Brevet FR3133740A1 — publié le 20230929

La présente invention concerne un dispositif (1) d’assistance médicale comprenant : - une mémoire (3) agencée pour recevoir des données d’image préprocédurale d’une ou plusieurs zones d’intérêt, - un outil (5) agencé pour recevoir des données d’image courante d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant au moins une aiguille de stimulation électromagnétique obtenues par tomographie volumique numérisée à faisceau conique pendant une procédure d'ablation percutanée basée sur des champs électromagnétiques, pour mettre en œuvre un recalage de données d’image courante et de données d’image préprocédurale, et pour retourner des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique, et - un simulateur (7) agencé pour recevoir des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique et des paramètres de stimulation électromagnétique et pour retourner des données de simulation de champ électromagnétique. [Fig. 1] Dispositif et procédé d’assistance à une procédure d’ablation tumorale percutanée L’invention concerne le domaine de l'oncologie interventionnelle, en particulier l'assistance à une procédure d'ablation tumorale percutanée basée sur des champs électromagnétiques. Lorsqu’une tumeur est détectée chez un patient, celle-ci peut généralement être retirée par ablation chirurgicale, appelée résection. Certaines tumeurs profondes ne sont toutefois pas résécables de sorte que l’ablation tumorale percutanée – notamment celle basée sur des champs électromagnétiques – constitue alors une alternative de choix dans une perspective curative. Certaines des techniques connues impliquent d’introduire une ou plusieurs aiguilles dans la tumeur par voie percutanée. Dans le cas d’une ablation par radiofréquence par exemple, l’aiguille est connectée à un générateur pour conduire le courant électrique jusqu’à la tumeur et la détruire par énergie thermique. Il est également possible d’utiliser des micro-ondes. En dehors des traitements thermiques, l'électroporation irréversible consiste à utiliser les aiguilles pour soumettre la tumeur à des champs électromagnétiques pulsés de manière à endommager la membrane des cellules tumorales et détruire celles-ci par nécrose de coagulation ou apoptose. L’augmentation de la perméabilité des cellules tumorales peut par ailleurs être exploitée pour y délivrer des produits thérapeutiques dans le cadre d’une électrochimiothérapie qui consiste à injecter, après l’application d’impulsions électriques, des molécules cytotoxiques. Selon les recommandations cliniques actuelles, des images de la région cible et des organes vitaux environnants sont recueillies plusieurs semaines avant l’ablation tumorale percutanée à l’aide de techniques d’imagerie médicale telles que l’imagerie par résonance magnétique (IRM) ou la tomodensitométrie (plus connue sous le terme anglophone « CT-scan »). Le jour de l'ablation, le radiologue interventionnel introduit les aiguilles dans la tumeur par voie percutanée et vérifie leur positionnement à l'aide d'images obtenues par l’une de ces techniques ou par tomographie volumique numérisée à faisceau conique (plus connue sous l’acronyme anglophone CBCT pour « Cone Beam Computed Tomography »). L'énergie électromagnétique est ensuite délivrée à la tumeur par l’intermédiaire des aiguilles. Le radiologue interventionnel n'a toutefois pas de retour visuel pendant la procédure d’ablation percutanée. L'efficacité du traitement n’est évaluée par une acquisition d'images de suivi (CT-Scan et/ou IRM) que quelques jours après l’intervention pour l'électroporation ou quelques semaines pour l'ablation par radiofréquence. Chaque technique d'imagerie médicale (IRM, CT-scan ou CBCT) a ses avantages et inconvénients. L’imagerie par résonnance magnétique (IRM) et la tomodensitométrie (CT-scan) fournissent des images de qualité élevée. Toutefois, un appareil IRM présente un coût élevé, une faible disponibilité et, surtout, est incompatible avec les aiguilles métalliques tandis que la tomodensitométrie présente des risques élevés d’irradiation puisqu’elle consiste à mesurer l’absorption des rayons X par les tissus. A l’inverse, la tomographie volumique numérisée à faisceau conique est une technique d'imagerie médicale simple, moins irradiante, peu coûteuse et qui peut être utilisée pendant l’intervention. Cette technique, bien que de plus en plus utilisée en salle d'opération, ne fournit que des images de faible qualité et ne permet donc pas de visualiser correctement la tumeur. La présente invention vient améliorer la situation. A ce titre, l’invention concerne un dispositif d’assistance médicale comprenant : - une mémoire agencée pour recevoir des données d’image préprocédurale d’une ou plusieurs zones d’intérêt, - un outil agencé pour recevoir des données d’image courante d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant au moins une aiguille de stimulation électromagnétique obtenues par tomographie volumique numérisée à faisceau conique pendant une procédure d'ablation percutanée basée sur des champs électromagnétiques, pour mettre en œuvre un recalage de données d’image courante et de données d’image préprocédurale, et pour retourner des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique, et - un simulateur agencé pour recevoir des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique et des paramètres de stimulation électromagnétique, et pour retourner des données de simulation de champ électromagnétique. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le dispositif comprend en outre un écran agencé pour recevoir des données de simulation de champ électromagnétique, les données de simulation comprenant des données de répartition du champ électromagnétique, et pour afficher une répartition du champ électromagnétique dans une ou plusieurs zones d’intérêt. L’invention concerne également un procédé d’assistance médicale mis en œuvre par le dispositif décrit précédemment et comprenant : - recevoir des données d’image préprocédurale d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant tout ou partie d’une tumeur, - recevoir des données d’image courante d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant au moins une aiguille de stimulation électromagnétique obtenues par tomographie volumique numérisée à faisceau conique pendant une procédure d'ablation percutanée basée sur des champs électromagnétiques, - mettre en œuvre un recalage de données d’image courante et de données d’image préprocédurale, - retourner des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique, - recevoir des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique et des paramètres de stimulation électromagnétique, et - retourner des données de simulation de champ électromagnétique. Par exemple, les données d’image préprocédurale sont obtenues par imagerie par résonance magnétique ou tomodensitométrie. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les données d’image préprocédurale et les données d’image courante sont relatives à des images tridimensionnelles d’une ou plusieurs zones d’intérêt. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le recalage comprend une opération initiale d’implémentation d’un algorithme du plus proche voisin appliqué à au moins une paire formée d’une image préprocédurale et d’une image courante. Avantageusement, l’image préprocédurale et l’image courante sont respectivement décomposées en un ensemble d’éléments locaux – ou patchs –, et l’algorithme du plus proche voisin comprend une propagation au cours de laquelle une distance entre un patch de l’image préprocédurale et un patch de l’image courante est calculée comme suit : où : - I est une image préprocédurale et J est une image courante, - VP et VC sont les centres respectifs des patchs de l’image préprocédurale I et de l’image courante J, - r est une variable locale correspondant à un vecteur de déplacement dont la variation permet à VP+r et VC+r de couvrir l’ensemble du patch Γ considéré, et - et sont les gradients respectifs de l’image préprocédurale et de l’image courante. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le recalage comprend la détermination d’une transformation géométrique permettant de passer d’une image préprocédurale à une image courante, ou inversement, par minimisation d’une fonction d’énergie dépendant d’un critère estimé sur la base de gradients respectifs de l’image préprocédurale et de l’image courante. La fonction d’énergie peut être définie comme suit : où : - T est une transformation géométrique, - E est la fonction d’énergie définie sur un domaine d’image Ω, - D est le critère estimé, - α est un coefficient de pondération, - u, v et w sont les composantes de la transformation géométrique T. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la fonction d’énergie est minimisée par la résolution d’un système d’équations d’Euler-Lagrange obtenu par dérivation de la fonction d’énergie par rapport à chaque composante de la transformation géométrique, la valeur de chaque composante étant calculée par itération. Le critère est par exemple estimé comme suit : où : - T est une transformation géométrique, - D est le critère calculé sur un patch Γ, - I est une image préprocédurale et J est une image courante, - V est un sous-élément du patch Γ, et - et sont les gradients respectifs de l’image préprocédurale et de l’image courante. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, un filtre de Sobel est appliqué à l’image préprocédurale et à l’image courante pour déterminer l’amplitude et l’orientation de leurs gradients respectifs. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les paramètres de stimulation électromagnétique incluent l’intensité du courant électrique circulant dans au moins une aiguille de stimulation électromagnétique, et les données de simulation comprennent des données de répartition du champ électromagnétique. La répartition du champ électromagnétique est déterminée à partir d’une conductivité électrique effective de tissus dans une ou plusieurs zones d’intérêt calculée en fonction de l’intensité du courant électrique circulant dans l’au moins une aiguille de stimulation électromagnétique. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, une ou plusieurs paires d’aiguilles de stimulation électromagnétique sont utilisées pour mettre en œuvre la procédure d'ablation percutanée basée sur des champs électromagnétiques, de sorte que deux aiguilles de stimulation électromagnétique d’une même paire jouent le rôle d’électrodes actives, et la conductivité électrique effective des tissus est calculée comme suit pour une telle paire d’électrodes actives : où : - σ eff est la conductivité électrique effective des tissus, - I mes est l’intensité du courant électrique mesurée, - EL + et EL - sont les électrodes actives, - g + et g - sont les tensions électriques respectives des électrodes actives EL + et EL - , - x est une variable locale parcourant chacune des électrodes actives EL + et EL - , et - ∂ n u + , respectivement ∂ n u - , est la composante normale du gradient du potentiel le long de l’électrode EL + , respectivement EL - . L’invention concerne aussi un programme informatique comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé décrit précédemment, lorsque les instructions sont exécutées par au moins un processeur. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : illustre schématiquement un dispositif d’assistance à une procédure d’ablation tumorale percutanée selon l’invention ; illustre un procédé d’assistance à une procédure d’ablation tumorale percutanée selon l’invention ; et illustre une opération de recalage de données d’image courante et de données d’image préprocédurale d’une ou plusieurs zones d’intérêt. La illustre schématiquement un dispositif 1 d’assistance à une procédure d’ablation tumorale percutanée basée sur des champs électromagnétiques, dénommé ci-après dispositif 1. Une procédure d’ablation tumorale percutanée basée sur des champs électromagnétiques est particulièrement adaptée lorsque la tumeur d’un patient n’est pas résécable, c’est-à-dire lorsqu’une intervention chirurgicale n’est pas possible pour retirer la tumeur en totalité. Un tel cas peut se présenter lorsque la tumeur est trop profonde ou que le patient présente des contre-indications en raison de son état de santé. Les techniques connues d’ablation tumorale percutanée – par exemple l’ablation par radiofréquence ou micro-ondes, ou l’électroporation irréversible – consistent à introduire une ou plusieurs aiguilles de stimulation électromagnétique dans la tumeur. Le dispositif 1 comprend une mémoire 3, un outil 5 et un simulateur 7. Dans l’exemple illustré sur la , le dispositif 1 comprend également un écran 9. La mémoire 3 est agencée pour recevoir des