Brevet FR3118817A1 — publié le 20220715

Procédé (100) pour la détection d’un motif sur au moins une image d’échographie, le procédé comprenant une phase d’apprentissage (200), et une phase de prédiction (300) d’un réseau de neurones convolutif, la phase de prédiction (300) comprenant: - mise à disposition (302) de l’au moins une image d’échographie (IE); - segmentation (303) de l’au moins une image, selon une classe parmi au moins deux classes, sur la base d’un score de prédiction; ledit score de prédiction étant calculé par le réseau de neurones convolutif sur la base de paramètres internes appris au cours de la phase d’apprentissage (200), la phase d’apprentissage (200) comprenant: - produire une image d’apprentissage annotée (IAA) comprenant au moins un pixel d’apprentissage classé selon une classe parmi deux classes; - calcul (203) d’une fonction de coût; - mise à jour (204) des paramètres internes du réseau de neurones convolutif sur la base de la fonction de coût calculée. Figure 5 Procédé de détection de motif de type C dans une ou plusieurs images échographiques d’un poumon. La présente invention concerne le domaine de l’analyse d’échographies pulmonaires, et en particulier pour la détection de motifs de type C. Il est connu d’utiliser des réseaux de neurones convolutifs pour détecter des motifs de type A ou B dans des échographies pulmonaires par segmentation sémantique des images échographiques. Cette technologie n’a pas encore été adaptée à la détection de motifs de type C, caractéristique des effets, sur les poumons, de la COVID-19 ou d’autres infections. Un motif de type C apparaît sur une échographie pulmonaire au niveau d’une région du poumon sur laquelle le tissu, i.e. les alvéoles du tissu, se sont remplis d’un liquide, signe d’une infection. Ladite région est alors appelée consolidation pulmonaire. Cette technologie n’a pas non plus été adaptée à une mise en œuvre sur un terminal mobile. L’invention a donc pour but de proposer une solution à tout ou partie de ces problèmes. A cet effet, la présente invention concerne un procédé pour la détection d’un motif sur au moins une image d’échographie d’un organe, le procédé comprenant une phase d’apprentissage, et une phase de prédiction d’un réseau de neurones convolutif, la phase de prédiction comprenant les étapes suivantes : - mise à disposition de l’au moins une image d’échographie de l’organe en entrée du réseau de neurones convolutifs, l’au moins une image comprenant une première pluralité de pixels, chaque pixel étant défini par une valeur mesurée par une sonde échographique en une zone de l’organe; - segmentation de l’au moins une image, pour produire une image segmentée comprenant une deuxième pluralité de pixels, au moins un pixel de l’image segmentée étant classé selon une classe de l’au moins un pixel parmi au moins deux classes, une des au moins deux classes étant associée au motif, la classe dudit au moins un pixel étant déterminée sur la base d’un score de prédiction de l’au moins un pixel; ledit score de prédiction étant calculé par le réseau de neurones convolutif au cours de l’étape de segmentation de la phase de prédiction sur la base de paramètres internes appris et mis à jour préalablement au cours de la phase d’apprentissage à partir d’un ensemble d’images d’apprentissage, chaque image d’apprentissage comprenant une pluralité de pixels d’apprentissage, la phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - annotation d’au moins une image d’apprentissage pour produire une image d’apprentissage annotée comprenant au moins un pixel d’apprentissage classé par un opérateur selon une classe parmi l’au moins deux classes, une des au moins deux classes étant associée au motif; - évaluation de l’au moins une image d’apprentissage en utilisant le réseau de neurones convolutif pour calculer un score d’apprentissage attribué à l’au moins un pixel d’apprentissage évalué, sur la base des paramètres internes du réseau de neurones convolutif; - calcul d’une fonction de coût en fonction d’une mesure d’un écart entre une classe attribuée à l’au moins un pixel d’apprentissage évalué sur la base du score d’apprentissage de l’au moins un pixel d’apprentissage évalué et la classe attribuée audit au moins un pixel dans l’image d’apprentissage annotée; - mise à jour des paramètres internes du réseau de neurones convolutif sur la base de la fonction de coût calculée Selon un mode de mise en œuvre, l’invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, seules ou en combinaison techniquement acceptable. Selon un mode de mise en œuvre, l’organe est un poumon et l’au moins une image d’échographie présente un motif correspondant à une consolidation alvéolaire générée par une infection pulmonaire. Selon un mode de mise en œuvre, l’infection pulmonaire est la COVID-19. Selon un mode de mise en œuvre, le motif est un motif de type C, le motif de type C comprenant un ensemble connexe de pixels, chaque pixel de l’ensemble étant l’image d’une zone ponctuelle du poumon, ladite zone ponctuelle correspondant à une consolidation alvéolaire, par exemple une alvéole d’un tissu du poumon remplie d’un liquide, signe d’une infection. Selon un mode de mise en œuvre, l’étape d’évaluation de l’au moins une image d’apprentissage, génère une image d’apprentissage évaluée, chaque pixel de l’image d’apprentissage évaluée ayant une valeur égale au score d’apprentissage dudit pixel. Selon un mode de mise en œuvre, la phase d’apprentissage comprend une répétition des étapes d’annotation, d’évaluation, de calcul de la fonction de cout et de mise à jour des paramètres