Brevet FR3137827A1 — publié le 20240119

L’invention concerne un procédé (100) de post-traitement d'un signal expérimental continu (S, 10, 12) de perfusion pour élaborer (140) un paramètre pharmacocinétique (QI). Un tel procédé est mis en œuvre par une unité de traitement (4) d’un système d’analyse d’imagerie médicale préalablement entrainée selon un processus d’apprentissage (101) de l’effet perturbateur de l’acquisition d’une séquence de perfusion sur des signaux artériels et de la redondance de l’information en lien avec une fonction d’entrée artérielle (AIF, AIF’) partagée par un ensemble d’au moins deux signaux tissulaires. Une telle fonction d’entrée artérielle (AIF, AIF’) est directement produite en une étape (120) par ladite unité de traitement (4) ainsi entrainée à partir d’une première fonction d’entrée artérielle (AIF0) et de signaux tissulaires (S) préalablement sélectionnés (110). Figure à publier avec l’abrégé : Fig 7 Procédé de post-traitement d’une séquence d’acquisition de perfusion par un appareil d’imagerie médicale L’invention concerne un procédé de post-traitement d’une séquence d’acquisition de perfusion par un appareil d’imagerie par résonance magnétique, plus connu sous le sigle IRM ou l’acronyme anglo-saxon MRI pour « Magnetic Resonance Imaging ». Un tel procédé de post-traitement permet d’estimer un échantillonnage de la fonction d’entrée artérielle, aussi connue sous l’acronyme anglosaxon AIF pour « Arterial Input Function ». Cet échantillonnage a la particularité d’être beaucoup moins sensible aux effets d’acquisition et donc de conserver la linéarité vis-à-vis de la concentration du produit de contraste, indispensable pour une estimation quantitative des paramètres pharmacocinétiques, ce qui permet, in fine , de caractériser des lésions telles que des tumeurs ou des tissus ischémiques. L'imagerie par résonance magnétique est basée sur une analyse de la réponse du proton d'une molécule d'eau lorsqu'il est excité dans un champ magnétique. Cette réponse dépend de l'environnement d’un tel proton et permet ainsi de différencier différents types de tissus. Un appareil d'imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire, tel que l’appareil 1 d’un système d’analyse d’imagerie médicale SAIM illustré à titre d’exemple non limitatif par les figures 1 et 2, est généralement utilisé. Celui-ci délivre une pluralité de séquences d’images numériques 12 d'une ou plusieurs parties du corps d’un patient, à titre d’exemples non limitatifs, le cerveau, le cœur, les poumons. Ledit appareil applique pour cela une combinaison d'ondes électromagnétiques à haute fréquence sur la partie du corps considérée et mesure le signal réémis par certains atomes, tels qu’à titre d’exemple non limitatif, l’hydrogène pour l’imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire. L’appareil permet ainsi de déterminer les propriétés magnétiques et, par voie de conséquence, la composition chimique des tissus biologiques et donc leur nature, en chaque volume élémentaire, que l’on nomme communément un voxel, du volume imagé. Comme l’indique la , un appareil d'imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire 1 est commandé à l’aide d’une console 2. Un utilisateur 6, par exemple un opérateur, praticien ou chercheur, peut ainsi choisir des commandes 11 pour piloter l’appareil 1, à partir de paramètres ou de consignes 16 saisis via une interface homme-machine d’entrée 8 du système d’analyse. Une telle interface homme-machine 8 peut consister par exemple en un clavier informatique, un dispositif de pointage, un écran tactile, un microphone ou, plus généralement, toute interface agencée pour traduire une gestuelle ou une consigne émise par un humain 6 en données de commande ou de paramétrage. A partir d’informations 10 produites par ledit appareil 1, on obtient une pluralité de séquences d’images numériques 12 d'une partie d’un corps d’un humain ou d’un animal. Nous nommerons également « données expérimentales » de telles informations 10 ou images 12. Les séquences d’images 12 peuvent optionnellement être stockées au sein d’un serveur 3, c’est-à-dire un ordinateur doté de moyens de mémorisation propres et constituer un dossier médical 13 d’un patient. Un tel dossier 13 peut comprendre des images de différents types, telles que des images fonctionnelles mettant en évidence l’activité des tissus ou des images anatomiques reflétant les propriétés des tissus. Les séquences d’images 12 ou, plus généralement les données expérimentales, sont analysées par une unité de traitement 4 agencée à cette fin. Une telle unité de traitement 4 peut, par exemple, consister en un ou plusieurs microprocesseurs ou microcontrôleurs mettant en œuvre des instructions de programmes d’application idoines chargées dans des moyens de mémorisation dudit système d’analyse d’imagerie. On entend par « moyens de mémorisation » toute mémoire informatique volatile ou, avantageusement, non volatile. Une mémoire non volatile est une mémoire informatique dont la technologie permet de conserver ses données en l’absence d’une alimentation en énergie électrique. Elle peut contenir des données résultant de saisies, de calculs, de mesures et/ou des instructions de programmes. Les principales mémoires non volatiles actuellement disponibles sont de type inscriptible électriquement, telles que l’EPROM (« Erasable Programmable Read-Only Memory », selon une