données d’image préprocédurale d’une ou plusieurs zones d’intérêt. Par « image préprocédurale », on entend ici une image obtenue avant la procédure d’ablation tumorale percutanée. Les images préprocédurales sont donc obtenues avant que le radiologue interventionnel ne procède à l’ablation percutanée de la tumeur du patient et, plus précisément, avant l’introduction de toute aiguille dans la tumeur du patient. D’une manière générale, une zone d’intérêt désigne une région anatomique du patient dont la visualisation est nécessaire ou utile à la préparation de l’opération ou à la mise en œuvre de celle-ci. Une zone d’intérêt inclut par exemple tout ou partie de la tumeur détectée pour permettre d’en déterminer des caractéristiques morphologiques, par exemple sa taille ou sa position, notamment par rapport aux organes vitaux environnants. Toutefois, une zone d’intérêt peut aussi n’inclure que des parties du corps affectées ou susceptibles d’être affectées par la tumeur ou encore des organes auxquels le radiologue interventionnel doit prêter une attention particulière pendant la procédure d’ablation tumorale percutanée. Les images préprocédurales de la ou des zones d’intérêt sont recueillies jusqu’à plusieurs semaines avant l’opération à l’aide de techniques d’imagerie médicale. Les techniques utilisées à cette occasion sont l’imagerie par résonance magnétique (IRM) ou la tomodensitométrie (CT-scan) qui présentent l’avantage de fournir des images de qualité élevée et donc une visualisation précise de la tumeur ainsi que des organes vitaux environnants. Une image préprocédurale peut être bidimensionnelle ou tridimensionnelle. Dans l’exemple illustré sur la , l’image préprocédurale IM_CT représentée est acquise par tomodensitométrie. L’outil 5 est agencé pour recevoir des données d’image courante d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant au moins une aiguille de stimulation électromagnétique. Il est entendu ici qu’une zone d’intérêt peut ne comprendre qu’une partie d’une aiguille de stimulation électromagnétique. Par « image courante », on entend ici une image obtenue au cours de la procédure d’ablation tumorale percutanée, c’est-à-dire pendant que le radiologue interventionnel procède à l’ablation de la tumeur du patient en salle d’opération. Plus précisément, une image courante est une image obtenue après qu’au moins une aiguille de stimulation électromagnétique a été introduite. En effet, comme expliqué précédemment, la procédure d’ablation tumorale percutanée implique d’introduire une ou plusieurs aiguilles dans la tumeur. Une image courante présente donc l’intérêt, par rapport à une image préprocédurale, de visualiser la position d’une aiguille de stimulation électromagnétique. Par ailleurs, dans le contexte de l’invention, les images courantes sont obtenues par tomographie volumique numérisée à faisceau conique (CBCT). La tomographie volumique numérisée à faisceau conique peut en effet être utilisée pendant l’intervention, contrairement à l’imagerie par résonnance magnétique, et est moins irradiante que la tomodensitométrie. Comme expliqué précédemment, les techniques d’imagerie médicale telles que l’imagerie par résonnance magnétique et la tomodensitométrie sont plutôt adaptées à l’acquisition des données d’image préprocédurale. La tomographie volumique numérisée à faisceau conique consiste en un émetteur de rayons X dont le faisceau d’irradiation de forme conique permet, en une seule séquence de rotation – complète (360°) ou non (180°) – autour du patient, de balayer l’ensemble du volume et d’en reconstituer une représentation tridimensionnelle. A l’inverse, la tomodensitométrie est basée sur un rayon X aplati qui permet seulement d’explorer une coupe du volume analysé. Le faisceau conique traverse le patient et est analysé, après atténuation, par un détecteur. Le détecteur est solidaire de l’émetteur de sorte que, pendant la rotation, l’émetteur libère une impulsion de rayons X qui traversent le corps du patient pour être reçus par le détecteur qui effectue une rotation simultanément. Le capteur est généralement un capteur plan qui permet d’obtenir, à chaque déplacement angulaire, une image bidimensionnelle du volume traversé par le faisceau conique. Les images planes numérisées – de l’ordre de plusieurs centaines – sont ensuite traitées par un algorithme de reconstruction volumique pour une visualisation virtuelle des structures anatomiques analysées. Un amplificateur de brillance peut être utilisé comme alternative au capteur plan et présente l’avantage d’avoir une très grande sensibilité lumineuse. De même que l’image préprocédurale, l’image courante obtenue par tomographie volumique numérisée à faisceau conique peut aussi bien être une image bidimensionnelle qu’une image tridimensionnelle. Une image courante IM_CBCT, obtenue par tomographie volumique numérisée à faisceau conique, est illustrée sur la . Par ailleurs, l’outil 5 est agencé pour mettre en œuvre un recalage de données d’image courante et de données d’image préprocédurale. On comprend donc que l’outil 5 est agencé pour communiquer avec la mémoire 3 et recevoir, en provenance de celle-ci, des données d’image préprocédurale. Le recalage d’images (souvent désigné par le nom anglophone « image registration ») consiste à comparer des images pour les mettre en correspondance, notamment pour les combiner ou les superposer. Le recalage implique généralement d’estimer une transformation géométrique permettant une superposition optimale et cohérente des caractéristiques communes ou semblables présentes sur les images traitées. L’outil 5 est ici agencé pour recevoir, d’une part, une image préprocédurale et, d’autre part, une image courante pour effectuer un recalage de ces images. Ce recalage est complexe en raison du fait que les images préprocédurales sont obtenues par imagerie par résonance magnétique ou tomodensitométrie, alors que les images courantes sont obtenues par tomographie volumique numérisée à faisceau conique. Les images préprocédurales et les images courantes sont préférentiellement de même dimension pour faciliter le recalage. Le recalage mis en œuvre par l’outil 5 sera détaillé dans la suite de la description, en référence à la et surtout à la . Enfin, l’outil 5 est agencé pour retourner des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique. L’outil 5 permet de générer des images dont la qualité