internes du réseau de neurones convolutifs, sur plusieurs images d’apprentissage contenues dans un ensemble d’images d’apprentissage. Selon un mode de mise en œuvre, le réseau de neurones convolutif comprend un encodeur configuré pour mettre en œuvre successivement une suite de blocs convolutifs, chaque bloc de la suite de blocs convolutifs de l’encodeur ayant une dimension, l’étape d’évaluation de la phase d’apprentissage et l’étape de segmentation de la phase de prédiction comprenant au moins les étapes suivantes mises en œuvre par l’encodeur: - mise en œuvre d’un premier bloc convolutif de la suite de blocs sur l’au moins une image échographique, respectivement sur l’image d’apprentissage, pour générer un premier nombre de premières images convoluées, correspondant à un nombre de caractéristiques calculées par le premier bloc convolutif, - mise en œuvre suivante d’un bloc convolutif suivant de la suite de blocs au résultat de l’étape précédente pour générer un nombre suivant d’images convoluées suivantes, correspondant à un nombre suivant de caractéristiques calculées par le bloc convolutif suivant, - répétition de l’étape précédente dans laquelle le bloc convolutif suivant est un autre bloc convolutif de la suite de blocs de l’encodeur, autre que le premier bloc convolutif et le boc convolutif suivant mis en œuvre à l’étape précédente, de sorte qu’une autre mise en œuvre de l’autre bloc convolutif sur le résultat de la mise en œuvre précédente génère un autre nombre d’autres images convoluées suivantes, correspondant à un autre nombre de caractéristiques calculées par l’autre bloc convolutif, jusqu’à ce que tous les blocs convolutifs de la suite de blocs de l’encodeur aient été mis en oeuvre, le nombre de caractéristiques calculées par chaque bloc convolutif de la suite de blocs de l’encodeur étant une fonction de la dimension de chaque bloc convolutif de la suite de bloc de l’encodeur, chaque étape de mise en oeuvre du premier bloc convolutif ou du bloc convolutif convolutif suivant ou de l’autre bloc convolutif, étant suivie d’une étape de maxpooling, afin qu’une dimension des premières images convoluées ou des images convoluées suivantes, ou des autres images convoluées suivantes soit décroissante d’une étape de mise en oeuvre à une étape suivante de mise en oeuvre. Selon ces dispositions, en sortie de l’encodeur on obtient des caractéristiques élémentaires de l’au moins une image. Selon un mode de mise en œuvre, le réseau de neurone convolutif comprend un décodeur comprenant une autre suite de blocs convolutifs, chaque bloc convolutif de l’autre suite étant configuré pour recevoir le résultat d’au moins une étape de mise en œuvre d’un bloc convolutif de l’encodeur au cours de l’étape d’évaluation de la phase d’apprentissage ou au cours de l’étape de segmentation de la phase de prédiction. Selon ces dispositions, en sortie du décodeur on obtient l’image segmentée à l’issue de l’étape de segmentation de la phase de prédiction, ou l’image d’apprentissage évaluée à l’issue de l’étape d’évaluation de la phase d’apprentissage, chaque pixel de l’image d’apprentissage évaluée ayant une valeur égale au score d’apprentissage dudit pixel. Selon un mode de mise en œuvre, le nombre de caractéristiques calculées par chaque bloc convolutif est égale à la dimension, ou au double, ou au triple de la dimension de chaque bloc convolutif de la suite de bloc de l’encodeur. Selon un mode de mise en œuvre, la suite des dimensions des blocs convolutifs de la suite de blocs convolutifs est la suite 32, 64, 128, 256, 512 et 1024. Selon ces dispositions le réseau de neurones sera plus robuste pour la détection des profils recherchés, mais nécessitera une quantité de données plus importante pour l’apprentissage des paramètres internes du réseau de neurones convolutif. Selon un mode de mise en œuvre, le réseau est du type UNET ou UNET++. Selon un mode de mise en œuvre, l’encodeur est du type VGG16. Selon un mode de mise en œuvre, le réseau de neurones convolutif est configuré pour mettre en œuvre une fonction de régularisation, par exemple une fonction du type Batch Normalisation, et/ou une fonction de type Dropout, appliquée aux résultats d’une ou plusieurs étapes de mise en œuvre des blocs convolutifs. Selon ces dispositions, la segmentation de l’au moins une image est plus robuste. Selon un mode de mise en œuvre, la fonction de coût est pondérée. Selon ces dispositions, la détection du profil de type C est rendue plus performante. Selon un mode de mise en œuvre, la fonction de coût pondérée est une fonction d’entropie croisée pondérée. Selon un mode de mise en œuvre, la fonction de coût se définit selon la formule suivante : dans laquelle : i= 1 à n est un indice désignant un pixel parmi la pluralité de pixels de l’image d’apprentissage annotée et de l’image d’apprentissage segmentée IAA = (p 1, p 2, …, p i, … p n ) est l’image d’apprentissage annotée au cours de l’étape d’annotation de la phase d’apprentissage, l’image d’apprentissage annotée IAA comprenant la pluralité de pixels annotés, où p i est l’annotation du i ème pixel de l’image d’apprentissage annotée IAA, l’annotation étant une valeur égale à 0 si ledit pixel n’appartient pas à un motif C, et 1 si ledit pixel appartient à un motif C. IAE = (q 1, q 2, …, q i, … q n ) est l’image d’apprentissage évaluée IAE comprenant pour chaque pixel de l’image d’apprentissage une classe q i attribuée audit pixel, i.e. le i ème pixel de l’image d’apprentissage IAE, sur la base d’un score calculé pour le i ème pixel par le réseau de neurones convolutif, au cours de l’étape d’évaluation 