terminologie anglo-saxonne) ou encore inscriptibles et effaçables électriquement, telle que l’EEPROM (« Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory »), flash, SSD (« Solid-State Drive », selon une terminologie anglo-saxonne), etc. Les mémoires non volatiles se distinguent des mémoires dites « volatiles » dont les données sont perdues en l’absence d’une alimentation électrique. Les principales mémoires volatiles actuellement disponibles sont de type RAM (« Random Access Memory » selon une terminologie anglo-saxonne ou encore nommées « mémoires vives »), DRAM (mémoire vive dynamique, nécessitant une réactualisation régulière), SRAM (mémoire vive statique nécessitant une telle réactualisation lors d’une sous-alimentation électrique), DPRAM ou VRAM (particulièrement adaptées à la vidéo), etc. Une « mémoire de données », dans la suite du document, peut être volatile ou non volatile selon l’application visée. Ladite unité de traitement 4 comporte des moyens pour communiquer avec le monde extérieur pour recueillir les images. Lesdits moyens pour communiquer permettent en outre à l’unité de traitement 4 de délivrer ou sortir, in fine , un rendu, par exemple graphique et/ou sonore, d’une estimation ou d’une quantification d’un biomarqueur ou d’un paramètre pharmacocinétique QI élaborée par ladite unité de traitement 4 à partir des données expérimentales 10 et/ou 12 obtenues par Imagerie par Résonance Magnétique, à un utilisateur 6 du système d’analyse d’imagerie par l’intermédiaire d’une interface homme-machine de sortie 5. Dans tout le document, on entend par « interface homme-machine de sortie », tout dispositif, employé seul ou en combinaison, permettant de sortir ou de délivrer une représentation graphique, haptique, sonore ou, plus généralement, perceptible par l’humain, d’un signal physiologique reconstruit, en l’espèce un biomarqueur, à un utilisateur 6 d’un système d’analyse d’Imagerie par Résonance Magnétique. Une telle interface homme-machine de sortie 5 peut consister de manière non exhaustive en un ou plusieurs écrans, haut-parleurs ou autres moyens alternatifs adaptés. Ledit utilisateur 6 du système d’analyse peut ainsi confirmer ou infirmer un diagnostic, décider d’une action thérapeutique qu’il jugera adéquate, approfondir des travaux de recherche, peaufiner des paramètres de réglage d’un équipement de mesure, etc. Optionnellement, cet utilisateur 6 peut également paramétrer le fonctionnement de l’unité de traitement 4 ou de l’interface homme-machine de sortie 5, au moyen de paramètres 16 de fonctionnement et/ou d’acquisition. Par exemple, il peut ainsi définir des seuils d’affichage ou choisir les biomarqueurs, indicateurs ou paramètres estimés ou quantifiés pour lesquels il souhaite disposer d’une représentation. L’utilisateur exploite pour cela l’interface homme-machine d’entrée 8 précédemment évoquée ou une deuxième interface d’entrée prévue pour cela. Avantageusement, les interfaces homme-machine d’entrée 8 et de sortie 5 peuvent ne constituer qu’une seule et même entité physique. Lesdites interfaces homme-machine d’entrée 8 et de sortie 5 du système d’analyse d’imagerie peuvent également être intégrées à la console d’acquisition 2. Il existe une variante, décrite en liaison avec la , pour laquelle un système d’imagerie, tel que décrit précédemment, comporte en outre une unité de prétraitement 7 pour analyser les séquences d’images 12, en déduire des signaux expérimentaux 15 et délivrer ces derniers à l’unité de traitement 4 qui est ainsi déchargée de cette tâche. Parmi les techniques ou modalités basées sur l’imagerie par résonance magnétique, on distingue l’imagerie de perfusion. Une telle technique, schématisée par la qui illustre une séquence d’acquisition de perfusion cardiaque, consiste à appliquer une impulsion de radiofréquence dite de préparation de l’aimantation pour permettre à cette dernière d’évoluer vers son état d’équilibre (elle peut aussi permettre de supprimer l’historique d’aimantation), suivie d’une série d’impulsions de radiofréquences d’acquisition pour échantillonner spatialement le volume d’intérêt. L’ensemble des paramètres choisis par le manipulateur a pour objectif de maximiser ou de minimiser différents effets, parmi les plus notables, nous retrouvons le choix du type d’impulsions permettant soit d’obtenir une séquence dite de rehaussement pondérée en T1 ou de susceptibilité pondérée en T2*. Le manipulateur procède, durant l’acquisition, à l’injection d’un traceur sous la forme d’un produit de contraste dans le système veineux du patient subissant l’examen. L’aimantation du volume d’intérêt varie alors lors du passage de ce dernier - distribué à tout le corps par le système sanguin - et cette variation est fonction de la quantité du traceur. La illustre ainsi à trois instants distincts t0, t2, t3, une telle évolution de l’aimantation du volume d’intérêt, respectivement en amont et en aval de l’arrivée à l’instant t1 du traceur dans le volume d’intérêt. La séquence de perfusion consiste ainsi à acquérir de façon régulière l’état d’aimantation du volume d’intérêt en répétant quasi-périodiquement l’application d’une impulsion de radiofréquence d’acquisition qui peut être précédée dans certain cas d’une impulsion de préparation. Une séquence de perfusion permet ainsi d’obtenir pour chaque volume élémentaire - ou voxel - un échantillonnage temporelle S(t) de la variation