pour système déterministe (OPD, pour « Optimistic Planner for Deterministic systems » en langue anglaise), soit planification optimiste en boucle ouverte (OLOP, pour « Open Loop Optimistic Planner » en langue anglaise). De préférence, ladite étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée est réalisée par commande directe effectuant les mouvements des actionneurs commandant les déplacements de l’instrument médical souple allongé. Ainsi, la commande est plus simplement calculée. De préférence, ladite étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée est réalisée par commande inverse calculant les mouvements des actionneurs à partir des déplacements de l’instrument médical souple allongé. Ainsi, la commande est plus précisément calculée. Préférentiellement, les vaisseaux sanguins du réseau de circulation sanguine sont des artères du réseau de circulation sanguine. Ces vaisseaux sanguins pourraient être toutefois des veines, ou bien des artères et des veines. De préférence, le robot cathéter comprenant un système de navigation automatique, de plusieurs instruments médicaux souples allongés parmi lesquels se trouvent au moins un cathéter et un guide de cathéter associé à ce cathéter, ces instruments médicaux souples allongés étant avec extrémité distale libre. Ainsi, le guidage réalisé par cette navigation automatique est plus complet. Le cathéter peut être un cathéter dit « stent » ou « balloon » qui est creux. Le guide de cathéter peut être un fil métallique qui est plein. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit d’un mode de réalisation préféré de l'invention, donnée à titre d'exemple et en référence aux dessins annexés. La représente schématiquement un exemple de système incluant un robot cathéter avec un patient installé dans un dispositif d’imagerie médicale. La représente schématiquement un exemple de simulation de la navigation d’un guide de cathéter dans un modèle d’artères coronaires d’un patient, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple de représentation de 5 nœuds de l’arbre reliés par les 4 actions possibles, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une première étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une deuxième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une troisième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une quatrième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une cinquième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une sixième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une septième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une huitième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une neuvième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une dixième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une onzième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une douzième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une étape d’un deuxième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une étape qui suit l’étape de la . La représente schématiquement un exemple d’une étape qui suit l’étape de la . La représente schématiquement un exemple d’une première étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une deuxième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une troisième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une quatrième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une cinquième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une sixième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une septième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une huitième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. La représente schématiquement un exemple d’une neuvième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE DES MODES DE REALISATION DE L’INVENTION L’invention propose une automatisation de la navigation d’un ou plusieurs instruments médicaux allongés souples, par exemple un guide de cathéter et un cathéter. Cette automatisation va réaliser successivement les étapes suivantes. D’abord une première étape de création d’un modèle des instruments médicaux souples allongés, par exemple guide, cathéter, cathéter-guide, et de leur environnement, par exemple les artères et/ou les veines du réseau sanguin du patient, dans lequel les instruments médicaux souples allongés vont évoluer. Ensuite, une deuxième étape de définition d’un point de départ, par exemple l’ostium, et d’un point d’arrivée, par exemple une partie distale de l’artère proche de la lésion à traiter chez le patient, dans le modèle généré à l’étape précédente, de sorte à obtenir une trajectoire à suivre pour l’instrument médical souple allongé dans le réseau sanguin du patient, par exemple en suivant un chemin le long des artères du patient. Puis, une troisième étape de planification d’une séquence de commandes à exécuter pour que l’instrument médical souple allongé suive la trajectoire définie précédemment, cette planification étant réalisée par une recherche arborescente des différents mouvements de l’instrument médical souple allongé, cette planification étant réalisée dans le modèle généré précédemment. Enfin, une quatrième étape d’exécution de la séquence de commandes définie précédemment sur le robot cathéter. Dans la première étape, le modèle qui va être construit lors de cette première étape est une représentation du système physique comprenant les artères du réseau sanguin du patient, obtenue à partir d’imagerie médicales du patient, et les instruments médicaux souples allongés qui naviguent dans ces artères du réseau sanguin du patient. Plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour générer ce modèle. Dans une variante utilisée, le modèle est un simulateur à éléments finis, du type FEM simulation. Les artères du réseau sanguin du patient sont représentées par un modèle géométrique 3D (en trois dimensions) comme par exemple, nuage de points, maillage, ligne centrale et diamètre, surface implicite. Les instruments médicaux souples allongés sont modélisés par des poutres, par exemple par des poutres de Kirchhoff ou par des poutres de Cosserat. Le modèle peut intégrer les mouvements de l’environnement, par exemple les déformations du cœur lorsqu’il bat. Dans la deuxième étape, le point de départ et le point d’arrivée sont des coordonnées 3D définies dans le modèle généré précédemment. Le point de départ correspond en général à la sortie du cathéter guide à l’ostium. Le point d’arrivée correspond en général à la lésion à traiter, plus précisément à un endroit choisi dans la lésion à traiter. La trajectoire est obtenue par interpolation entre le point de départ et le point d’arrivée. La trajectoire peut par exemple être déterminée par un algorithme de parcours de graphe de Dijkstra appliquée à la ligne centrale des artères du réseau sanguin du patient. Dans la troisième étape, la planification de la séquence de commandes est obtenue par recherche arborescente, laquelle est également appelée Commande Prédictive (ou « Model Predictive Control » en langue anglaise). Cette recherche arborescente est réalisée en explorant des séquences de commandes dans le modèle pour prédire leurs effets, et ainsi trouver une séquence de commande convenable. L’algorithme peut par