202 de la phase d’apprentissage 200, le score étant une valeur, par exemple comprise entre 0 et 1, représentative d’une probabilité pour ledit pixel d’appartenir à un motif C. w 0 est un poids associé à la classe des pixels n’appartenant pas à un motif C et w 1 un autre poids associé à la classe des pixels appartenant à un motif C. Selon un mode de mise en œuvre, la somme du poids w 0 et de l’autre poids w 1 est égale à 1. Selon un mode de mise en œuvre, le poids w 0 est égal à la proportion du nombre de pixels de l’image d’apprentissage annotée qui ont été classés comme appartenant à la classe la plus nombreuse, par exemple la classe des pixels n’appartenant pas à un motif C, dans l’image d’apprentissage annotée, le dit nombre étant rapporté au nombre total de pixels de l’image d’apprentissage annotée Selon ces dispositions, les paramètres internes du réseau de neurones convolutif seront mis à jour de sorte que la classe dominante, en nombre de pixels, de l’image d’apprentissage soit moins apprise que l’autre classe. Selon un mode de mise en œuvre, la phase d’apprentissage comprend une étape d’augmentation d’un nombre d’images d’apprentissage de l’ensemble d’images d’apprentissage par l’ajout d’au moins une image transformée à l’ensemble d’images d’apprentissage, l’au moins une image transformée étant obtenue par une transformation d’une image d’apprentissage, ladite transformation étant par exemple par une rotation de l’image d’apprentissage, ou une symétrie autour d’un axe de symétrie de l’image d’apprentissage, ou une translation de l’image d’apprentissage selon une direction dans un plan de l’image. Selon ces dispositions, en augmentant ainsi artificiellement le nombre d’images d’apprentissages utilisées pour l’apprentissage du réseau de neurones, le rappel sera favorisé, au dépend de la précision, de la segmentation, au cours de l’étape de segmentation ; autrement dit, la classe associée au motif sera attribuée à tous les pixels appartenant au motif, tandis que la classe associée au motif sera également attribuée à certains pixels n’appartenant pas au motif. Selon un mode de mise en œuvre, l’au moins une image comprend au moins une première image et une deuxième image, la première image comprenant une première pluralité de pixels, la deuxième image comprenant une deuxième pluralité de pixels, de sorte qu’au moins un premier pixel de la première pluralité de pixels correspond à un deuxième pixel de la deuxième pluralité de pixels, et dans lequel l’étape de segmentation de la phase de prédiction est appliquée à la première image puis à la deuxième image, le procédé comprenant une étape de segmentation consolidée déterminant une classe consolidée dudit premier pixel en fonction de la classe déterminée pour ledit premier pixel par l’étape de segmentation de la première image, et de la classe déterminée pour le deuxième pixel par l’étape de segmentation de la deuxième image. Selon ces dispositions, l’étape de segmentation consolidée permet de supprimer, au moins en partie, les classements erronés, i.e. les fausses détection. Selon un mode de mise en œuvre, une suite des dimensions de la suite des blocs convolutifs est la suite 32, 64, 128, 256. Selon ces dispositions, le réseau pourra être embarqué sur un terminal mobile sur lequel les ressources sont limitées par les contraintes d’encombrement, et pourra être entraîné avec une quantité de données moins importante. Selon un aspect, l’invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant un ensemble d’instructions configurées pour mettre en œuvre le procédé selon l’un des modes de mise en œuvre décrit ci-avant, lorsque lesdites instructions sont exécutées sur un ordinateur. Selon un aspect, l’invention concerne également un terminal mobile configuré pour mettre en œuvre un programme d’ordinateur comprenant un ensemble d’instructions configurées pour mettre en œuvre le procédé selon l’un des modes de mise en œuvre décrit ci-avant, lorsque lesdites instructions sont exécutées sur le terminal mobile. Selon ces dispositions, le procédé est mis en œuvre sur un équipement embarqué, bien que les ressources de cacul soient limitées par les contraintes d’encombrement. Pour sa bonne compréhension, un mode de réalisation et/ou de mise en oeuvre de l’invention est décrit en référence aux dessins ci-annexés représentant, à titre d’exemple non limitatif, une forme de réalisation ou de mise en œuvre respectivement d’un dispositif et/ou d’un procédé selon l’invention. Les mêmes références sur les dessins désignent des éléments similaires ou des éléments dont les fonctions sont similaires. est un exemple d’image échographique pulmonaire sur laquelle un motif de type C est présent est un deuxième exemple d’image échographique pulmonaire sur laquelle un motif de type C est présent est un troisième exemple d’image échographique pulmonaire sur laquelle un motif de type C est présent est un quatrième exemple d’image échographique pulmonaire sur laquelle un motif de type C est présent sur la figure 4a, avec, sur la figure 4b, le résultat de la segmentation du motif selon le procédé selon l’invention. est une représentation schématique du séquencement des étapes d’un mode de mise en œuvre du procédé selon l’invention. est une représentation schématique d’un mode de réalisation d’un réseau de neurones de type UNET mis en œuvre selon un mode de mise en œuvre du procédé selon l’invention. est une représentation schématique de différents modes de réalisation d’un réseau de neurones de type UNET ou UNET++. Les figures 1, 2 et 3 présentent chacune un exemple de motif C, à l’intérieur