de l’état d’aimantation résultant des paramètres d’acquisition sélectionnés par le manipulateur. Comme le décrit la figure 4, l’estimation des paramètres pharmacocinétiques est basée sur la théorie de dilution de traceur qui permet de lier l’AIF à la concentration du produit de contraste S (relative à cinq régions d’intérêt A1 à A5 comme le montre la figure 4) dans le tissu par un produit de convolution avec un filtre nommé « réponse impulsionnelle » ou « IRF » acronyme anglo-saxon pour « Impulse Response Function » en lien avec la recirculation dudit produit de contraste, tel que . La illustre ainsi cinq signaux temporels S respectivement associés auxdites régions A1 à A5. En récupérant un échantillonnage de la concentration du produit de contraste dans le tissu directement sur les images acquises et en choisissant un échantillonnage pertinent de l’AIF, il est possible d’estimer l’IRF et donc les paramètres pharmacocinétiques. Les séquences de perfusion permettent de mettre à jour des lésions invisibles à l’état natif, ce qui se révèle très utile pour un praticien cherchant à établir un diagnostic et à prendre une décision thérapeutique dans le traitement de pathologies. Toutefois, afin d’affiner la prise de décision, que ça soit en clinique ou dans le domaine de la recherche, il est nécessaire d’obtenir une AIF peu soumise aux effets d’acquisitions. La décrit un signal S acquis par une séquence de perfusion en fonction de la concentration C du produit de contraste ou traceur selon une pluralité de paramètres d’acquisition, ce qui explique la pluralité de courbes S. En effet, l’imagerie par résonance magnétique étant une capture d’un état d’aimantation des tissus, la présence d’un produit de contraste agit de manière indirecte sur le signal acquis. Le produit de contraste va influencer la vitesse de retour à l’état d’équilibre de l’aimantation. En d’autres termes, pour un même jeu de paramètres d’acquisition, l’aimantation variera en fonction de la concentration du produit injecté au patient. Cette relation n’est ni linéaire ni même bijective. Toutefois, comme l’indique la vue de droite décrite par la , en cas de faible dose de produit de contraste, il est d’usage de considérer linéaire la relation entre signal acquis S et concentration C du produit. Une telle vue de droite illustre un agrandissement pour de faibles concentrations C en agent de contraste. Quels que soient les paramètres d’acquisition les courbes S et C se confondent avec la droite d’identité DI représentée par une ligne discontinue au sein d’une zone ZL dite de linéarité de couleur grise sur la . Pour de faibles concentrations C, il est donc possible d’utiliser les signaux S acquis directement sans corriger les effets d’acquisition, ce qui est globalement admis pour les signaux tissulaires. Cependant, comme l’indiquent les courbes sur la vue de gauche de la , plus la concentration C est élevée plus l’effet d’acquisition est important. L’approximation admise pour les signaux tissulaires ne peut donc s’appliquer pour les signaux artériels caractérisés par un maximum de concentration du produit de contraste. Il est donc nécessaire de corriger l’effet d’acquisition pour estimer des échantillonnage pertinents d’AIF. A l’heure actuelle, plusieurs méthodes de post-traitement ont été proposées dans la littérature pour corriger cet effet d’acquisition. Certaines d’entre elles sont peu utilisées telles que celles portant sur l’utilisation d’une AIF dite de population (exploitant une base de données d’AIF correspondant à un protocole donné d’injection et à un type de patient) ou encore celles nécessitant une prise de sang concomitante à l’acquisition pour connaitre réellement la quantité d’agent de contraste présent à un instant donné. En revanche, examinons deux méthodes que l’invention vient directement concurrencer ainsi qu’une troisième que l’invention se propose d’améliorer. Une première méthode connue consiste à simuler numériquement les effets d’acquisition à l’aide de modèles physiques dérivés des équations de Bloch. Ces modèles nécessitent une connaissance très fine de la séquence de perfusion et sont donc à réévaluer pour chaque cas. De plus, les signaux acquis S pour un même examen de perfusion dépendront de paramètres intrinsèques aux tissus qui les ont générés, notamment le T1 et le T2* qui devront donc être estimés à l’aide d’autres séquences d’acquisition et évalués par des procédés de post-traitement possédant forcément un biais. L’acquisition de paramètres supplémentaires, dont la valeur varie pour chaque voxel de l’image, introduit ainsi une source d’erreur et un nouveau problème à résoudre : le recalage multimodal entre les images de perfusion et les cartes T1 et T2. Enfin, l’ensemble des paramètres nécessaires à cette méthodes n’est pas forcément stocké en routine clinique et est donc souvent au moins en partie perdu, limitant une réutilisation future des acquisitions de perfusion. Une deuxième méthode se propose d’utiliser un jeu de paramètres d’acquisition permettant de limiter très fortement les effets d’acquisition et donc de considérer les signaux artériels comme des AIF viables. Toutefois, une telle approche se fait au détriment de la résolution d’image. Il s’en suit une impossibilité d’utiliser de telles images pour estimer de manière très fine des paramètres pharmacocinétiques. En effet, cette acquisition est combinée à une