est proche de celle de l’image préprocédurale tout en incluant les aiguilles de stimulation électromagnétique visibles sur les images courantes. De telles images constituent des images augmentées dont la visualisation, pendant la procédure d’ablation tumorale percutanée, permet de vérifier et d’ajuster avec précision la position des aiguilles de stimulation électromagnétique. Les données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique peuvent être stockées dans la mémoire 3. L’outil 5 peut être réalisé sous la forme d’un programme informatique approprié exécuté sur un ou plusieurs processeurs. Un tel processeur peut être réalisé de toute manière connue, par exemple sous la forme d’un microprocesseur pour ordinateur personnel, d’un circuit logique programmable (plus connu sous l’acronyme anglophone PLD pour « Programmable Logical Device ») ou d’une puce dédiée de type FPGA (acronyme anglophone pour « Field Programmable Gate Array ») ou SoC (acronyme anglophone pour « S ystem on C hip »), d’une grille de ressources informatiques, d’un microcontrôleur, ou de toute autre forme propre disposant de la puissance de calcul nécessaire à la mise en œuvre du procédé d’assistance médicale décrit plus bas. Un ou plusieurs de ces éléments peuvent également être réalisés sous la forme de circuits électroniques spécialisés tel un ASIC (acronyme anglophone pour « Application-Specific Integrated Circuit »). Une combinaison de processeurs et de circuits électroniques peut également être envisagée. L’outil 5 peut également comprendre une mémoire ou tout type connu de support de stockage pour stocker des instructions d’un programme informatique dont la mise en œuvre par le ou les processeurs se traduit par le fonctionnement de l’outil 5. Le simulateur 7 est agencé pour recevoir des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique. Le simulateur 7 est par exemple agencé pour communiquer avec l’outil 5 pour recevoir les données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique, ou avec la mémoire 3 lorsque les données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique sont stockées dans celle-ci. En outre, le simulateur 7 est agencé pour recevoir des paramètres de stimulation électromagnétique. Ces paramètres incluent par exemple l’intensité du courant électrique circulant dans au moins une aiguille de stimulation électromagnétique. A partir des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique et des paramètres de stimulation électromagnétique, le simulateur 7 est agencé pour retourner des données de simulation de champ électromagnétique. Le simulateur 7 permet de modéliser et de traduire sous forme de données le champ électromagnétique auquel est exposée la zone de la tumeur, que ce soit dans le cadre d’une ablation par radiofréquence ou micro-ondes, d’une électroporation irréversible ou de quelque autre technique d’ablation tumorale percutanée basée sur des champs électromagnétiques. De telles données peuvent être utilisées au cours de l’opération, par exemple par le radiologue interventionnel, pour connaître la répartition du champ électromagnétique généré par la ou les aiguilles de stimulation électromagnétique. Là encore, les données de simulation de champ électromagnétique peuvent être stockées dans la mémoire 3. De même que l’outil 5, le simulateur 7 peut être réalisé sous la forme d’un programme informatique approprié exécuté sur un ou plusieurs processeurs. Concernant la réalisation d’un tel processeur, les considérations précédentes relatives à l’outil 5 s’appliquent également au simulateur 7. Par ailleurs, là encore le simulateur 7 peut également comprendre une mémoire ou tout type connu de support de stockage pour stocker des instructions d’un programme informatique dont la mise en œuvre par le ou les processeurs se traduit par le fonctionnement du simulateur 7. Sur la , la mémoire 3, l’outil 5 et le simulateur 7 sont représentés comme des éléments distincts. Toutefois, il doit être compris ici que cette distinction est fonctionnelle et que, par conséquent, tout ou partie de ces trois éléments peut être constitué par un seul et même élément adapté pour mettre en œuvre les fonctionnalités associées. Enfin, l’écran 9 est agencé pour recevoir des données de simulation de champ électromagnétique. L’écran 9 est par exemple agencé pour communiquer avec le simulateur 7 pour recevoir les données de simulation de champ électromagnétique, ou avec la mémoire 3 lorsque les données de simulation de champ électromagnétique sont stockées dans celle-ci. L’écran 9 est agencé pour afficher une répartition du champ électromagnétique dans une ou plusieurs zones d’intérêt. L’écran 9 permet au radiologue interventionnel de visualiser en direct non seulement la position des aiguilles de stimulation électromagnétique mais aussi la répartition du champ électromagnétique auquel est exposée la tumeur. L’écran 9 est optionnel et peut être directement intégré au dispositif 1 ou être déporté de celui-ci. Un procédé d’assistance à une procédure d’ablation tumorale percutanée va à présent être décrit en référence à la et à la . Dans le contexte de l’invention, une tumeur est détectée chez un patient et une procédure d’ablation tumorale percutanée basée sur des champs électromagnétiques est programmée pour la retirer. Afin de préparer l’opération, des images préprocédurales de la tumeur sont recueillies par imagerie par résonance magnétique ou par tomodensitométrie. Lors d’une opération 200, des données d’image préprocédurale d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant tout ou partie d’une tumeur sont reçues par la mémoire 3. Les données d’image préprocédurale peuvent être directement stockées dans la mémoire 3 ou être conservées sur un autre support de stockage en attendant l’opération. Au cours de la procédure d’ablation tumorale percutanée basée sur des champs électromagnétiques – par exemple une ablation par radiofréquence ou micro-ondes, ou une électroporation irréversible – le radiologue interventionnel introduit une ou plusieurs aiguilles de stimulation électromagnétique dans la tumeur. Par ailleurs, parallèlement à la procédure d’ablation tumorale percutanée, une tomographie volumique numérisée à faisceau conique permet de recueillir des images courantes. Comme expliqué précédemment, un émetteur de rayons X est en rotation autour du patient et émet un faisceau conique qui