du cercle ou d’un polygone incrusté, sur une image échographique d’un poumon. Le motif C se présente ainsi le plus souvent comme un ou plusieurs ensembles de pixels brillants et groupés, le ou les ensembles n’ayant pas de forme vraiment caractéristique, chaque pixel de l’ensemble étant l’image d’une zone ponctuelle du poumon, ladite zone ponctuelle correspondant à une consolidation alvéolaire, typiquement une alvéole d’un tissu du poumon remplie d’un liquide, signe d’une infection, par exemple une infection due à la COVID-19. Le procédé 100 selon l’invention a pour objet de détecter un motif généré par une infection pulmonaire dans une image échographique pulmonaire. La description du procédé va être faite en référence à la détection d’un motif de type C, mais cela n’est pas limitatif ; l’homme du métier comprendra que le procédé selon l’invention est applicable à la détection d’autres motifs généré par une infection pulmonaire, par exemple un motif de type A ou B, ou un motif encore différent, ou encore à la détection de tout type de motif dans des images échographiques. La figure 4a présente un autre exemple d’image échographique pulmonaire IE, dans laquelle un motif de type C est présent, tandis que la figure 4b présente le résultat d’une segmentation de l’image IE par le procédé 100 selon l’invention ; le résultat de la segmentation par le procédé 100 est une image segmentée dans laquelle les pixels appartenant au motif recherché ont été classés en sortie procédé 100 comme appartenant au motif recherché, et présentés, dans l’image segmentée IS, selon un code graphique représentatif du motif recherché, les autres pixels de l’image ayant été classés comme n’appartenant pas au motif recherché ne sont pas présentés selon le code graphique représentatif du motif recherché. Le procédé 100 selon l’invention est mis en œuvre sur un réseau de neurones convolutif et comprend une phase d’apprentissage 200 et une phase de prédiction 300. Plusieurs modes de réalisation d’un réseau de neurones convolutif sont présentés sur les figures 6 et 7. Les réseaux de neurones convolutif utilisés pour la mise en œuvre du procédé 100 selon l’invention, comprennent, selon un mode de réalisation, un encodeur et un décodeur ; l’encodeur comprend une suite de blocs convolutifs X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 , chaque bloc de la suite de blocs convolutifs de l’encodeur ayant une dimension (N1, N2, N3, N4, N5). Ledit encodeur est configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes du procédé 100, au cours d’une étape d’évaluation 203 de la phase d’apprentissage 200 ou au cours de l’étape de segmentation 303 de la phase de prédiction 300: - mise en œuvre d’un premier bloc convolutif de la suite de blocs sur une image échographique IA, IE, pour générer un premier nombre de premières images convoluées, correspondant à un nombre de caractéristiques calculées par le premier bloc convolutif ; l’image échographique IA, IE est, par exemple au cours de la phase d’apprentissage 200, une image échographique d’apprentissage, i.e. dédiée à l’apprentissage des paramètres internes du réseau de neurones convolutif, ou une image échographique de test , au cours de la phase de prédiction, après la phase d’apprentissage des des paramètres internes du réseau de neurones convolutif ; - mise en œuvre suivante d’un bloc convolutif suivant de la suite de blocs, appliquée au résultat de l’étape précédente, pour générer un nombre suivant d’images convoluées suivantes, correspondant à un nombre suivant de caractéristiques calculées par le bloc convolutif suivant ; - répétition de l’étape précédente dans laquelle le bloc convolutif suivant est un autre bloc convolutif de la suite de blocs de l’encodeur, autre que le premier bloc convolutif et le boc convolutif suivant mis en œuvre à l’étape précédente, de sorte qu’une autre mise en œuvre de l’autre bloc convolutif sur le résultat précédent génère un autre nombre d’autres images convoluées suivantes, correspondant à un autre nombre de caractéristiques calculées par l’autre bloc convolutif ; Ainsi de suite, jusqu’à ce que tous les blocs convolutifs X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 de la suite de blocs X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 de l’encodeur aient été mis en œuvre. Le nombre de caractéristiques calculées par chaque bloc convolutif X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 est une fonction de la dimension N1, N2, N3, N4, N5 de chaque bloc convolutif. Ainsi, par exemple, le nombre de caractéristiques calculées par chaque bloc convolutif est égale à la dimension, ou au double, ou au triple de la dimension de chaque bloc convolutif de la suite de bloc de l’encodeur. Avantageusement, la suite des dimensions de la suite de blocs convolutif est 32, 64, 128, 256, 512 et 1024. Plus avantageusement, la suite des dimensions de la suite des blocs convolutifs est la suite 32, 64, 128, 256 ; ainsi, le réseau de neurones convolutif correspondant pourra être embarqué sur un terminal mobile sur lequel les ressources sont limitées par les contraintes d’encombrement, et pourra être entraîné avec une quantité de données moins importante. La mise en œuvre de chaque bloc convolutif consiste ainsi à appliquer sur les données en entrée dudit bloc convolutif une suite de 32, puis 64, 128, et 256 convolutions Ci, ou une suite de deux ou trois fois 32, puis 64, 128, et 256 convolutions, chaque convolution mettant en œuvre un filtre, par exemple de taille 3x3, correspondant au calcul d’une caractéristique locale particulière sur les données