acquisition de perfusion classique proposant une résolution suffisante pour l’évaluation de ces paramètres en utilisant l’AIF obtenue par les signaux artériels de l’acquisition optimisée dans cet objectif. Cette méthode à l’avantage de permettre l’utilisation directe des signaux issus des différentes acquisitions. Toutefois, elle suppose un manipulateur formé à ce type de paramétrisations et la disponibilité de ce type de manipulations sur la machine IRM, ce qui est à l’heure actuelle encore peu fréquent. De plus, cette méthode suppose l’obtention simultanée des deux types d’acquisitions. En d’autres termes, toute ancienne acquisition de perfusion ne peut être concernée par cette méthode. Or, depuis plus de trente ans, de nombreuses bases de données utilisant des acquisitions classiques ont été constituées. Cette méthode conduit à les exclure. Enfin, une troisième méthode, illustrée par la , propose d’utiliser toute l’information redondante partagée par des signaux tissulaires pour estimer un échantillonnage d’AIF. Le signal de chaque voxel décrivant des régions d’intérêt de tissu, telles que les régions A1 à A5 illustrées par cercles discontinus à titre d’exemple en , étant le produit de convolution entre l’IRF propre à chaque voxel et l’AIF partagée par tous les voxels tissulaires, il est possible d’estimer simultanément l’IRF de chaque voxel et l’AIF de tous les voxels. Cette approche est désignée sous le terme de déconvolution aveugle, puisque ni l’IRF ni l’AIF ne sont connues. Un tel procédé 100, par exemple mis en œuvre par une unité de traitement 4 d’un système d’analyse médicale illustré par la ou 2 alimenté en données expérimentales 10 et/ou 12, consiste tout d’abord en une étape 110 de sélection de signaux tissulaires S et d’une première fonction d’entrée artérielle AIF0 généralement dans une région artérielle A0 symbolisée sur la par un carré en trait discontinu, puis en une étape 120 de minimisation itérative des erreurs résiduelles entre des signaux tissulaires mesurés S et ceux reconstruits à partir d’un modèle paramétrique AIFm de fonction d’entrée artérielle AIF. L’objectif est d’ajuster les paramètres dudit modèle de fonction d’entrée artérielle AIFm pour minimiser lesdites erreurs résiduelles. Une très large variété de procédés pour réaliser cette minimisation 120 a été décrite dans la littérature. On les distingue généralement par les contraintes qu’ils imposent sur ledit modèle de fonction d’entrée artérielle. Certains procédés sont dits « sans contraintes » car l’échantillonnage de la fonction d’entrée artérielle peut avoir n’importe quelle forme. Ce premier type de procédé est peu utilisé car très sensible au bruit d’acquisition. D’autres procédés sont paramétrés par un modèle donné. Cependant, ce deuxième type de procédé est limité par la nature du modèle de la fonction d’entrée artérielle utilisée, restreignant ainsi les formes que peut prendre une fonction d’entrée artérielle. Le choix et le nombre de signaux tissulaires sélectionnés à l’étape 110 sont variables selon le procédé retenu. S’il a été montré que, théoriquement, leur nombre pouvait être réduit à deux, y compris pour des procédés ne nécessitant aucune contrainte sur la forme de la fonction d’entrée artérielle recherchée, limiter ce nombre de signaux à deux suppose un très grand nombre d’hypothèses peu réalistes en pratique, notamment concernant l’effet du bruit et le type de modèle de perfusion décrivant ces deux signaux. En règle générale, ledit nombre de signaux tissulaires utilisé dans la littérature varie de six à douze. Ladite deuxième étape 120 de minimisation des erreurs consiste communément à minimiser la somme quadratique des erreurs résiduelles entre les signaux choisis à l’étape 110 et ceux reconstitués à partir de l’ajustement des paramètres du modèle de fonction d’entrée artérielle et des paramètres pharmacocinétiques. Il s’agit d’une étape 120 itérative qui consiste à rechercher donc cet ensemble de paramètres qui permet de réduire cette erreur globale. L’ajustement se fait habituellement par un procédé de descente de gradient et chaque itération implique un grand nombre d’opérations mathématiques coûteuses en temps de calcul. Le critère d’arrêt qui détermine donc le nombre final d’itérations est variable d’une étude à l’autre mais peut porter sur un changement minimal de l’erreur d’une itération à une autre ou même directement sur la valeur de l’erreur. Dans la littérature, on peut trouver des procédés proposant de cinquante à plusieurs centaines d’itérations engendrant un temps de mise en œuvre de plusieurs minutes. Une fois cette deuxième étape réalisée, le procédé permet de générer une deuxième fonction d’entrée artérielle AIF que nous qualifierons de « viable » pour l’ensemble des signaux tissulaires choisis. Toutefois, par la nature même du procédé, cette dernière ne représente que la forme correcte de la deuxième fonction d’entrée artérielle AIF recherchée. Il est donc nécessaire de mettre en œuvre une étape 130 consistant à ajuster l’échelle de l’AIF (hauteur de l’échantillonnage). Il existe dans la littérature de multiples manières de réaliser cette étape de mise à l’échelle ou de normalisation. Par exemple, on peut supposer que l’AIF recherchée partage l’aire sous la courbe de l’AIF0 ou, du moins, une partie peu soumise aux effets d’acquisition. La deuxième fonction d’entrée artérielle corrigée AIF’ ainsi