exemple simuler chaque mouvement possible à partir d’une position de départ, et chacun des états du modèle, un état du modèle incluant la position de l’instrument médical souple allongé ainsi que la position des artères du réseau sanguin du patient, résultant de ces commandes sont notés afin d’explorer en priorité les états avec la meilleure note. La note donnée par l’algorithme peut également être appelée récompense. L’algorithme peut par exemple interagir avec son environnement par 4 actions discrètes qui sont : soit avancer de N mm (millimètres), soit tourner de M radians, soit tourner de -M radians, soit reculer de N mm, N et M étant avantageusement des constantes prédéfinies. Les différents états du système physique constituent les nœuds d'un arbre à parcourir. Les branches de cet arbre sont les actions permettant de passer d'un nœud à l'autre, donc d'un état du système physique à l'autre. A chaque nœud de l'arbre est associée une valeur évaluant le potentiel de chaque nœud de telle sorte qu'un nœud de plus forte valeur ait plus de chances d'être sur la trajectoire optimale entre le point de départ et le point d'arrivée qu'un nœud de plus faible valeur. De préférence, cette valeur est déterminée de la manière suivante : Vnoeud = Vparent + g d-1 * Recompense + (g d / (1-g)) Avec Vnoeud qui est la valeur du nœud courant, Vparent qui est la valeur du nœud parent, g qui est le facteur de discount, d qui la profondeur du nœud dans l'arbre, Recompense qui est la récompense correspondant à l'action allant du nœud parent au nœud courant. Dans une première variante possible de la troisième étape, ces notes, sont déterminées de la manière suivante. Si l’instrument médical souple allongé avance le long de la trajectoire définie à la deuxième étape, alors il reçoit une note positive. Dans tous les autres cas, c’est-à-dire si l’instrument médical souple allongé avance dans une branche artérielle ne correspondant pas à la trajectoire définie à la deuxième étape, ou bien si l’instrument médical souple allongé recule, alors il reçoit une note nulle ou négative. Dans une deuxième variante possible de la troisième étape, les notes (ou récompenses) sont attribuées de sorte que les mouvements qui sont les plus proches de ceux qui seraient réalisés par un médecin obtiennent les meilleures notes (« Inverse Reinforcement Learning » en langue anglaise), et les mouvements qui ne seraient pas sélectionnés par un médecin obtiennent des notes nulles ou négatives. L’algorithme attribue une valeur basée sur les notes à chaque nœud de l’arbre et utilise cette valeur pour guider son exploration, l’exploration étant réalisée en priorité sur les nœuds de plus forte valeur. Selon une première option possible, cette valeur peut être la récompense cumulée du nœud et de tous ses parents dans l’arbre. Selon une deuxième option possible, la valeur est déterminée suivant la méthode UCB (pour « Upper Confidence Bound » en langue anglaise). Si une branche qui paraissait prometteuse au départ est finalement « un cul de sac », on revient en arrière vers des branches qui, initialement, avaient une valeur moins élevée, donc moins prometteuses au départ et qui n’avaient donc pas été choisies à ce moment-là. Dans une troisième variante possible de la troisième étape, l’exploration des mouvements par la recherche arborescente est réalisée non pas de manière systématique, mais avec un algorithme prédéterminé, par exemple issu d’un apprentissage de bout en bout (« end to end » en langue anglaise). L’exploration des mouvements par la recherche arborescente peut également être réalisée par imitation des mouvements qui auraient été réalisés par un médecin. Dans cette troisième variante, l’exploration des mouvements est réalisée pendant A% du temps en utilisant des valeurs déterminées comme à la première variante, et B% du temps en essayant d’imiter les mouvements d’un médecin comme à la deuxième variante. La troisième variante revient par exemple à combiner 50% du temps la première variante et 50% du temps la deuxième variante, ou bien par exemple à combiner 80% du temps la première variante et 20% du temps la deuxième variante. Des exemples d’algorithme de recherche arborescente sont : soit arbre de recherche Monte Carlo (MCTS, pour « Monte Carlo Tree Search » en langue anglaise), soit borne supérieure de l’intervalle de confiance appliqué aux arbres (UCT pour « Upper Confidence Bound applied to Trees » en langue anglaise) soit planification optimiste pour système déterministe (OPD, pour « Optimistic Planner for Deterministic systems » en langue anglaise), soit planification optimiste en boucle ouverte (OLOP, pour « Open Loop Optimistic Planner » en langue anglaise). Dans l’algorithme de recherche arborescente utilisé ici le développement de l'arbre se fait selon 3 phases: D’abord une sélection, où le nœud de valeur la plus élevée est choisi, Puis une expansion, où toutes les actions possibles à partir de ce nœud choisi sont simulées et de nouveaux nœuds fils sont créés, Ensuite une rétropropagation, où les valeurs des nœuds fils nouvellement créés sont calculées à partir des récompenses associées à chaque action. Ces valeurs sont ensuite propagées d’abord aux nœuds parents, et ensuite récursivement jusqu'au nœud racine, On peut répéter ces 3 étapes plusieurs fois. De manière avantageuse le nombre de répétitions de ces trois étapes est prédéfini, permettant ainsi d’assurer que l’algorithme converge dans un temps fini. Ce nombre de répétitions est appelé budget. Dans la quatrième étape, la séquence de commandes planifiée à la troisième étape est exécutée par le robot cathéter afin de déplacer l’instrument médical souple allongé. Cette exécution peut être réalisée par un algorithme de commande directe, dans lequel la commande est un mouvement des actionneurs, ou bien par un algorithme de commande inverse dans lequel la commande est un mouvement de l’instrument médical souple allongé à partir duquel on calcule les mouvements correspondants des actionneurs. Un système de contrôle en boucle fermée est utilisé pour exécuter la séquence de commandes. Cette boucle fermée utilise le système d’imagerie médicale afin de suivre dans le temps la position de l’instrument médical souple allongé qui est déplacé par le robot cathéter, et également afin de vérifier que l’instrument médical souple allongé suit bien la trajectoire définie lors de la deuxième étape. Si des écarts de position sont constatés, alors il y a deux possibilités qui sont, soit de pouvoir compenser ces écarts avec la régulation en boucle fermée, soit si ces écarts sont trop importants, de procéder à une replanification de la séquence de commande à partir de l’état actuel du système qui devient le nouveau point de départ pour la deuxième étape laquelle deuxième étape est alors réitérée. L’utilisation de la boucle fermée avec l’imagerie médicale peut permettre de ne pas planifier toutes les commandes pour aller jusqu’au point d’arrivée, mais de planifier uniquement les commandes sur un certain pas. On considère en effet dans ce cas que, notamment à cause des simplifications du modèle, après plusieurs pas de temps celui-ci ne correspondrait plus tout à fait à la réalité, et qu’alors il pourrait être plus avantageux d’effectuer un recalage avec l’imagerie