considérées ; une fonction d’activation, par exemple de type ReLU, est appliquée aux résultats des différentes convolutions. Chaque étape de mise en oeuvre d’un bloc convolutif X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 est suivie d’une étape de maxpooling MXP, de sorte qu’une dimension des images convoluées qui résultent d’un bloc convolutif X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 soit décroissante d’une étape de mise en oeuvre d’un bloc convolutif X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 de l’encodeur à une étape suivante de mise en œuvre du bloc convolutif suivant X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 de l’encodeur. Par exemple, l’étape de maxpooling MXP peut consister à balayer chaque image convoluée qui résulte de la mise en œuvre d’un bloc convolutif X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 avec une fenêtre 2x2 et à sélectionner un pixel dans la fenêtre qui a, par exemple, une valeur maximum, pour remplacer les 4 pixels de la fenêtre 2x2 dans l’image résultante de l’étape de maxpooling, divisant ainsi par 4 la taille des images transmises en entrée du bloc convoltif X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 suivant de l’encodeur. Le résultat de la mise en œuvre de chaque bloc convolutif de l’encodeur est donc un ensemble de caractéristiques élémentaires calculées sur les images en entrée du bloc convolutif, images qui sont issues d’un bloc convolutif précédent, le nombre de ces caractéristiques élémentaires calculées au différents étages par les différents blocs convolutifs de l’encodeur étant croissant ; typiquement ce nombre est multiplié par deux à chaque étage, tandis que la tailles des données, i.e. des images, traitées à chaque étage décroit, typiquement est divisé par deux à chaque étage. Le réseau de neurone convolutif comprend classiquement également un décodeur, le décodeur comprenant une autre suite de blocs convolutifs X 3,1 , X 2,2 , X 1,3 , X 0,4 , chaque bloc convolutif de l’autre suite de blocs convolutifs X 3,1 , X 2,2 , X 1,3 , X 0,4 étant configuré pour recevoir le résultat d’au moins une étape de mise en œuvre d’un bloc convolutif de l’encodeur X 0,0 , X 1,0 , X 2,0 , X 3,0 , X 4,0 . Les blocs convolutifs de l’encodeur et les autres blocs convolutifs, notamment du décodeur, sont configurés pour communiquer par exemple par des connexions SC, typiquement appelées « skip-connections ». Selon un mode de réalisation, le passage de données image d’un bloc convolutif d’un étage de l’encodeur à un autre bloc convolutif d’un étage supérieur de l’encodeur s’accompagne de la mise en œuvre d’une fonction de suréchantillonnage US, souvent appelée upsampling, qui permet d’augmenter la taille des données transmises d’un étage à l’étage supérieur ; cette fonction de suréchantillonnage US est configuré pour revenir à la taille initiale des données avant la mise en œuvre de l’étape de maxpooling par l’étage correspondant de l’encodeur. La , illustre différentes versions d’un réseau de neurones convolutif adapté à mettre en œuvre le procédé 100 selon l’invention. Notamment, la figure 7a représente une version à deux étages seulement du réseau de neurones convolutif dérivé de celui présenté précédemment. Les figures 7b à 7d présentent respectivement des réseau de neurones convolutifs à 3, 4 et 5 étages. Les figures 7e, 7f, 7g sont des généralisations comprenant, pour chaque étage de l’encodeur, un décodeur correspondant, et dans lesquelles les autres blocs convolutifs d’un décodeur communiquent via des connexions SC avec au moins certains autres blocs convolutifs d’autre décodeur. Selon un mode de mise en œuvre du procédé 100 selon l’invention, le réseau de neurones convolutif utilisé est du type UNET, i.e. correspondant à l’une des architectures illustrées sur l’une des figures 7a à 7d. Selon un autre mode de mise en œuvre du procédé 100 selon l’invention, le réseau de neurones convolutif utilisé est du type UNET++, i.e. correspondant à l’architecture illustrée sur la figure 7g. Selon un mode de mise en œuvre, l’encodeur du réseau de neurones convolutif sera du type VGG16. Avantageusement, comme cela a été indiqué ci-avant, la suite des dimensions de la suite de blocs convolutif de l’encodeur de type VGG16 est 32, 64, 128, 256, 512 et 1024. Plus avantageusement, la suite des dimensions de la suite des blocs convolutifs est la suite 32, 64, 128, 256 ; ainsi, le réseau de neurones convolutif correpondant pourra être embarqué sur un terminal mobile sur lequel les ressources sont limitées par les contraintes d’encombrement, et pourra être entraîné avec une quantité de données moins importante. Selon un mode de mise en œuvre, le réseau de neurones convolutif est configuré pour mettre en œuvre une fonction de régularisation, par exemple une fonction du type Batch Normalisation, et/ou une fonction de type Dropout, appliquée aux résultats d’une ou plusieurs étapes de mise en œuvre des blocs convolutifs. Selon ces dispositions, la mise en œuvre du réseau de neurones convolutif est plus efficace. Ainsi, pour la mise en œuvre du procédé 100 selon l’invention, une image échographique IE du poumon est mise à disposition en entrée du réseau de neurones convolutifs selon l’un des modes de réalisation précédemment décrit, ledit réseau de neurones générant en sortie d’un des autres blocs convolutifs X 0,4 d’un décodeur des données de sorties intermédiaires, une ultime couche de convolution C1 des données de sorties intermédiaires peut par exemple être nécessaire pour générer la donnée de sortie IAE, IS du réseau de neurones et du procédé 