obtenue peut maintenant être utilisée sur tout ou partie des voxels de l’image de perfusion pour en estimer en une étape subséquente 140 un ou des paramètres pharmacocinétiques QI et donc élaborer des informations pertinentes pour une prise de décisions thérapeutiques. De tels paramètres pharmacocinétiques QI peuvent faire l’objet de constitution éventuelle d’une ou plusieurs représentations graphiques et faire l’objet d’une sortie via une interface homme-machine idoine, telle que l’interface 5 en lien avec le système d’analyse d’imagerie médicale selon la ou 2 pour qu’un personnel de santé puisse réaliser un diagnostic par exemple. L’invention permet de répondre à tout ou partie des inconvénients soulevés par les solutions connues ou précédemment mentionnées. Parmi les nombreux avantages apportés par l’invention, nous pouvons mentionner la mise en œuvre d’un procédé de post-traitement qui permet : une forme libre, c’est-à-dire non contrainte, pour la fonction d’entrée artérielle peu sensible au bruit d’acquisition ; une réduction du nombre de signaux tissulaires nécessaires pour la mise en œuvre du procédé ; une exécution non itérative de l’estimation de la fonction d’entrée artérielle permettant d’obtenir des temps d’exécution de l’ordre de la seconde sur une machine de calcul standard pour grand public versus plusieurs minutes selon l’état de l’art. A cette fin, l’invention concerne un procédé de post-traitement d'un signal expérimental continu fruit d'une séquence d'acquisition de perfusion par un appareil d’imagerie médicale et résultant du passage d’un traceur au sein d'un volume élémentaire d'un organe, ledit procédé étant mis en œuvre par une unité de traitement d’un système d’analyse d’imagerie médicale. Un tel procédé comporte : une étape de sélection d’une première fonction d’entrée artérielle en lien avec une région artérielle de l’organe et d’un ensemble de signaux tissulaires en lien respectivement avec des régions tissulaires distinctes dudit organe ; une étape de production d’une deuxième fonction d’entrée artérielle à partir de ladite première fonction d’entrée artérielle et desdits signaux tissulaires sélectionnés ; une étape d’élaboration d’un paramètre pharmacocinétique à partir de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle et dudit signal expérimental. Pour démultiplier les performances de mise en œuvre d’un tel procédé au regard de techniques connues, l’étape de production d’une deuxième fonction d’entrée artérielle selon l’invention consiste en la mise en œuvre d’opérations élémentaires par ladite unité de traitement préalablement entrainée selon un processus d’apprentissage de l’effet perturbateur de l’acquisition d’une séquence de perfusion sur des signaux artériels et de la redondance de l’information en lien avec une telle deuxième fonction d’entrée artérielle partagée par un ensemble d’au moins deux signaux tissulaires. Selon un mode de réalisation particulier, un tel procédé peut comporter une étape de correction par mise à l’échelle de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle, produite préalablement à la mise en œuvre de l’étape d’élaboration d’un paramètre pharmacocinétique à partir de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle ainsi corrigée et dudit signal expérimental. De manière avantageuse et pour offrir la possibilité à un personnel de santé de vérifier la pertinence de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle produite lorsque ledit système d’imagerie médicale comprend une interface homme-machine de sortie, un procédé selon l’invention peut comporter une étape d’élaboration d’une représentation graphique de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle et de sortie de ladite représentation graphique par ladite interface homme-machine de sortie. Selon un mode de réalisation préféré, le processus d’apprentissage peut consister en un apprentissage profond basé sur une minimisation de la valeur moyenne des erreurs quadratiques entre des échantillons réels de fonctions d’entrée artérielle qui ont permis de générer des signaux tissulaires et une estimation de ces mêmes échantillons réalisée par ledit processus d’apprentissage, un tel processus d’apprentissage pouvant être réalisé via l’optimiseur Adam. Selon un deuxième objet, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comportant une ou plusieurs instructions de programme exécutables par l’unité de traitement d’un ordinateur, lesdites instructions de programme étant chargeables dans une mémoire non volatile dudit ordinateur et dont l’exécution par ladite unité de traitement provoque la mise en œuvre d’un procédé de post-traitement selon l’invention. De même, selon un troisième objet, l’invention concerne un support de mémorisation lisible par un ordinateur comportant les instructions d’un tel produit programme d’ordinateur. Enfin, l’invention concerne en outre un système d’analyse d’imagerie médicale comportant une unité de traitement agencée pour communiquer avec le monde extérieur et recevoir un ensemble d'échantillons d'un signal expérimental continu fruit d'une séquence d'acquisition de perfusion par un appareil d’imagerie médicale et résultant du passage d’un traceur au sein d'un volume élémentaire d'un organe. Une telle unité de traitement a préalablement été entrainée selon un processus d’apprentissage précédemment évoqué et comporte des moyens de mémorisation