balaye la région cible. Les rayons X sont reçus par un récepteur et des données d’image courante d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant au moins une aiguille de stimulation électromagnétique sont alors générées. Lors d’une opération 210, les données d’image courante obtenues par tomographie volumique numérisée à faisceau conique sont reçues par l’outil 5. Outre les données d’image courante, l’outil 5 reçoit également des données d’image préprocédurale en provenance de la mémoire 3. Lors d’une opération 220, l’outil 5 met en œuvre un recalage de données d’image courante et de données d’image préprocédurale. Ce recalage est détaillé ci-après en référence à la et peut être décomposé en deux sous-opérations : une sous-opération 300 d’algorithme du plus proche voisin appliqué à au moins une paire formée d’une image préprocédurale et d’une image courante, puis une sous-opération 310 de détermination d’une transformation géométrique permettant de passer d’une image préprocédurale à une image courante. Dans la description ci-après, on considère le recalage d’une image préprocédurale et d’une image courante. Toutefois, il doit être compris ici que, avantageusement, l’outil 5 réalise un recalage pour plusieurs paires formées respectivement d’une image préprocédurale et d’une image courante. La sous-opération 300 correspond à un algorithme de type « PatchMatch » pour établir une correspondance entre les patchs de l’image préprocédurale et leurs plus proches voisin dans l’image courante. Cet algorithme permet d’obtenir un tableau de correspondance, souvent désigné sous l’acronyme anglophone NNF pour « Nearest Neighbour Field ». Ce tableau de correspondance est équivalent à une fonction qui, à chaque patch de l’image préprocédurale, associe un vecteur de déplacement qui, en partant du patch de l’image courante occupant la même position que le patch considéré de l’image procédurale, permet d’atteindre le patch de l’image courante détecté comme étant le plus proche voisin. Un « patch » désigne ici un élément local du domaine d’une image. Dans le cas d’une image bidimensionnelle, un patch est une surface locale de forme carrée centrée sur un pixel. Dans le cas d’une image tridimensionnelle, un patch est un volume local de forme cubique centré sur un voxel. Un patch peut ainsi être décomposés en sous-éléments qui sont des pixels pour une image bidimensionnelle ou des voxels pour une image tridimensionnelle. L’algorithme « PatchMatch » peut se décomposer en trois étapes : une initialisation, une propagation et une recherche aléatoire. On considère ci-après que l’image préprocédurale et l’image courante de la paire sur laquelle l’outil 5 applique un recalage sont tridimensionnelles. L’initialisation consiste à associer aléatoirement chaque patch de l’image préprocédurale à un patch de l’image courante. On considère ci-après que l’image préprocédurale et l’image courante ont été décomposées en un même nombre de patchs, de sorte qu’on peut construire aléatoirement une bijection entre l’image préprocédurale et l’image courante. Comme expliqué précédemment, l’image préprocédurale et l’image courante sont tridimensionnelles. Chaque patch peut donc être repéré par des coordonnées tridimensionnelles de son voxel central. On utilise par exemple un repère d’origine O quelconque muni d’un axe des abscisses X, d’un axe des ordonnées Y et d’une cote Z. Par souci de simplification, on peut doter ces axes d’une graduation arbitraire de sorte que chaque patch a des coordonnées entières. On considère ci-après que l’image préprocédurale et l’image courante sont décomposées en MxNxP patchs, où M, N et P sont des entiers naturels. Chaque patch a des coordonnées (x,y,z), où x est un entier compris entre 1 et M, y est un entier compris entre 1 et N, et z est un entier compris entre 1 et P. La propagation consiste à examiner un à un chaque patch de l’image préprocédurale pour améliorer la correspondance aléatoire initiale avec l’image courante. Typiquement, l’ordre de propagation consiste à examiner le tableau de correspondance initial dans le sens croissant des axes, de la gauche vers la droite, de haut en bas et de l’avant vers l’arrière. Il s’agit là encore d’une convention et il est possible de procéder autrement. Pour chaque patch examiné, on considère l’ensemble des patchs voisins déjà examinés. A l’exception des patchs en périphérie de l’image préprocédurale, chaque patch a exactement six voisins dont trois ont déjà été examinés. Chacun de ces trois patchs est associé à un vecteur de déplacement. On considère alors, sur l’image courante, le patch dont la position correspond à celle du patch en cours d’examen sur l’image préprocédurale. On applique à ce patch sur l’image courante quatre vecteurs de déplacement : le vecteur de déplacement déjà associé, lors de l’initialisation, au patch examiné et les trois vecteurs de déplacement associés respectivement aux patchs voisins du patch examiné sur l’image préprocédurale. On arrive ainsi à quatre patchs sur l’image courante : le patch déjà associé, lors de l’initialisation, au patch examiné et trois patchs atteints par l’application de chacun des trois vecteurs restants. On calcule alors une distance entre le patch examiné et chacun de ces quatre patchs et on choisit, parmi ces quatre patchs, celui qui permet de minimiser cette distance. Le patch examiné est alors associé au vecteur de déplacement correspondant et donc, de manière équivalente, au patch correspondant de l’image courante. La propagation peut être formalisée comme suit : Un patch examiné sur l’image préprocédurale est centré sur un voxel VP i de coordonnées (x i ,y i ,z i ). Le patch ici examiné n’est pas en périphérie de l’image préprocédurale, d’où : x i >1, y i >1, z i >1. Les six patchs voisins sont centrés sur des voxels de coordonnées respectives : (x i -1,y i ,z i ), (x i ,y i -1,z i ), (x i ,y i ,z i -1), (x i -1,y i -1,z i ), (x i -1,y i ,z i -1) et (x i ,y i -1,z i -1). Parmi ces six patchs, trois ont déjà été examinés et sont centrés sur des voxels dont les coordonnées respectives sont les suivantes : (x i -1,y i ,z i ), (x i ,y i -1,z i ) et (x i ,y i ,z i -1). Le patch examiné centré sur VP i a été associé, lors de l’initialisation, à un vecteur de déplacement u i (0,0,0). Le patch de gauche, déjà examiné lors de la propagation, a été associé à un vecteur de déplacement u i (-1,0,0). Le