médicale puis une replanification. La représente schématiquement un exemple de système incluant un robot cathéter avec un patient installé dans un dispositif d’imagerie médicale. Le patient 1 est par exemple allongé sur un lit ou une table 2 d’examen à laquelle est fixé un robot cathéter 4 piloté par une unité de contrôle 5, à partir des images du patient 1 qui sont obtenues par un système d’imagerie médicale 3. La représente schématiquement un exemple de simulation de la navigation d’un guide de cathéter dans un modèle d’artères coronaires d’un patient, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Le réseau sanguin 21 du patient comprend une artère principale 22 qui va progressivement se diviser en plusieurs artères secondaires 23, 24, 25, 26. Le point d’arrivée, c’est-à-dire la lésion du patient à traiter est le point 27 situé le long de l’artère secondaire 23. Le guide de cathéter 28 présente une extrémité distale recourbée 29 qui se situe sur l’artère principale 22 à un premier embranchement 51. A ce premier embranchement 51, l’extrémité distale recourbée 29 du guide de cathéter 28, qui descend (sur la ) le long de l’artère principale 22, va devoir prendre la branche de droite par rapport à son sens de déplacement, vers les artères secondaires 23 et 24, et laisser de côté la branche de gauche par rapport à son sens de déplacement, qui irait vers les artères secondaires 25 et 26. Après avoir progressé encore le long de l’artère principale 22, à partir du premier embranchement 51, l’extrémité distale recourbée 29 du guide de cathéter 28 va arriver à un deuxième embranchement 52. A ce deuxième embranchement 52, l’extrémité distale recourbée 29 du guide de cathéter 28, qui continue de descendre (sur la ) le long de l’artère principale 22, va devoir prendre la branche de droite par rapport à son sens de déplacement, vers l’artère secondaire 23, et laisser de côté la branche de gauche par rapport à son sens de déplacement, qui irait vers l’artère secondaire 24. Après avoir progressé encore le long de l’artère secondaire 23, à partir du deuxième embranchement 52, l’extrémité distale recourbée 29 du guide de cathéter 28 va arriver à son point d’arrivée 27 dans la lésion du patient à traiter. La représente schématiquement un exemple de représentation de 5 nœuds de l’arbre reliés par les 4 actions possibles, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. A partir de la position 30, sur laquelle on voit les artères 35 du réseau sanguin du patient, et l’extrémité distale recourbée 37 d’un guide de cathéter 36 qui progresse le long de ces artères 35, vers son point d’arrivée 38 qui se trouve dans la lésion du patient à traiter. A partir de cette position 30, 4 actions sont possibles pour l’extrémité distale recourbée 37 d’un guide de cathéter 36 : soit avancer le long de ces artères 35, ce qui est représenté dans la position 31, où l’on voit l’extrémité distale recourbée 37 d’un guide de cathéter 36 qui a avancé vers son point d’arrivée 38, soit tourner dans un sens autour de son axe longitudinal, ce qui est représenté dans la position 32, où l’on voit l’extrémité distale recourbée 37 d’un guide de cathéter 36 qui est restée sur place par rapport à son point d’arrivée 38, mais qui a tourné autour de l’axe longitudinal du guide de cathéter 36, dans un sens, par exemple dans le sens horaire, par exemple pour mieux aborder le prochain embranchement ou la prochaine courbure d’artère 35, ou pour mieux avancer ensuite, soit tourner dans l’autre sens autour de son axe longitudinal, ce qui est représenté dans la position 33, où l’on voit l’extrémité distale recourbée 37 d’un guide de cathéter 36 qui est restée sur place par rapport à son point d’arrivée 38, mais qui a tourné autour de l’axe longitudinal du guide de cathéter 36, dans l’autre sens, par exemple dans le sens antihoraire, par exemple pour mieux aborder le prochain embranchement ou la prochaine courbure d’artère 35, ou pour mieux reculer ensuite, soit reculer le long de ces artères 35, ce qui est représenté dans la position 34, où l’on voit l’extrémité distale recourbée 37 d’un guide de cathéter 36 qui a reculé en s’éloignant de son point d’arrivée 38. Les figures 4 à 27 présentent un algorithme de recherche arborescente qui est simplifié, et ont pour but de décrire les étapes de : sélection, expansion et rétropropagation. Trois variantes sont présentées : exploration séquentielle (figures 4 à 15), exploration parallèle basée sur un critère (figures 16 à 18), et exploration parallèle basée sur plusieurs critères (figures 19 à 27). Les règles de cet algorithme de recherche arborescente sont : Sélection: Sélectionner le ou les nœuds feuilles (nœud sans enfant) de valeur la plus élevée ; Expansion: Ouvrir systématiquement tous les enfants du ou des nœuds feuilles sélectionnés ; Rétropropagation : La valeur d'un nœud sans enfant (nœud feuille) est la récompense reçue lors de l'action menant de son parent à ce nœud, la valeur d'un noeud ayant des enfants est la valeur maximale du sous-arbre dont la racine est ce nœud. Les figures 4 à 15 représentent schématiquement un exemple des différentes étapes d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique d’un instrument médical souple allongé au sein d’un réseau sanguin d’un patient selon un mode de réalisation de l’invention. Ce premier type d’utilisation correspond à une utilisation séquentielle de l'algorithme de recherche arborescente, l'expansion de l'arbre se fait selon 3 phases: D’abord une sélection, où le nœud feuille de valeur la plus élevée est choisi, Puis une expansion, où toutes les actions possibles à partir de ce nœud choisi sont simulées et de nouveaux nœuds fils sont créés Ensuite une rétropropagation, où les récompenses associées à chaque action sont récupérées et propagées d’abord aux nœuds parents, et ensuite récursivement jusqu'au nœud racine, On peut répéter ces 3 étapes plusieurs fois. De manière avantageuse le nombre de répétitions de ces trois étapes est prédéfini, permettant ainsi d’assurer que l’algorithme converge dans un temps fini. Ce nombre de répétitions est appelé budget. La représente schématiquement un exemple d’une première étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les différents nœuds 10 sont répartis en différents niveaux, ici seul le niveau racine 11 est représenté. Sa valeur par défaut vaut 0. Ce nœud étant le seul, c’est nécessairement celui-ci qui est sélectionné. La représente schématiquement un exemple d’une deuxième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les différents nœuds 10 sont répartis en différents niveaux, le niveau racine 11, le premier niveau de filiation 12 (aussi appelée profondeur 1). Le passage entre deux nœuds, de filiation différente, donc d’un niveau de filiation de type parent vers un niveau de filiation de type enfant, par exemple du niveau racine 11 vers le premier niveau de filiation 12, est une action 20 (à choisir parmi les 4 actions déjà présentées qui sont : avancer ou tourner dans un sens ou tourner dans l’autre sens ou reculer). A partir du nœud racine, on réalise l’expansion des actions possibles 20, aboutissant à 4 nouveaux nœuds fils au premier niveau de filiation 11. La représente schématiquement un exemple d’une troisième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Une