comprenant les instructions de programme d’un produit programme d’ordinateur selon l’invention. D’autres caractéristiques et avantages apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent parmi lesquelles : , d’ores et déjà décrite, illustre un système d’imagerie médicale comprenant une plateforme d’imagerie médicale ; , d’ores et déjà décrite, illustre une variante d’un tel système d’imagerie médicale comprenant une plateforme d’imagerie médicale ; , d’ores et déjà décrite, décrit une séquence de perfusion cardiaque par imagerie médicale ; , d’ores et déjà décrite, illustre un exemple d’un processus connu d’estimation des réponses impulsionnelles en lien avec des voxels d’intérêts et donc de production de paramètres pharmacocinétiques ; , d’ores et déjà décrite, illustre l’effet perturbateur d’une acquisition sur la linéarité du signal selon la concentration du produit de contraste ; , d’ores et déjà décrite, illustre une méthode connue pour obtenir une estimation de fonction d’entrée artérielle par déconvolution aveugle ; illustre un procédé de production d’une fonction d’entrée artérielle viable par déconvolution aveugle et in fine de paramètres pharmacocinétiques d’intérêt conforme à l’invention. Comme l’indique la , l’invention concerne un procédé 100 de production d’un paramètre pharmacocinétique d’intérêt (QI) à partir de signaux expérimentaux (10, 12) issus d’une acquisition par appareil d’imagerie médicale de perfusion (1). Un tel procédé (100) peut être mis en œuvre par l’unité de traitement (4) d’un tel système d’analyse d’images médicales. Un tel procédé (100) s’appuie sur un processus d’apprentissage (101) de l’effet perturbateur de l’acquisition de la séquence de perfusion sur les signaux artériels combiné à un apprentissage de la redondance de l’information en lien avec ladite fonction d’entrée artérielle partagée par un ensemble d’au moins deux signaux tissulaires. L’unité de traitement 4 est ainsi agencée pour comporter un réseau neuronal de convolution ou toute autre solution équivalente, ayant été préalablement configuré par la mise en œuvre dudit processus d’apprentissage 101. En effet, lesdits signaux tissulaires sont tous issus du produit de convolution d’une même fonction d’entrée artérielle AIF et de leurs réponses impulsionnelles IRF respectives. Il est donc possible d’apprendre à en extraire l’information partagée qui n’est autre que la fonction d’entrée artérielle AIF recherchée. L’apprentissage de l’effet perturbateur de l’acquisition se fait quant à lui en fournissant un signal artériel AIF0 qui n’est autre qu’une version dégradée de l’AIF recherchée. Ainsi, il s’agira d’apprendre à « transformer » un tel signal artériel sélectionné AIF0 de telle sorte que ce dernier puisse correspondre à l’information partagée par les signaux tissulaires, évitant de proposer des solutions peu vraisemblables. En d’autres termes, ce point favorise la stabilité de l’algorithme. Ce processus d’apprentissage 101 peut être réalisé en utilisant une combinaison de signaux acquis physiquement sur des volontaires, patients ou encore à l’aide de fantômes physiques et/ou de signaux simulés permettant de générer une plus large variété de cas et donc favorisant la capacité à extrapoler pour le procédé production d’une fonction d’entrée artérielle AIF viable recherchée en tant que telle. En utilisant une base de données ADB ainsi générée, l’apprentissage 101 peut par exemple se faire à l’aide d’un algorithme d’apprentissage profond. L’estimation des paramètres de l’algorithme d’apprentissage peut être guidée par une minimisation de l’erreur d’estimation de l’AIF recherchée et celle ayant servi à générer les signaux tissulaires de la base de données ADB. Ladite estimation peut être également guidée directement en minimisant l’erreur entre lesdits signaux tissulaires issus de la base de données ADB et les signaux tissulaires estimés par l’algorithme si une étape de reconstruction desdits signaux à l’aide de l’AIF’ produite par l’algorithme est proposée. Ainsi, la base de données ADB peut être constituée au choix : des AIF recherchées, leurs transformées AIF0 soumises aux effets d’acquisition et les signaux qu’elles génèrent ; des AIF0 soumises aux effets d’acquisition et des signaux générés par les AIF recherchées. Une fois que l’étape 101 d’apprentissage permet d’atteindre des performances satisfaisantes, le procédé 100 de post-traitement peut exploiter un réseau neuronal de convolution (ou toute autre solution équivalente), ci-après nommé « réseau », ainsi entraîné au sein de l’unité de traitement 4 mettant en œuvre ledit procédé 100. Ce dernier comporte, à l’instar du procédé de post-traitement 100 décrit en lien de la troisième méthode selon l’état de l’art, une étape 110 de sélection d’une proposition initiale de fonction d’entrée artérielle AIF0 et d’un ensemble de signaux tissulaires S. Ledit procédé 100 comporte une étape 120 de production d’une estimation d’une deuxième fonction d’entrée artérielle AIF viable pour l’ensemble des signaux en entrées non soumise aux effets d’acquisition de la proposition initiale de fonction d’entrée artérielle AIF0. Contrairement audit procédé 100 antérieur connu, l’étape 120 d’un procédé 100 conforme à l’invention consiste à produire directement, c’est-à-dire sans mettre en œuvre un processus itératif 120 coûteux, une deuxième fonction d’entrée artérielle AIF viable