patch du haut, déjà examiné lors de la propagation, a été associé à un vecteur de déplacement u i (0,-1,0). Le patch de devant, déjà examiné lors de la propagation, a été associé à un vecteur de déplacement u i (0,0,-1). On considère à présent sur l’image courante le patch centré sur le voxel VC i , de même coordonnées (x i ,y i ,z i ) que le voxel VP i sur lequel est centré le patch examiné. On applique au patch centré sur le voxel VC i chacun des quatre vecteurs de déplacement pour atteindre quatre voxels sur l’image courante, donc VC i + u i (0,0,0), VC i + u i (-1,0,0), VC i + u i (0,-1,0) et VC i + u i (0,0,-1). On calcule la distance entre le patch centré sur le voxel VP i examiné et chacun des patchs centrés sur les voxels ainsi atteints. On sélectionne alors, comme vecteur de déplacement correspondant au patch centré sur le voxel VP i , celui permettant de minimiser cette distance. En notant u’ i (0,0,0) le nouveau vecteur de déplacement associé, lors de la propagation, au patch centré sur le voxel VP i , on a donc : Il est possible de définir la distance D de différentes manières. Dans le contexte de l’invention, on choisit une distance permettant de favoriser les alignements de contours entre l’image préprocédurale et l’image courante. En posant et les gradients respectifs de l’image préprocédurale I et de l’image courante J, la distance D(VP i ;VC i +u i ) entre un patch centré sur le voxel VP i sur l’image préprocédurale I et le potentiel patch correspondant centré sur le voxel VC i +u i sur l’image courante J peut être définie comme suit : où la variable locale r est un vecteur de déplacement dont la variation permet à VP i +r et VC i +r de couvrir l’ensemble du patch Γ considéré. En d’autres termes, tout voxel du patch considéré sur l’image préprocédurale I, respectivement sur l’image courante J, peut être atteint depuis le voxel central VP i , respectivement VCi+u i , avec un vecteur de déplacement r. Ainsi, pour tout voxel V du patch centré sur le voxel VP i de l’image préprocédurale, respectivement centré sur le voxel VC i +u i de l’image courante, il existe un vecteur de déplacement r tel que V=VP i +r, respectivement V=VC i +u i +r. Enfin, la recherche aléatoire consiste à améliorer chaque vecteur de déplacement associé à un patch de l’image préprocédurale en testant plusieurs candidats situés à une distance décroissant exponentiellement du plus proche voisin trouvé lors de la propagation. Typiquement, pour chaque patch de l’image courante, on applique d’abord la propagation puis la recherche aléatoire, et on passe ensuite au patch suivant. On considère à nouveau le patch de l’image préprocédurale centré sur le voxel VP i . A l’issue de la propagation, ce patch est désormais associé au vecteur de déplacement u’ i (0,0,0) et donc, de manière équivalente, au patch centré sur le voxel VC i +u’ i (0,0,0) sur l’image courante. On teste alors un ensemble de vecteurs de déplacement candidats u k (0, 0, 0) de la forme suivante : où : - k est un entier naturel, - ω est un rayon de recherche maximal, - β est un rapport fixe entre les tailles de fenêtres de recherche, typiquement égal à 1/2, et - r i est un vecteur aléatoire dans [-1,1] 3 . Pour chaque candidat u k (0,0,0), on mesure la distance entre le patch centré sur le voxel VP i dans l’image préprocédurale et le patch centré sur le voxel VC i + u k (0,0,0) dans l’image courante. On sélectionne alors, comme vecteur de déplacement correspondant au patch centré sur le voxel VP i , celui permettant de minimiser cette distance. Il est à noter que la propagation et la recherche aléatoire peuvent être répétées plusieurs fois pour améliorer le tableau de correspondance entre l’image préprocédurale et l’image courante. La sous-opération 310 correspond au recalage à proprement parler des données d’image courante et des données d’image préprocédurale. En pratique, le recalage consiste à déterminer une transformation géométrique permettant de passer de l’image préprocédurale I à l’image courante J. Une telle transformation géométrique permet d’aligner l’image préprocédurale I et l’image courante J. De manière équivalente, l’image courante J est recalée sur l’image préprocédurale I. Il est à noter que la sous-opération 310 peut être réalisée seule, sans la sous-opération 300 qui est donc optionnelle mais permet de faciliter et d’accélérer la mise en œuvre du recalage. Bien entendu, il est également possible de recaler l’image préprocédurale I sur l’image courante J, donc de déterminer une transformation géométrique permettant de passer de l’image courante I à l’image préprocédurale J. On comprend que, dans la suite de la description, le recalage peut être mis en œuvre en intervertissant I et J. Pour ce faire, on détermine tout d’abord un critère estimé sur la base des gradients respectifs et de l’image préprocédurale I et de l’image courante J pour une transformation géométrique T donnée. Un tel critère peut être estimé comme suit en intégrant sur l’ensemble des voxels V d’un patch Γ: Optionnellement, l’outil 5 peut appliquer un filtre de Sobel à l’image préprocédurale I et à l’image courante J pour déterminer les amplitudes M I , M J et orientations θ I , θ J de leurs gradients respectifs au niveau d’un voxel V. On obtient alors l’expression suivante : où ω T (V) et Δθ T (V) sont calculés comme suit : Une fois le critère D déterminé pour toute transformation géométrique T, l’outil 5 détermine la transformation géométrique permettant de passer de l’image préprocédurale I à l’image courante J par minimisation d’une fonction d’énergie dépendant de ce critère. La fonction d’énergie E est par exemple définie comme suit sur le domaine d’image Ω qui comprend l’ensemble des patchs Γ: où : - α est un coefficient de pondération, et - u, v et w sont les composantes de la transformation géométrique T. Comme expliqué précédemment, on considère ici que l’image préprocédurale et l’image courante sont tridimensionnelles et, donc, que la transformation géométrique permettant de passer de l’une à l’autre a trois composantes. Toutefois, le même procédé peut être appliqué lorsque l’image préprocédurale et l’image courante sont bidimensionnelles, auquel cas il suffit de supprimer l’une des composantes de la transformation géométrique. L’outil 5 peut minimiser la fonction d’énergie par la résolution d’un système d’équations d’Euler-Lagrange obtenu par dérivation