fois les valeurs déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au premier niveau de filiation 11, de ce nœud parent qui est le nœud racine, à savoir de gauche à droite, les valeurs 3, 2, 1 et 3, la plus élevée de ces valeurs, à savoir la valeur 3 du premier nœud ou du quatrième nœud (en partant de la gauche de la ) du premier niveau de filiation 12, est rétro-propagée : vers son nœud parent qui est le nœud racine, dont la valeur passe alors de 0 à 3. La représente schématiquement un exemple d’une quatrième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les différents nœuds 10 sont répartis en différents niveaux, le niveau racine 11, le premier niveau de filiation 12 (aussi appelée profondeur 1). Le nœud « feuille » (c’est-à-dire les nœuds qui n’ont pas d’enfants dans l’arbre) du premier niveau de filiation 12 qui est sélectionné est le nœud le plus à droite sur la , de valeur la plus élevée 3, car en effet les autres nœuds feuilles, ont des valeurs inférieures (ou égales, on aurait pu aussi sélectionner le nœud le plus à gauche du premier niveau de filiation 12, qui vaut également 3), qui sont respectivement 3, 2 et 1 La représente schématiquement un exemple d’une cinquième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les différents nœuds 10 sont répartis en différents niveaux, le niveau racine 11, le premier niveau de filiation 12, le deuxième niveau de filiation 13. Le passage entre deux nœuds, de filiation différente, donc d’un niveau de filiation de type parent vers un niveau de filiation de type enfant, par exemple du niveau racine 11 vers le premier niveau de filiation 12, ou bien du premier niveau de filiation 12 vers le deuxième niveau de filiation 13, est une action 20. A partir du nœud feuille sélectionné au premier niveau de filiation 12, le nœud le plus à droite sur la de valeur la plus élevée 3, on réalise l’expansion des actions possibles 20, aboutissant à 4 nouveaux nœuds fils au deuxième niveau de filiation 13. La représente schématiquement un exemple d’une sixième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Une fois les valeurs déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au deuxième niveau de filiation 13 (à savoir de gauche à droite les valeurs 0, 0, 2 et 0), la plus élevée de ces valeurs (à savoir la valeur 2 du troisième nœud en partant de la gauche de la du deuxième niveau de filiation 13) est rétro-propagée : vers son nœud parent du premier niveau de filiation 12, dont la valeur passe alors de 3 à 2, mais pas vers le nœud du niveau racine 11, dont la valeur reste à 3, car il reste encore le nœud le plus à gauche, du premier niveau de filiation 12, de valeur 3. La représente schématiquement un exemple d’une septième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les différents nœuds 10 sont répartis en différents niveaux, le niveau racine 11, le premier niveau de filiation 12 (aussi appelée profondeur 1), le deuxième niveau de filiation 13 (aussi appelée profondeur 2). La feuille qui est maintenant sélectionnée est le nœud le plus à gauche sur la , de valeur la plus élevée 3 situé dans le premier niveau de filiation 12. En effet, les autres feuilles ont des valeurs inférieures qui sont respectivement 2, 1, 0, 0, 2, 0. La représente schématiquement un exemple d’une huitième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. A partir du nœud feuille sélectionné au premier niveau de filiation 12, le nœud le plus à gauche sur la , de valeur la plus élevée 3, on réalise l’expansion des actions possibles 20, aboutissant à 4 nouveaux nœuds fils au deuxième niveau de filiation 13, de ce nœud parent préalablement sélectionné au premier niveau de filiation 12. La représente schématiquement un exemple d’une neuvième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Une fois les valeurs déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au deuxième niveau de filiation 13, à savoir de gauche à droite les valeurs 4, 2, 2 et 2, la plus élevée de ces valeurs (4) est rétro-propagée : vers son nœud parent du premier niveau de filiation 12, dont la valeur passe alors de 3 à 4, ainsi que vers le nœud du niveau racine 11, dont la valeur passe de 3 à 4. La représente schématiquement un exemple d’une dixième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Le nœud feuille qui est sélectionné est le nœud de valeur 4 situé au deuxième niveau de filiation 13 et qui est le plus à gauche sur la . En effet les autres nœuds feuilles ont des valeurs inférieures qui sont respectivement 2, 2, 2, 2, 1, 0, 0, 2 et 0. . La représente schématiquement un exemple d’une onzième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. A partir du nœud feuille sélectionné au deuxième niveau de filiation 13, le nœud le plus à gauche sur la , de valeur la plus élevée 4, on réalise l’expansion des actions possibles 20, aboutissant à 4 nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14. La représente schématiquement un exemple d’une douzième étape d’un premier type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Une fois les valeurs déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14 (à savoir de gauche à droite, les valeurs 0, 5, 0 et 0) la plus élevée de ces valeurs (à savoir la valeur 5 du deuxième nœud en partant de la gauche de la du troisième niveau de filiation 14) est rétro-propagée : vers son nœud parent du deuxième niveau de filiation 13, dont la valeur passe alors de 4 à 5, ainsi que vers son nœud grand-parent du premier niveau de filiation 12, dont la valeur passe de 4 à 5, ainsi que vers le nœud du niveau racine 11, dont la valeur passe de 4 à 5. Les figures 16 à 18 représentent schématiquement un exemple des différentes étapes d’un deuxième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans le cadre de la navigation automatique d’un instrument médical souple allongé au sein d’un réseau sanguin d’un patient selon un mode de réalisation de l’invention. Ce deuxième type d’utilisation correspond à une utilisation parallèle basée sur la valeur des nœuds feuilles. Le fonctionnement est similaire au fonctionnement séquentiel, mais au lieu de sélectionner uniquement le nœud feuille de valeur la plus élevée, on sélectionne plusieurs nœuds feuilles de valeurs les plus élevées. Le parcours de l’arborescence en parallèle permet d’explorer plus de feuilles dans le même budget qu’en parcourant l’arbre de manière séquentielle. La valeur du nombre de nœuds feuilles sélectionnés étant liée aux ressources de calcul disponibles. Ici, on va considérer une sélection des 2 nœuds feuilles de valeurs les plus élevées, avec une expansion de leurs 8 fils, la récupération des récompenses et la propagation de la valeur vers la racine de l'arbre. La représente schématiquement un exemple d’une étape d’un deuxième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les étapes précédentes n’étant ici pas redécrites à des fins de simplification. Les étapes qui précèdent la peuvent avoir été réalisées selon une exploration séquentielle, ou bien une exploration parallèle. Les deux nœuds feuilles sélectionnés sont : d’une part le nœud feuille de valeur 4 qui est situé au deuxième niveau de filiation 13 (le nœud feuille le plus à gauche sur la sur le deuxième niveau de filiation 13) ; et d’autre