à partir d’opérations élémentaires mises en œuvre par un réseau entrainé selon le processus 101. L’étape 120 est donc drastiquement plus rapide et plus simple à mettre en œuvre que la solution itérative selon l’état de la technique. Un procédé 100 conforme à l’invention peut comporter également une étape 130 de mise à l’échelle de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle AIF produite pour que celle-ci soit exploitée après correction in fine en une étape 140 de production d’un ou de paramètres pharmacocinétiques d’intérêt QI pour tout ou partie des voxels d’une image de perfusion, ces derniers pouvant faire l’objet d’une sortie, par exemple sous une forme graphique via une interface homme-machine de sortie, telle que l’interface 5 d’un système d’analyse d’imagerie médicale SAIM selon la ou 2. L’invention prévoit toutefois que l’étape 130 de normalisation de l’AIF produite peut aussi être intégrée directement à l’étape 120 générant directement une AIF’ viable et normalisée, c’est-à-dire mise à l’échelle et disponible pour mettre en œuvre l’étape 140 de production d’un ou de paramètres pharmacocinétiques d’intérêt QI pour tout ou partie des voxels d’une image de perfusion. Examinons un exemple de mise en œuvre du processus d’apprentissage 101 d’un réseau selon l’invention qui a permis de valider la pertinence de l’invention. Comme évoqué précédemment, une base de données ADB peut être constituée de plus de trois millions d’échantillons d’AIF simulés à l’aide d’une variation aléatoire des paramètres du modèle dit de Parker. Chaque échantillon d’AIF peut alors être utilisé pour générer cinq signaux tissulaires avec différents paramètres pharmacocinétiques. Le modèle utilisé pour générer ces signaux peut être le modèle dit de Toft-Ketty augmenté de l’ajout d’un délai entre l’échantillonnage de l’AIF et celui du tissu. Un algorithme d’apprentissage profond est sélectionné pour produire une deuxième fonction d’entrée artérielle AIF viable en une étape 120 d’un procédé de post-traitement 100 conforme à l’invention. Un tel algorithme d’apprentissage profond est avantageusement divisé de deux branches. La première branche traite l’échantillonnage de la fonction d’entrée artérielle AIF0. Elle est constituée de trois couches de réseaux de convolution en une dimension. La deuxième branche traite l’ensemble des échantillonnages de signaux tissulaires. Elle est constituée de trois couches de réseaux de convolution en deux dimensions. Les deux branches sont terminées chacune d’un réseau de neurones simples à une couche puis regroupées par un réseau de neurones simple à trois couches. La dernière couche proposant en sortie un échantillonnage de fonction d’entrée artérielle AIF de même taille que celui de la proposition initiale de fonction d’entrée artérielle AIF0. Le processus d’apprentissage 101 peut être réalisée avantageusement par un optimiseur dit Adam basé sur une minimisation de la valeur moyenne des erreurs quadratiques entre les échantillons réels de fonctions d’entrée artérielle qui ont permis de générer les signaux tissulaires et l’estimation de ces mêmes échantillons réalisée par l’algorithme d’apprentissage. Le nombre d’itérations utilisées pour cet entraînement a été de trente portant sur quatre-vingts pourcents de la base de données générée, la validation se faisant donc sur les vingt pourcents restants. Les résultats obtenus de validation furent, en termes d’erreur quadratique moyenne, de 0.69% de la valeur du pic des véritables échantillons d’AIF pour la base de données d’entrainement ainsi que pour celle utilisée pour la validation. Afin de garantir une viabilité clinique à un procédé de post-traitement 100 conforme à l’invention, ce même algorithme d’apprentissage profond a été testé sur une base de données d’imagerie de perfusion cardiaque par IRM constituée de quarante-trois éléments. Ces images ont la particularité d’avoir été acquises à l’aide de la deuxième méthode de l’état de l’art décrite précédemment. Ce faisant, les échantillons de fonction d’entrée artérielle disponibles étaient peu soumis aux effets d’acquisition associés à chaque acquisition classique. En sélectionnant manuellement la région du myocarde pour en extraire cinq échantillonnages de signaux tissulaires et la région du ventricule gauche pour en extraire une proposition d’échantillonnage de fonction d’entrée artérielle AIF0 fortement soumis aux effets d’acquisition, l’algorithme d’apprentissage a pu être évalué sur des données réelles en comparant les estimations d’échantillonnages de fonction d’entrée artérielle réalisées par ce dernier aux échantillonnages peu soumis aux effets d’acquisition. Les résultats ont été mesurés en termes d’erreur quadratique moyenne et de coefficient de détermination, noté R2, et ont été comparés aux valeurs obtenues par la proposition d’échantillonnage de fonction d’entrée artérielle AIF0 fortement soumis aux effets d’acquisition. Leurs valeurs médianes furent respectivement de moins de 0.08 en termes d’erreur quadratique moyenne, à comparer à 0.15 des échantillonnages de la fonction d’entrée artérielle soumise aux effets d’acquisition, et de plus de 0.85 en termes de R2, à comparer à moins de 0.3. Ainsi, dans le cas d’acquisition réelle, l’invention a permis d’obtenir une estimation viable et correcte de l’échantillonnage de la fonction d’entrée artérielle AIF recherchée. A des fins de validation