de la fonction d’énergie par rapport à chaque composante de la transformation géométrique. Un tel système d’équations peut alors prendre la forme suivante en utilisant un opérateur laplacien Δ : La valeur de chaque composante de la transformation géométrique peut être calculée par itérations : Le système précédent correspond à la p-ième itération. Les suites u p , v p et w p ainsi définies convergent respectivement vers les composantes de la transformation géométrique cherchée. Lors d’une opération 230, l’outil 5 retourne des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique. Les données d’image augmentée caractérisent une image augmentée obtenue par recalage à partir d’une paire formée d’une image préprocédurale et d’une image courante. Cette image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique a une qualité proche de l’image préprocédurale et comprend une zone d’intérêt incluant au moins une aiguille de stimulation électromagnétique identifiée sur l’image courante. Les données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique peuvent être stockées dans la mémoire 3. Les données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique permettent d’ajuster, si nécessaire, la position des aiguilles de stimulation électromagnétiques pour s’assurer qu’elles sont correctement introduites dans la tumeur sans endommager une partie du corps ou un organe situé à proximité. Lors d’une opération 240, le simulateur 7 reçoit des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique et des paramètres de stimulation électromagnétique. Les données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique peuvent être reçues par le simulateur 7 directement en provenance de l’outil 5 ou être récupérées dans la mémoire 3. Comme expliqué précédemment, les paramètres de stimulation électromagnétique peuvent inclure l’intensité du courant électrique circulant dans au moins une aiguille de stimulation électromagnétique. Préférentiellement, ces paramètres incluent l’intensité du courant électrique circulant dans chaque aiguille de stimulation électromagnétique. Lors d’une opération 250, le simulateur 7 retourne des données de simulation de champ électromagnétique. Pour ce faire, le simulateur 7 calcule une conductivité électrique effective des tissus en fonction de l’intensité du courant électrique circulant dans chaque aiguille de stimulation électromagnétique. On considère ci-après le cas dans lequel une ou plusieurs paires d’aiguilles de stimulation électromagnétique sont introduites dans la tumeur du patient. Ce cas se présente notamment lorsque la technique d’ablation tumorale percutanée mise en œuvre est une électroporation irréversible. En effet, l’électroporation irréversible fonctionne en mode bipolaire – on parle aussi de mode multi-bipolaire lorsque plusieurs paires d’aiguilles sont introduites – de sorte qu‘un champ électromagnétique est créé entre chaque paire d’aiguilles de stimulation électromagnétique. Les aiguilles de stimulation électromagnétique formant une paire jouent alors le rôle d’électrodes actives pour délivrer des pulses de champs électromagnétiques. La conductivité électrique effective des tissus peut être calculée comme suit pour une paire d’électrodes actives – ou aiguilles de stimulation électromagnétique – : où : - σ eff est la conductivité électrique effective des tissus, - I mes est l’intensité du courant électrique mesurée, - EL + et EL - sont les électrodes actives, - g + et g - sont les tensions électriques respectives des électrodes actives EL + et EL - , - x est une variable locale parcourant chacune des électrodes actives EL + et EL - , et - ∂ n u + , respectivement ∂ n u - , est la composante normale du gradient du potentiel le long de l’électrode EL + , respectivement EL - . Le simulateur 7 détermine ensuite, à partir de la conductivité électrique effective des tissus, des données de répartition du champ électromagnétique. Ces données permettent de connaître la répartition du champ électromagnétique dans la zone de la tumeur et donc, là aussi, d’ajuster la position des aiguilles de stimulation électromagnétique ou de faire varier l’intensité du courant électrique dans chaque aiguille de stimulation électromagnétique pour réaliser l’ablation tumorale percutanée de la manière la plus efficace possible. Les données de simulation de champ électromagnétique peuvent être stockées dans la mémoire 3. Les données de simulation sont par exemple stockées au format DICOM (acronyme anglophone pour « Digital Imaging and COmunication in Medicine ») qui est un standard classique pour les données issues de l’imagerie médicale. Enfin, lors d’une opération optionnelle 260, l’écran 9 reçoit des données de simulation de champ électromagnétique. Les données de simulation de champ électromagnétique peuvent être reçues par l’écran 9 directement en provenance du simulateur 7 ou être récupérées dans la mémoire 3. Avantageusement, les données de simulation de champ électromagnétique comprennent des données de répartition du champ électromagnétique, de sorte que l’écran 9 affiche une répartition du champ électromagnétique dans une ou plusieurs zones d’intérêt, et notamment dans la zone de la tumeur. L’affichage de la répartition du champ électromagnétique sur l’écran 9 permet au radiologue interventionnel d’avoir un retour visuel pendant la procédure d’ablation tumorale percutanée et d’ajuster la position des aiguilles de stimulation électromagnétique. Bien entendu, des retours autres qu’un retour visuel sont possibles de sorte que les données de simulation retournées par le simulateur 7 peuvent être restituées sous une autre forme de manière à informer le radiologue interventionnel de la position des aiguilles de stimulation électromagnétique et du champ électromagnétique auquel est exposé la zone de la tumeur. Dispositif (1) d’assistance médicale comprenant : - une mémoire (3) agencée pour recevoir des données d’image préprocédurale d’une ou plusieurs zones d’intérêt, - un outil (5) agencé pour recevoir des données d’image courante d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant au moins une aiguille de stimulation électromagnétique obtenues par tomographie volumique numérisée à faisceau conique pendant une procédure d'ablation percutanée basée sur des champs électromagnétiques, pour mettre en œuvre un recalage de données d’image courante et de données d’image