part le nœud feuille de valeur 3 qui est situé au deuxième niveau de filiation 13 (le nœud feuille le deuxième plus à droite sur la au deuxième niveau de filiation 13). En effet, ces deux nœuds feuilles sont les deux nœuds feuilles de valeurs les plus élevées, les autres nœuds feuilles ayant respectivement les valeurs suivantes 2, 2, 2, 2, 1, 0, 0, 0 (de gauche à droite). La représente schématiquement un exemple d’une étape d’un deuxième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente qui suit l’étape illustrée sur la , dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. A partir du premier nœud feuille sélectionné (de valeur 4) qui est au deuxième niveau de filiation 13, on réalise l’expansion des actions possibles 20, aboutissant à 4 nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14. En parallèle de cette première expansion, à partir du deuxième nœud feuille sélectionné (de valeur 3) qui est au deuxième niveau de filiation 13, on réalise l’expansion des actions possibles 20, aboutissant à 4 nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14. La représente schématiquement un exemple d’une sixième étape d’un deuxième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente qui suit l’étape de la , dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les valeurs sont déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14 du premier nœud parent préalablement sélectionné au deuxième niveau de filiation 13, les valeurs étant 0, 5, 0 et 0 (de gauche à droite). Une fois les valeurs déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14, la plus élevée de ces valeurs (à savoir la valeur 5 du deuxième nœud en partant de la gauche de la du troisième niveau de filiation 14) est rétro-propagée : vers son nœud parent du deuxième niveau de filiation 13, dont la valeur passe alors de 4 à 5, ainsi que vers son nœud grand-parent du premier niveau de filiation 12, dont la valeur passe de 4 à 5, ainsi que vers le nœud du niveau racine 11, dont la valeur devrait passer de 4 à 5 (sous réserve du résultat de l’autre rétropropagation). Les valeurs sont déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14 du deuxième nœud parent préalablement sélectionné au deuxième niveau de filiation 13, les valeurs étant 6, 0, 0 et 0 (de gauche à droite).Une fois les valeurs déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14, la plus élevée de ces valeurs (à savoir la valeur 6 du cinquième nœud en partant de la gauche de la du troisième niveau de filiation 14) est rétro-propagée : vers son nœud parent du deuxième niveau de filiation 13, dont la valeur passe alors de 3 à 6, ainsi que vers son nœud grand-parent du premier niveau de filiation 12, dont la valeur passe de 3 à 6, ainsi que vers le nœud du niveau racine 11, dont la valeur passe de 3 à 6 (cette valeur 6 étant plus élevée que la valeur rétro-propagée précédemment (valeur 5)). Les figures 19 à 27 représentent schématiquement un exemple des différentes étapes d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente dans le cadre de la navigation automatique d’un instrument médical souple allongé au sein d’un réseau sanguin d’un patient selon un mode de réalisation de l’invention. Ce troisième type d’utilisation correspond à une expansion parallèle basée sur plusieurs valeurs (deux valeurs dans l’exemple présenté sur les figures 19-27). Le fonctionnement est similaire au fonctionnement parallèle décrit aux figures 16 à 18, mais au lieu de sélectionner les nœuds uniquement sur une seule valeur (la valeur définie précédemment), on sélectionne une première partie des nœuds en fonction d’une première valeur (correspondant à un premier critère) et une deuxième partie des nœuds en fonction d’une deuxième valeur (correspond à un autre critère ou de plusieurs autres critères). Parmi les différents autres critères pouvant être considérés, il y a le chemin recommandé par un algorithme d'apprentissage bout en bout (« end to end » en langue anglaise) pré-entraîné, ou bien un nœud qui aurait été choisi par un cardiologue (alors transformé en valeur numérique par apprentissage par renforcement inverse par exemple). Ce qui aboutit à la sélection du nœud feuille avec la première valeur la plus élevée et du nœud feuille avec la deuxième valeur la plus élevée, avec l’expansion de leurs 8 nœuds fils, avec la récupération des récompenses et la propagation des valeurs vers la racine de l'arbre. La représente schématiquement un exemple d’une première étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les différents nœuds 10 sont répartis en différents niveaux, ici seul le niveau racine 11 est représenté. Sa double valeur par défaut vaut 0-0 (première valeur de 0, et deuxième valeur de 0). La représente schématiquement un exemple d’une deuxième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les différents nœuds 10 sont répartis en différents niveaux, le niveau racine 11, le premier niveau de filiation 12 (aussi appelée profondeur 1). Le passage entre deux nœuds, de filiation différente, donc d’un niveau de filiation de type parent vers un niveau de filiation de type enfant, par exemple du niveau racine 11 vers le premier niveau de filiation 12, est une action 20 (à choisir parmi les 4 actions déjà présentées qui sont : avancer ou tourner dans un sens ou tourner dans l’autre sens ou reculer). A partir du nœud racine, on réalise l’expansion des actions possibles 20, aboutissant à 4 nouveaux nœuds fils au premier niveau de filiation 11. La représente schématiquement un exemple d’une troisième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Une fois les double-valeurs déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au premier niveau de filiation 11, de ce nœud parent qui est le nœud racine, à savoir de gauche à droite, les double-valeurs 4-4, 2-2, 1-5 et 3-6, la plus élevée de ces valeurs, à savoir la première valeur 4 du premier nœud et la deuxième valeur 6 du quatrième nœud (en partant de la gauche de la ) du premier niveau de filiation 12, sont rétro-propagées : vers son nœud parent qui est le nœud racine, dont la double-valeur passe alors de 0-0 à 4-6. La représente schématiquement un exemple d’une quatrième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Les différents nœuds 10 sont répartis en différents niveaux, le niveau racine 11, le premier niveau de filiation 12 (aussi appelée profondeur 1). Les nœuds « feuilles » (c’est-à-dire les nœuds qui n’ont pas d’enfants dans l’arbre) qui sont sélectionnés sont : d’une part le nœud le plus à gauche sur la , de première valeur la plus élevée 4, par rapport à un premier critère, car en effet les autres nœuds feuilles ont tous des premières valeurs inférieures qui sont respectivement 2, 1 et 3, et d’autre part le nœud le plus à droite sur la , de deuxième valeur la plus élevée 6, par rapport à un deuxième critère, car en effet les autres nœuds feuilles ont tous des deuxièmes valeurs inférieures qui sont respectivement 4, 2 et 5. La représente schématiquement un exemple d’une cinquième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. A partir des deux nœuds feuilles sélectionnés qui sont situés au premier niveau de filiation 12, d’une part le nœud le plus à gauche sur la , de première valeur la plus élevée 4, et d’autre part le nœud le plus à