100. La donnée de sortie du procédé 100 selon l’invention est une image d’apprentissage évaluée IAE ou respectivement une image segmentée IS, selon que l’on considère la phase d’apprentissage 200 ou respectivement la phase de prédiction 300 du procédé 100. En référence à la , la phase d’apprentissage 200 comprend les étapes suivantes : - annotation 201 d’au moins une image d’apprentissage IA pour produire une image d’apprentissage annotée IAA ; l’image d’apprentissage est typiquement annotée par un opérateur chargée de déterminer visuellement les pixels de l’image d’apprentissage qui appartiennent au motif recherché, par exemple un motif de type C. L’image d’apprentissage annotée comprend ainsi des pixels d’apprentissages classés par ledit opérateur selon une classe parmi deux classes par exemple, une des deux classes étant associée au motif recherché, l’autre classe étant attribuée aux pixels qui n’appartiennent pas audit motif; - évaluation 202 de l’au moins une image d’apprentissage IA en utilisant le réseau de neurones convolutif pour calculer un score d’apprentissage attribué à l’au moins un pixel d’apprentissage évalué, sur la base de paramètres internes du réseau de neurones convolutif; - calcul 203 d’une fonction de coût FC en fonction d’une mesure d’un écart entre une classe attribuée à l’au moins un pixel d’apprentissage évalué sur la base du score d’apprentissage de l’au moins un pixel d’apprentissage évalué et la classe attribuée audit au moins un pixel dans l’image d’apprentissage annotée ; - mise à jour 204 des paramètres internes du réseau de neurones convolutif sur la base de la fonction de coût FC calculée. L’étape d’évaluation 203 de l’au moins une image d’apprentissage, génère une image d’apprentissage évaluée IAE, chaque pixel de l’image d’apprentissage évaluée IAE ayant une valeur égale au score d’apprentissage dudit pixel. En référence à la , la phase de prédiction 300 comprend les étapes suivantes : - mise à disposition 302 d’une image d’échographie IE du poumon en entrée du réseau de neurones convolutifs; - segmentation 303 de l’image, pour produire une image segmentée IS, les pixels de l’image segmentée étant classés selon une classe parmi au moins deux classes, une des au moins deux classes étant associée au motif généré par l’infection pulmonaire, la classe des pixels étant déterminée sur la base d’un score de prédiction de chacun desdits pixels; ledit score de prédiction étant calculé pour chacun desdits pixels par le réseau de neurones convolutif sur la base des paramètres internes mis à jour après la phase d’apprentissage du réseau de neurones convolutif. Selon un mode de mise en œuvre du procédé 100 selon l’invention, la fonction de coût FC est pondérée. Par exemple, la fonction de coût FC est définie selon la formule suivante : dans laquelle : i= 1 à n est un indice désignant un pixel parmi la pluralité de pixels de l’image d’apprentissage annotée et de l’image d’apprentissage segmentée IAA = (p 1, p 2, …, p i, … p n ) est l’image d’apprentissage annotée au cours de l’étape d’annotation 201 de la phase d’apprentissage 200, l’image d’apprentissage annotée IAA comprenant les pixels annotés, où p i désigne l’annotation du i ème pixel de l’image d’apprentissage annotée IAA, l’annotation étant une valeur égale à 0 si ledit pixel n’appartient pas à un motif C, et 1 si ledit pixel appartient à un motif C. IAE = (q 1, q 2, …, q i, … q n ) est l’image d’apprentissage évaluée IAE comprenant pour chaque pixel de l’image d’apprentissage une classe q i attribuée audit pixel, i.e. le i ème pixel de l’image d’apprentissage IAE, sur la base d’un score calculé pour le i ème pixel par le réseau de neurones convolutif, au cours de l’étape d’évaluation 202 de la phase d’apprentissage 200, le score étant une valeur, par exemple comprise entre 0 et 1, représentative d’une probabilité pour ledit pixel d’appartenir à un motif C. w 0 est un poids associé à la classe des pixels n’appartenant pas à un motif C et w 1 un autre poids associé à la classe des pixels appartenant à un motif C. La somme du poids w 0 et de l’autre poids w 1 est avantageusement égale à 1. Par exemple, le poids w 0 est égal à la proportion du nombre de pixels de l’image d’apprentissage qui ont été classés comme appartenant à la classe la plus nombreuse, par exemple la classe des pixels n’appartenant pas à un motif C, dans l’image d’apprentissage annotée IAA, le dit nombre étant rapporté au nombre total de pixels de l’image d’apprentissage annotée IAA Selon ces dispositions, les paramètres internes du réseau de neurones convolutif seront mis à jour de sorte que la classe dominante, en nombre de pixel, de l’image d’apprentissage soit moins apprise que l’autre classe. Selon un mode de mise en œuvre, la phase d’apprentissage comprend une répétition des étapes d’annotation 201, d’évaluation 202, de calcul 203 de la fonction de cout FC et de mise à jour 204 des paramètres internes du réseau de neurones convolutifs, sur plusieurs images d’apprentissage contenues dans un ensemble d’images d’apprentissage. En principe, plus le nombre d’images d’apprentissage est important, meilleure sont les performances du procédé 100 en phase de prédiction 300. Lorsque le nombre d’images d’apprentissage semble insuffisant pour que les performances de prédiction du procédé 100 soient satisfaisantes, une étape d’augmentation 201bis du nombre d’images d’apprentissage de l’ensemble d’images d’apprentissage peut avantageusement être mise en œuvre au début de la phase d’apprentissage 200 ; cette étape d’augmentation comprend par exemple l’ajout d’images transformées