préprocédurale, et pour retourner des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique, et - un simulateur (7) agencé pour recevoir des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique et des paramètres de stimulation électromagnétique, et pour retourner des données de simulation de champ électromagnétique. Dispositif (1) selon la revendication 1, comprenant en outre un écran (9) agencé pour recevoir des données de simulation de champ électromagnétique, lesdites données de simulation comprenant des données de répartition du champ électromagnétique, et pour afficher une répartition du champ électromagnétique dans une ou plusieurs zones d’intérêt. Procédé d’assistance médicale mis en œuvre par le dispositif (1) selon la revendication 1 ou 2 et comprenant : - recevoir (200) des données d’image préprocédurale d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant tout ou partie d’une tumeur, - recevoir (210) des données d’image courante d’une ou plusieurs zones d’intérêt incluant au moins une aiguille de stimulation électromagnétique obtenues par tomographie volumique numérisée à faisceau conique pendant une procédure d'ablation percutanée basée sur des champs électromagnétiques, - mettre en œuvre un recalage (220) de données d’image courante et de données d’image préprocédurale, - retourner (230) des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique, - recevoir (240) des données d’image augmentée de tomographie volumique numérisée à faisceau conique et des paramètres de stimulation électromagnétique, et - retourner (250) des données de simulation de champ électromagnétique. Procédé selon la revendication 3, dans lequel les données d’image préprocédurale sont obtenues par imagerie par résonance magnétique ou tomodensitométrie. Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel les données d’image préprocédurale et les données d’image courante sont relatives à des images tridimensionnelles d’une ou plusieurs zones d’intérêt. Procédé selon l’une des revendications 3 à 5, dans lequel le recalage (220) comprend une opération initiale (300) d’implémentation d’un algorithme du plus proche voisin appliqué à au moins une paire formée d’une image préprocédurale et d’une image courante. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’image préprocédurale et l’image courante sont respectivement décomposées en un ensemble d’éléments locaux – ou patchs –, et dans lequel l’algorithme du plus proche voisin comprend une propagation au cours de laquelle une distance entre un patch de l’image préprocédurale et un patch de l’image courante est calculée comme suit : où : - I est une image préprocédurale et J est une image courante, - VP et VC sont les centres respectifs des patchs de l’image préprocédurale I et de l’image courante J, - r est une variable locale correspondant à un vecteur de déplacement dont la variation permet à VP+r et VC+r de couvrir l’ensemble du patch Γ considéré, et - et sont les gradients respectifs de l’image préprocédurale et de l’image courante. Procédé selon l’une des revendications 3 à 7, dans lequel le recalage (220) comprend la détermination (310) d’une transformation géométrique permettant de passer d’une image préprocédurale à une image courante, ou inversement, par minimisation d’une fonction d’énergie dépendant d’un critère estimé sur la base de gradients respectifs de l’image préprocédurale et de l’image courante. Procédé selon la revendication 8, dans lequel la fonction d’énergie est définie comme suit : où : - T est une transformation géométrique, - E est la fonction d’énergie définie sur un domaine d’image Ω, - D est le critère estimé, - α est un coefficient de pondération, - u, v et w sont les composantes de la transformation géométrique T. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la fonction d’énergie est minimisée par la résolution d’un système d’équations d’Euler-Lagrange obtenu par dérivation de la fonction d’énergie par rapport à chaque composante de la transformation géométrique, la valeur de chaque composante étant calculée par itération. Procédé selon l’une des revendications 8 à 10, dans lequel le critère est estimé comme suit : où : - T est une transformation géométrique, - D est le critère calculé sur un patch Γ, - I est une image préprocédurale et J est une image courante, - V est un sous-élément du patch Γ, et - et sont les gradients respectifs de l’image préprocédurale et de l’image courante. Procédé selon l’une des revendications 8 à 11, dans lequel un filtre de Sobel est appliqué à l’image préprocédurale et à l’image courante pour déterminer l’amplitude et l’orientation de leurs gradients respectifs. Procédé selon l’une des revendications 3 à 12, dans lequel les paramètres de stimulation électromagnétique incluent l’intensité du courant électrique circulant dans au moins une aiguille de stimulation électromagnétique, et dans lequel les données de simulation comprennent des données de répartition du champ électromagnétique, ladite répartition du champ électromagnétique étant déterminée à partir d’une conductivité électrique effective de tissus dans une ou plusieurs zones d’intérêt calculée en fonction de l’intensité du courant électrique circulant dans ladite au moins une aiguille de stimulation électromagnétique. Procédé selon la revendication 13, dans lequel une ou plusieurs paires d’aiguilles de stimulation électromagnétique sont utilisées pour mettre en œuvre la procédure d'ablation percutanée basée sur des champs électromagnétiques, de sorte que deux aiguilles de stimulation électromagnétique d’une même paire jouent le rôle d’électrodes actives, et dans lequel la conductivité électrique effective des tissus est calculée comme suit pour une telle paire d’électrodes actives : où : - σ eff est la conductivité électrique effective des tissus, - I mes est l’intensité du courant électrique mesurée, - EL + et EL - sont les électrodes actives, - g + et g - sont les tensions électriques respectives des électrodes actives EL + et EL - , - x est une variable locale parcourant chacune des électrodes actives EL + et EL - , et - ∂ n u + , respectivement ∂ n u - , est la composante normale du gradient du potentiel le long de l’électrode EL + , respectivement EL - . Programme informatique comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 3 à 14, lorsque lesdites instructions sont exécutées par au moins un processeur.