droite sur la , de deuxième valeur la plus élevée 6, on réalise l’expansion des actions possibles 20. On about ainsi à 8 nouveaux nœuds fils au deuxième niveau de filiation 13, 4 nouveaux fils par nœud parent préalablement sélectionné au premier niveau de filiation 12. Les expansions à partir des deux nœuds feuilles sélectionnés sont réalisées en parallèle. La représente schématiquement un exemple d’une sixième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Une fois les double-valeurs déterminées pour ces 8 nouveaux nœuds fils au deuxième niveau de filiation 13, à savoir de gauche à droite, les double-valeurs 4-1, 2-4, 2-3, 2-1, 0-4, 0-1, 3-1, et 0-0 : la plus élevée de ces premières valeurs, à savoir la première valeur 4 du premier nœud (en partant de la gauche de la ) du deuxième niveau de filiation 13, est rétro-propagée : vers son nœud parent du premier niveau de filiation 12, dont la première valeur reste à 4, vers le nœud du niveau racine 11, dont la première valeur reste à 4, la plus élevée de ces deuxièmes valeurs, à savoir la deuxième valeur 4 du cinquième nœud (en partant de la gauche de la ) du deuxième niveau de filiation 13, est rétro-propagée : vers son nœud parent du premier niveau de filiation 12, dont la deuxième valeur passe alors de 6 à 4, mais pas vers le nœud du niveau racine 11, dont la deuxième valeur passe de 6 à 5, car le troisième nœud le plus à gauche, du premier niveau de filiation 12, possède une deuxième valeur à 5. La représente schématiquement un exemple d’une septième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Le nœud feuille qui est sélectionné pour la première valeur est le nœud feuille situé au deuxième niveau de filiation 13 qui est plus à gauche sur la , de première valeur la plus élevée 4 (sa double-valeur étant 4-1). Le nœud feuille qui est sélectionné pour la deuxième valeur est le nœud feuille situé sur le premier niveau de filiation 12 qui est le troisième nœud le plus à gauche sur la . Ce nœud feuille possède en effet la deuxième valeur la plus élevée 5 (sa double-valeur étant 1-5), les autres nœuds feuilles ayant des deuxièmes valeurs inférieures qui sont respectivement 1, 4, 3, 1, 2, 4, 1, 1, 0. La représente schématiquement un exemple d’une huitième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. A partir des deux nœuds feuilles sélectionnés qui sont situés d’une part au deuxième niveau de filiation 13 pour le premier nœud feuille sélectionné de première valeur la plus élevée 4, et d’autre part au premier niveau de filiation pour le deuxième nœud feuille sélectionné de deuxième valeur la plus élevée 5, on réalise l’expansion des actions possibles 20. On about ainsi à 8 nouveaux nœuds fils, dont quatre nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14 et 4 nouveaux nœuds fils au deuxième niveau de filiation 13 (4 nœuds fils par nœud parent préalablement sélectionné). Les expansions à partir des deux nœuds feuilles sélectionnés sont réalisées en parallèle. La représente schématiquement un exemple d’une neuvième étape d’un troisième type d’utilisation d’un algorithme de recherche arborescente, dans un procédé de navigation automatique selon un mode de réalisation de l’invention. Une fois les double-valeurs déterminées pour ces 4 nouveaux nœuds fils au troisième niveau de filiation 14, à savoir de gauche à droite, les double-valeurs 0-0, 5-1, 0-1 et 0-0 : la plus élevée des premières valeurs, à savoir la valeur 5 du deuxième nœud (en partant de la gauche de la ) du troisième niveau de filiation 14, est rétro-propagée : vers son nœud parent du deuxième niveau de filiation 13, dont la double-valeur passe alors de 4-1 à 5-1, vers son nœud grand-parent du premier niveau de filiation 12, dont la double valeur passe de 4-4 à 5-4, vers le nœud du niveau racine 11, dont la première valeur passe de 4 à 5, la plus élevée des deuxième valeurs, à savoir la valeur 1 des deuxième et troisième nœuds (en partant de la gauche de la ) du troisième niveau de filiation 14, est rétro-propagée uniquement vers son nœud parent du deuxième niveau de filiation 13 (la deuxième valeur étant déjà de 1 elle reste de 1). En effet la deuxième valeur de 1 n’est pas rétro-propagée vers le nœud grand-parent (et donc pas vers le nœud racine non plus) car elle est inférieure à 4 (le nœud de double valeur 2-4 au deuxième niveau de filiation 13 arrête la rétropropagation de la deuxième valeur 1). De même, une fois les double-valeurs déterminées pour les 4 nouveaux nœuds fils au deuxième niveau de filiation 13, à savoir de gauche à droite, les double-valeurs 0-0, 5-1, 0-1 et 0-0 : la plus élevées des premières valeurs, à savoir la valeur 1 du septième nœud (en partant de la gauche de la ) du deuxième niveau de filiation 13, est rétro-propagée uniquement vers son nœud parent du premier niveau de filiation 12 dont la double valeur devient 1-6 (la première valeur étant déjà de 1 elle reste de 1). Cette première valeur de 1 n’est pas rétro-propagée vers le nœud racine car le nœud de double valeur 5-4 du premier niveau de filiation 12 bloque la rétropropagation, la plus élevée des deuxième valeurs, à savoir la valeur 6 du cinquième nœud (en partant de la droite de la ) du deuxième niveau de filiation 13, est rétro-propagée : vers son nœud parent du premier niveau de filiation 12, dont la double-valeur passe alors de 1-5 à 1-6, vers le nœud du niveau racine 11, dont la deuxième valeur passe de 5 à 6. Bien entendu, la présente invention n'est pas limitée aux exemples et au mode de réalisation décrits et représentés, mais elle est susceptible de nombreuses variantes accessibles à l'homme de l'art. Notamment, le nombre d’actions 20 n’est pas limité à 4. On peut par exemple augmenter le nombre d’actions 20 possibles en établissant les actions suivantes : avancer, reculer, tourner dans un premier sens selon un angle de X°, tourner dans le premier sens selon un angle de Y°, tourner dans un second sens selon un angle de X°, et tourner dans le second sens selon un angle de Y°. Le premier sens de rotation étant opposé au second sens de rotation, et X étant inférieur à Y. Selon un mode de réalisation possible, une action supplémentaire peut être de réaliser une commande selon un autre algorithme pendant N pas de temps, par exemple une commande inverse d’un algorithme d’optimisation sous contrainte QP (pour Quadratic Programming selon la terminologie anglo-saxonne). Une autre action supplémentaire peut également être de demander au médecin d’assurer la manipulation de l’instrument pendant N pas de temps. Robot cathéter comprenant un système de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé (28) qui est un cathéter ou un guide de cathéter, avec extrémité distale libre (29), mettant en œuvre un procédé de navigation automatique comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé (28), d’un réseau de circulation sanguine (21) d’un patient (1), le long duquel l’instrument médical souple allongé (28) est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau (21) et cet instrument médical souple allongé (28), par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé (28) et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau (21), à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine (21) réel de ce patient (1), une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé (21), de la position d’un point d’arrivée (27) dans le réseau modélisé (21), d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé (28), entre le point de départ et le point d’arrivée (27), par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé (21), entre le point de départ et le point d’arrivée (27), avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé (21), une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé (28), obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé (28) et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé (21), évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés, une étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée, le long du réseau de circulation sanguine (21) réel dudit patient (1), avec compensation des écarts par rapport à la trajectoire déterminée le long du réseau modélisé (21), par régulation en boucle fermée. Robot cathéter comprenant un système de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé (28) qui est un cathéter ou un guide de cathéter, avec extrémité distale libre (29), mettant en œuvre un procédé de navigation automatique comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé (28), d’un réseau de circulation sanguine (21) d’un patient (1), le long duquel l’instrument médical souple allongé (28) est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau (21) et cet instrument médical souple allongé (28), par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé (28) et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau (21), à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine (21) réel de ce patient (1), une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé (21), de la position d’un point d’arrivée (27) dans le réseau modélisé (21), d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé (28), entre le point de départ et le point d’arrivée (27), par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé (21), entre le point de départ et le point d’arrivée (27), avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé (21), une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé (28), obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé (28) et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé (21), évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés. Robot cathéter selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que : ledit procédé de navigation automatique est apte à être mis en œuvre en temps réel, ladite procédure de recherche arborescente de l’étape de planification, effectue simultanément en parallèle, pour plusieurs déplacements différents possibles de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé, pour au moins 2 ou au moins 3 ou au moins 4 déplacements différents possibles, le cycle de planification suivant : simuler un déplacement possible de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé (21), évaluer le résultat de la simulation de ce déplacement possible, sélectionner le déplacement simulé, s’il est l’un des plus prometteurs parmi les différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée, au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés. Robot cathéter selon l’une quelconque des revendications 1 ou 3, caractérisé en ce que : si à la fin de ladite étape d’exécution, un ou plusieurs écarts à compenser sont évalués comme trop importants, par rapport à un ou plusieurs critères donnés : alors un recalage de la modélisation est effectué, et sur la modélisation recalée, sont ensuite effectuées : d’abord une nouvelle étape de détermination d’une nouvelle trajectoire, ensuite une nouvelle étape de planification d’une nouvelle séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé (28), à partir de la nouvelle trajectoire déterminée, enfin, le cas échéant, une nouvelle étape d’exécution de la nouvelle séquence de commandes planifiée. Robot cathéter selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite étape de création de modélisation effectue une représentation du système physique englobant à la fois l’instrument médical souple allongé (28) et le réseau de circulation sanguine (21) d’un patient, le long duquel l’instrument médical souple allongé (28) est destiné à se déplacer, par simulation à éléments finis. Robot cathéter selon la revendication 4 ou 5, caractérisé en ce que : le réseau de circulation sanguine (21) du patient (1) est modélisé : soit par des nuages de points, soit par des maillages, soit par des lignes centrales associées à leurs diamètres respectifs, soit par des surfaces implicites. Robot cathéter selon la revendication 4 ou 5 ou 6, caractérisé en ce que : la modélisation du réseau de circulation sanguine (21) du patient (1) intègre les mouvements affectant ce réseau de circulation sanguine (21) du patient (1), et préférentiellement intègre les déformations du cœur du patient (1) lorsqu’il bat et/ou les déformations induites par la respiration du patient (1). Robot cathéter selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que : dans ladite étape de détermination : ledit point de départ dans le réseau modélisé (21) est positionné à la sortie du cathéter guide du robot cathéter, à l’ostium, et ledit point d’arrivée (27) dans le réseau modélisé (21) est positionné dans le patient (1), à la lésion à traiter. Robot cathéter selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que : dans ladite étape de détermination : la trajectoire à suivre est déterminée par interpolation entre ledit point de départ et ledit point d’arrivée (27), et préférentiellement par utilisation d’un algorithme de parcours de graphe de Dijkstra appliqué aux lignes centrales des vaisseaux sanguins du réseau de circulation sanguine (21). Robot cathéter selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite procédure de recherche arborescente : évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles en attribuant des notes à chaque branche de l’arborescence, puis en calculant une valeur pour chaque nœud (10) de l’arborescence à partir des notes attribuées aux branches menant à ce nœud (10), sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles qui sont les déplacements simulés menant au nœud (10) de valeur la plus élevée, pour guider son exploration dans l’arborescence. Robot cathéter selon la revendication 10, caractérisé en ce que ladite procédure de recherche arborescente : attribue les notes de la manière suivante : si l’instrument médical souple allongé (28) avance le long de la trajectoire déterminée, alors le déplacement possible correspondant de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé (21) reçoit une note positive, si l’instrument médical souple allongé(28) avance ailleurs que le long de la trajectoire déterminée ou bien si l’instrument médical souple allongé (28) recule ou bien si l’instrument médical souple allongé (28) stagne le long de la trajectoire déterminée, alors le déplacement possible correspondant de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé (21) reçoit une note nulle ou négative. Robot cathéter selon la revendication 10, caractérisé en ce que ladite procédure de recherche arborescente : attribue les notes de la manière suivante : si le déplacement possible de l’instrument médical souple allongé (28) le long de la trajectoire déterminée est considéré comme similaire à celui qui résulterait de l’action d’un médecin choisi comme référence, alors ce déplacement possible reçoit une note positive, si le déplacement possible de l’instrument médical souple allongé (28) le long de la trajectoire déterminée est considéré comme différent de celui qui résulterait de l’action d’un médecin choisi comme référence, alors ce déplacement possible reçoit soit une note nulle soit une note négative. Robot cathéter selon la revendication 10, caractérisé en ce que ladite procédure de recherche arborescente : attribue, pour partie, les notes de la première manière suivante : si l’instrument médical souple allongé (28) avance le long de la trajectoire déterminée, alors le déplacement possible correspondant de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé (21) reçoit une note positive, si l’instrument médical souple allongé (28) avance ailleurs que le long de la trajectoire déterminée ou bien si l’instrument médical souple allongé (28) recule ou bien si l’instrument médical souple allongé (28) stagne le long de la trajectoire déterminée, alors le déplacement possible correspondant de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé (21) reçoit une note nulle ou négative, attribue aussi, pour partie, les notes de la deuxième manière suivante : si le déplacement possible de l’instrument médical souple allongé (28) le long de la trajectoire déterminée est considéré comme similaire à celui qui résulterait de l’action d’un médecin choisi comme référence, alors ce déplacement possible reçoit une note positive, si le déplacement possible de l’instrument médical souple allongé (28) le long de la trajectoire déterminée est considéré comme différent de celui qui résulterait de l’action d’un médecin choisi comme référence, alors ce déplacement possible reçoit soit une note nulle soit une note négative, utilise, avec des pondérations préférentiellement prédéterminées, éventuellement différentes entre elles, respectivement la première manière et la deuxième manière. Robot cathéter selon l’une quelconque des revendications 10 à 13, caractérisé en ce que la valeur de chaque nœud (10) est calculée en faisant le cumul des notes de chaque branche menant à ce nœud (10), ou bien la valeur de chaque nœud (10) est calculée selon la méthode UCB. Robot cathéter selon l’une quelconque des revendications 10 à 14, caractérisé en ce que ladite procédure de recherche arborescente revient pour passer par un nœud (10) de valeur moins bonne, après qu’un nœud (10) de valeur meilleure s’est en fait révélé un cul-de-sac. Robot cathéter selon la revendication 1 ou selon l’une quelconque des revendications 3 à 15 rattachées à la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée est réalisée par commande directe effectuant les mouvements des actionneurs commandant les déplacements de l’instrument médical souple allongé (28). Robot cathéter selon la revendication 1 ou selon l’une quelconque des revendications 3 à 15 rattachées à la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée est réalisée par commande inverse calculant les mouvements des actionneurs à partir des déplacements de l’instrument médical souple allongé (28). Robot cathéter selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le robot cathéter comprenant un système de navigation automatique, de plusieurs instruments médicaux souples allongés (28) parmi lesquels se trouvent au moins un cathéter et un guide de cathéter associé à ce cathéter, ces instruments médicaux souples allongés (28) étant avec extrémité distale libre (29). Système de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé (28) qui est un cathéter ou un guide de cathéter, d’un robot cathéter, avec extrémité distale libre (29), mettant en œuvre un procédé de navigation automatique comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé (28), d’un réseau de circulation sanguine (21) d’un patient (1), le long duquel l’instrument médical souple allongé (28) est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau (21) et cet instrument médical souple allongé (28), par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé (28) et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau (21), à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine (21) réel de ce patient (1), une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé (21), de la position d’un point d’arrivée (27) dans le réseau modélisé (21), d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé (28), entre le point de départ et le point d’arrivée (27), par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé (21), entre le point de départ et le point d’arrivée (27), avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé (21), une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé (28), obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé (28) et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé (21), évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés, une étape d’exécution de la séquence de commandes planifiée, le long du réseau de circulation sanguine (21) réel dudit patient (1), avec compensation des écarts par rapport à la trajectoire déterminée le long du réseau modélisé (21), par régulation en boucle fermée. Système de navigation automatique, d’un instrument médical souple allongé (28) qui est un cathéter ou un guide de cathéter, d’un robot cathéter, avec extrémité distale libre (29), mettant en œuvre un procédé de navigation automatique comprenant successivement : une étape de création d’une modélisation : de l’instrument médical souple allongé (28), d’un réseau de circulation sanguine (21) d’un patient (1), le long duquel l’instrument médical souple allongé (28) est destiné à se déplacer, de l’interaction entre ce réseau (21) et cet instrument médical souple allongé (28), par modélisation du contact entre cet instrument médical souple allongé (28) et une ou plusieurs parois de vaisseau(x) sanguin(s) dans ce réseau (21), à partir d’une ou de plusieurs images du réseau de circulation sanguine (21) réel de ce patient (1), une étape de détermination : de la position d’un point de départ dans le réseau modélisé (21), de la position d’un point d’arrivée (27) dans le réseau modélisé (21), d’une trajectoire à suivre, par l’instrument médical souple allongé (28), entre le point de départ et le point d’arrivée (27), par détermination d’un chemin, le long du réseau modélisé (21), entre le point de départ et le point d’arrivée (27), avec préférentiellement des points de passage obligé dans le réseau modélisé (21), une étape de planification d’une séquence de commandes de déplacement de l’instrument médical souple allongé (28), obtenue par une procédure de recherche arborescente qui, en utilisant la modélisation de l’instrument médical souple allongé (28) et la modélisation dudit contact : simule différents déplacements possibles de l’instrument médical souple allongé (28) dans le réseau modélisé (21), évalue les résultats de la simulation de ces différents déplacements possibles, sélectionne les déplacements simulés les plus prometteurs parmi ces différents déplacements possibles, pour suivre la trajectoire déterminée au mieux par rapport à un ou plusieurs critères donnés.