à l’ensemble d’images d’apprentissage, une image transformée étant obtenue par une transformation d’une image d’apprentissage ; ladite transformation est par exemple une rotation de l’image d’apprentissage, ou une symétrie autour d’un axe de symétrie de l’image d’apprentissage, ou une translation de l’image d’apprentissage selon une direction dans un plan de l’image. Il est possible d’utiliser tout type de transformation des images échographiques initiales pour obtenir les images transformées pourvu seulement que la structure en cône spécifique des images échographiques soient conservée par la transformation. Selon ces dispositions, en augmentant ainsi artificiellement le nombre d’images d’apprentissages utilisées pour l’apprentissage du réseau de neurones, le rappel sera favorisé, au dépend de la précision, de la segmentation, au cours de la phase de prédiction 300 ; autrement dit, la classe associée au motif sera attribuée à tous les pixels appartenant au motif, tandis que la classe associée au motif sera également attribuée à certains pixels n’appartenant pas au motif. Le procédé 100 selon l’invention, peut être appliqué également successivement à plusieurs images acquises successivement dans le temps du même poumon, de sorte qu’il soit possible d’établir une correspondance entre les pixels d’une image et les pixels d’une image suivante. Ainsi, par exemple l’étape de segmentation 303 de la phase de prédiction 300 est appliquée à la première image puis à la deuxième image et ainsi de suite, le procédé comprenant une étape de segmentation consolidée 304 déterminant une classe consolidée d’un pixel en fonction de la classe déterminée pour ledit pixel par l’étape de segmentation de les images successives de la séquence temporelle d’images. Selon ces dispositions, l’étape de segmentation consolidée permet de supprimer, au moins en partie, les classements erronés, i.e. les fausses détection. Selon un aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur comprenant un ensemble d’instructions configurées pour mettre en œuvre le procédé 100 selon l’un des modes de mise en œuvre décrit ci-avant, lorsque lesdites instructions sont exécutées sur un ordinateur. Selon un autre aspect, l’invention concerne un terminal mobile configuré pour mettre en œuvre un programme d’ordinateur comprenant un ensemble d’instructions configurées pour mettre en œuvre, lorsque lesdites instructions sont exécutées sur le terminal mobile, le procédé selon le mode de mise en œuvre dans lequel l’encodeur est de type VGG16, et la suite des dimensions de la suite des blocs convolutifs de l’encodeur est la suite 32, 64, 128, 256. Selon ces dispositions, le procédé 100 est mis en œuvre sur un équipement qui peut être embarqué, bien que les ressources de calculs soient limitées par les contraintes d’encombrement. Procédé (100) pour la détection d’un motif sur au moins une image d’échographie d’un organe, le procédé comprenant une phase d’apprentissage (200), et une phase de prédiction (300) d’un réseau de neurones convolutif, la phase de prédiction (300) comprenant les étapes suivantes : - mise à disposition (302) de l’au moins une image d’échographie (IE) de l’organe en entrée du réseau de neurones convolutifs, l’au moins une image comprenant une première pluralité de pixels, chaque pixel étant défini par une valeur mesurée par une sonde échographique en une zone de l’organe; - segmentation (303) de l’au moins une image, pour produire une image segmentée (IS) comprenant une deuxième pluralité de pixels, au moins un pixel de l’image segmentée étant classé selon une classe de l’au moins un pixel parmi au moins deux classes, une des au moins deux classes étant associée au motif, la classe dudit au moins un pixel étant déterminée sur la base d’un score de prédiction de l’au moins un pixel; ledit score de prédiction étant calculé par le réseau de neurones convolutif au cours de l’étape de segmentation (303) de la phase de prédiction (300) sur la base de paramètres internes appris et mis à jour préalablement au cours de la phase d’apprentissage (200) à partir d’un ensemble d’images d’apprentissage, chaque image d’apprentissage comprenant une pluralité de pixels d’apprentissage, la phase d’apprentissage (200) comprenant les étapes suivantes : - annotation (201) d’au moins une image d’apprentissage pour produire une image d’apprentissage annotée (IAA) comprenant au moins un pixel d’apprentissage classé par un opérateur selon une classe parmi l’au moins deux classes, une des au moins deux classes étant associée au motif; - évaluation (202) de l’au moins une image d’apprentissage en utilisant le réseau de neurones convolutif pour calculer un score d’apprentissage attribué à l’au moins un pixel d’apprentissage évalué, sur la base des paramètres internes du réseau de neurones convolutif; - calcul (203) d’une fonction de coût en fonction d’une mesure d’un écart entre une classe attribuée à l’au moins un pixel d’apprentissage évalué sur la base du score d’apprentissage de l’au moins un pixel d’apprentissage évalué et la classe attribuée audit au moins un pixel dans l’image d’apprentissage annotée (IAA); - mise à jour (204) des paramètres internes du réseau de neurones convolutif sur la base de la fonction de coût calculée. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel le réseau de neurones convolutif comprend un encodeur configuré pour mettre en œuvre successivement une suite de blocs convolutifs (X0,0 , X1,0 , X2,0, X3,0, X4,0), chaque bloc de la suite de blocs convolutifs de l’encodeur ayant une dimension (N1, N2, N3, N4, N5), l’étape d’évaluation (203) de la phase d’apprentissage (200) et l’étape de segmentation (303) de la phase de prédiction (300) comprenant au moins les étapes suivantes mises en œuvre par l’encodeur: - mise en œuvre d’un premier bloc convolutif de la suite de blocs sur l’au moins une image échographique (IE), respectivement sur l’image d’apprentissage, pour générer un premier nombre de premières images convoluées, correspondant à un nombre de caractéristiques calculées par le premier bloc convolutif, - mise en œuvre suivante d’un bloc convolutif suivant de la suite de blocs au résultat de l’étape précédente pour générer un nombre suivant d’images convoluées suivantes, correspondant à un nombre suivant de caractéristiques calculées par le bloc convolutif suivant, - répétition de l’étape précédente dans laquelle le bloc convolutif suivant est un autre bloc convolutif de la suite de blocs de l’encodeur, autre que le premier bloc convolutif et le boc convolutif suivant mis en œuvre à l’étape précédente, de sorte qu’une autre mise en œuvre de l’autre bloc convolutif sur le résultat de la mise en œuvre précédente génère un autre nombre d’autres images convoluées suivantes, correspondant à un autre nombre de caractéristiques calculées par l’autre bloc convolutif, jusqu’à ce que tous les blocs convolutifs de la suite de blocs de l’encodeur aient été mis en oeuvre, le nombre de caractéristiques calculées par chaque bloc convolutif de la suite de blocs de l’encodeur étant une fonction de la dimension de chaque bloc convolutif de la suite de bloc de l’encodeur, chaque étape de mise en oeuvre du premier bloc convolutif ou du bloc convolutif convolutif suivant ou de l’autre bloc convolutif, étant suivie d’une étape de maxpooling, afin qu’une dimension des premières images convoluées ou des images convoluées suivantes, ou des autres images convoluées suivantes soit décroissante d’une étape de mise en oeuvre à une étape suivante de mise en oeuvre. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la fonction de coût est pondérée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans laquelle la fonction de coût se définit selon la formule suivante : dans laquelle : i= 1 à n est un indice désignant un pixel parmi la pluralité de pixels de l’image d’apprentissage annotée et de l’image d’apprentissage segmentée IAA = (p 1, p 2, …, p i, … p n ) est l’image d’apprentissage annotée au cours de l’étape d’annotation de la phase d’apprentissage, l’image d’apprentissage annotée IAA comprenant la pluralité de pixels annotés, où p i est l’annotation du i ème pixel de l’image d’apprentissage annotée IAA, l’annotation étant une valeur égale à 0 si ledit pixel n’appartient pas à un motif C, et 1 si ledit pixel appartient à un motif C. IAE = (q 1, q 2, …, q i, … q n ) est l’image d’apprentissage évaluée IAE comprenant pour chaque pixel de l’image d’apprentissage une classe q i attribuée audit pixel, i.e. le i ème pixel de l’image d’apprentissage IAE, sur la base d’un score calculé pour le i ème pixel par le réseau de neurones convolutif, au cours de l’étape d’évaluation 202 de la phase d’apprentissage 200, le score étant une valeur, par exemple comprise entre 0 et 1, représentative d’une probabilité pour ledit pixel d’appartenir à un motif C. w 0 est un poids associé à la classe des pixels n’appartenant pas à un motif C et w 1 un autre poids associé à la classe des pixels appartenant à un motif C. Procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel la phase d’apprentissage (200) comprend une étape d’augmentation (201bis) d’un nombre d’images d’apprentissage de l’ensemble d’images d’apprentissage par l’ajout d’au moins une image transformée à l’ensemble d’images d’apprentissage, l’au moins une image transformée étant obtenue par une transformation d’une image d’apprentissage, ladite transformation étant par exemple par une rotation de l’image d’apprentissage, ou une symétrie autour d’un axe de symétrie de l’image d’apprentissage, ou une translation de l’image d’apprentissage selon une direction dans un plan de l’image. Procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’au moins une image comprend au moins une première image et une deuxième image, la première image comprenant une première pluralité de pixels, la deuxième image comprenant une deuxième pluralité de pixels, de sorte qu’au moins un premier pixel de la première pluralité de pixels correspond à un deuxième pixel de la deuxième pluralité de pixels, et dans lequel l’étape de segmentation (303) de la phase de prédiction (300) est appliquée à la première image puis à la deuxième image, le procédé comprenant une étape de segmentation consolidée (304) déterminant une classe consolidée dudit premier pixel en fonction de la classe déterminée pour ledit premier pixel par l’étape de segmentation de la première image, et de la classe déterminée pour le deuxième pixel par l’étape de segmentation de la deuxième image. Procédé (100) selon l’une des revendications 2 ou 3, ou selon l’une des revendications 4 à 6 en tant qu’elles dépendent de la revendication 2, dans laquelle une suite des dimensions de la suite des blocs convolutifs est la suite 32, 64, 128, 256. Programme d’ordinateur comprenant un ensemble d’instructions configurées pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 7 lorsque lesdites instructions sont exécutées sur un ordinateur. Terminal mobile configuré pour mettre en œuvre un programme d’ordinateur comprenant un ensemble d’instructions configurées pour mettre en œuvre le procédé selon la revendication 7 lorsque lesdites instructions sont exécutées sur le terminal mobile.