de la pertinence de la deuxième fonction d’entrée artérielle produite à l’étape 120 par le personnel de santé exploitant un procédé de post-traitement 100 selon l’invention, ce dernier peut en outre comporter une étape d’élaboration 150 d’une représentation graphique de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle AIF avant ou après correction de celle-ci. Une telle étape 150 peut en outre consister à provoquer une sortie de ladite représentation graphique par une interface homme-machine de sortie lorsque le système d’analyse d’imagerie médicale mettant en œuvre ledit procédé 100 comporte une telle interface de sortie, à l’instar de l’interface 5 du système illustré par les figures 1 et 2. L’invention a été décrite en lien avec un exemple non limitatif de signaux issus d’une séquence d’acquisition cardiaque par appareil d’imagerie de perfusion. L’invention ne saurait être limitée à ce seul organe examiné et peut être exploitée pour produire des paramètres pharmacocinétiques pour tout autre organe d’intérêt, tel que le cerveau par exemple. Procédé (100) de post-traitement d'un signal expérimental continu (S, 10, 12) fruit d'une séquence d'acquisition de perfusion par un appareil d’imagerie médicale (1) et résultant du passage d’un traceur au sein d'un volume élémentaire d'un organe, ledit procédé étant mis en œuvre par une unité de traitement (4) d’un système d’analyse d’imagerie médicale (SAIM), ledit procédé (100) comportant : une étape (110) de sélection d’une première fonction d’entrée artérielle (AIF0) en lien avec une région artérielle (A0) de l’organe et d’un ensemble de signaux tissulaires (S) en lien respectivement avec des régions tissulaires distinctes (A1, A2, A3, A4, A5) dudit organe ; une étape (120) de production d’une deuxième fonction d’entrée artérielle (AIF, AIF’) à partir de ladite première fonction d’entrée artérielle (AIF0) et desdits signaux tissulaires (S) sélectionnés; une étape (140) d’élaboration d’un paramètre pharmacocinétique (QI) à partir de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle (AIF’) et dudit signal expérimental (S, 10, 12) ; ledit procédé étant caractérisé en ce que l’étape (120) de production d’une deuxième fonction d’entrée artérielle (AIF) consiste en la mise en œuvre d’opérations élémentaires par ladite unité de traitement (4), celle-ci ayant été préalablement entrainée selon un processus d’apprentissage (101) de l’effet perturbateur de l’acquisition d’une séquence de perfusion sur des signaux artériels et de la redondance de l’information en lien avec une telle deuxième fonction d’entrée artérielle partagée par un ensemble d’au moins deux signaux tissulaires. Procédé (100) selon la revendication précédente, comportant une étape (130) de correction par mise à l’échelle de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle (AIF) produite, préalable à la mise en œuvre de l’étape (140) d’élaboration d’un paramètre pharmacocinétique (QI) à partir de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle ainsi corrigée (AIF’) et dudit signal expérimental (S, 10, 12). Procédé (100) selon la revendication 1 ou 2, pour lequel ledit système d’imagerie médicale (SAIM) comprend une interface homme-machine de sortie (5), ledit procédé (100) comportant une étape d’élaboration (150) d’une représentation graphique de ladite deuxième fonction d’entrée artérielle (AIF, AIF’) et de sortie de ladite représentation graphique par ladite interface homme-machine de sortie (5). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, pour lequel le processus d’apprentissage (101) consiste en un apprentissage profond basé sur une minimisation de la valeur moyenne des erreurs quadratiques entre des échantillons réels de fonctions d’entrée artérielle qui ont permis de générer des signaux tissulaires et une estimation de ces mêmes échantillons réalisée par ledit processus d’apprentissage. Procédé selon la revendication précédente, pour lequel le processus d’apprentissage (101) est réalisé via l’optimiseur Adam. Produit programme d’ordinateur comportant une ou plusieurs instructions de programme exécutables par l’unité de traitement d’un ordinateur, lesdites instructions de programme étant chargeables dans une mémoire non volatile dudit ordinateur et dont l’exécution par ladite unité de traitement provoque la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Support de mémorisation lisible par un ordinateur comportant les instructions d’un produit programme d’ordinateur selon la revendication précédente. Système d’analyse d’imagerie médicale (SAIM) comportant une unité de traitement (4) agencée pour communiquer avec le monde extérieur et recevoir un ensemble d'échantillons d'un signal expérimental continu (S, 10, 12), fruit d'une séquence d'acquisition de perfusion par un appareil d’imagerie médicale (1) et résultant du passage d’un traceur au sein d'un volume élémentaire d'un organe, ladite unité de traitement (4) ayant préalablement été entrainée selon un processus d’apprentissage (101) de l’effet perturbateur de l’acquisition d’une séquence de perfusion sur des signaux artériels et de la redondance de l’information en lien avec une fonction d’entrée artérielle partagée par un ensemble d’au moins deux signaux tissulaires et comportant des moyens de mémorisation comprenant les instructions de programme d’un produit programme d’ordinateur selon la revendication précédente.