Brevet FR3145229A1 — publié le 20240726

La présente invention concerne un procédé de modélisation d’une articulation d’un patient, le procédé comprenant la mise en œuvre d’étapes de : Obtention d’un modèle biomécanique candidat de ladite articulation et d’un premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture ; Pour au moins une image médicale dudit premier ensemble , mise en œuvre d’au moins une simulation du modèle biomécanique candidat dans laquelle ladite articulation présente la même posture que dans ladite image médicale ; Construction d’un modèle d’erreur du modèle biomécanique candidat en comparant, pour au moins une métrique biomécanique de ladite articulation et pour au moins une image médicale dudit premier ensemble pour laquelle au moins une simulation a été mise en œuvre, les valeurs de ladite métrique biomécanique dans ladite image médicale et dans la ou les simulations ; Validation ou non du modèle biomécanique candidat en fonction du modèle d’erreur. Fig 2. Procédé de modélisation d’une articulation d’un patient DOMAINE TECHNIQUE GÉNÉRAL La présente invention se rapporte au domaine de la biomécanique. Plus précisément, elle concerne un procédé de modélisation d’une articulation d’un patient pour applications orthopédiques. ETAT DE L’ART Avant une intervention (en particulier chirurgicale) sur une articulation telle que le genou, il est connu de générer un modèle biomécanique de l’articulation, dit « jumeau numérique », en vue d’aider le praticien à planifier cette intervention et optimiser la stratégie thérapeutique. Plus précisément, le jumeau numérique permet non seulement l’évaluation fonctionnelle de l’articulation, mais également la personnalisation de prothèses/orthèses, ou le guidage du geste chirurgical. Le jumeau numérique est reconstruit à partir d’images médicales 2D ou 3D de l’articulation, adaptées au problème à traiter. La difficulté est que les techniques connues ne garantissent pas la précision du jumeau numérique (i.e. qu’il représente fidèlement la réalité), et on est contrait à une validation manuelle par un expert, en comparant des métriques d’intérêt mesurées sur le sujet aux métriques correspondantes prédites par le modèle, voir par exemple le document Validation of computational models in biomechanics ; H B Henninger 1, S P Reese, A E Anderson, J A Weiss . Ces procédures de validation manuelles sont complexes, longues, et sujettes à erreur, même en étant réalisés par un praticien expérimenté. Il est par ailleurs connu que les traitements de données médicales présentent une grande variabilité inter-opérateurs qui contrarie l’objectivité visée par une procédure de validation. Il y a par conséquent un besoin d’une procédure automatique et fiable de validation d’un jumeau numérique d’une articulation qui soit efficace, objective et polyvalente. L’invention vient améliorer la situation. PRÉSENTATION DE L’INVENTION La présente invention se rapporte donc selon un premier aspect à un procédé de modélisation d’une articulation d’un patient, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre, par des moyens de traitement de données d’un serveur, d’étapes de : Obtention d’un modèle biomécanique candidat de ladite articulation et d’un premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un premier ensemble de postures, dites images de validation ; Pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, mise en œuvre d’au moins une simulation du modèle biomécanique candidat dans laquelle ladite articulation présente la même posture que dans ladite image médicale dudit premier ensemble d’images ; Construction d’un modèle d’erreur du modèle biomécanique candidat en comparant, pour au moins une métrique biomécanique de ladite articulation et pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation pour laquelle au moins une simulation a été mise en œuvre, les valeurs de ladite métrique biomécanique dans ladite image médicale et dans la ou les simulations mises en œuvre pour ladite image médicale ; Validation ou non du modèle biomécanique candidat en fonction du modèle d’erreur. Selon des caractéristiques avantageuses et non-limitatives : Lequel l’étape (a) comprend des sous-étapes (a1) d’obtention dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, ainsi que d’un deuxième ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un deuxième ensemble de postures ; et (a2) de génération dudit modèle biomécanique candidat à partir du deuxième ensemble d’images médicales. Le premier ensemble de postures et le deuxième ensemble de postures sont distincts. L’étape (a1) comprend également l’obtention d’un troisième ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un troisième ensemble de postures ; l’étape (a) comprenant une sous-étape (a3) de calibration du modèle biomécanique candidat en fonction dudit troisième ensemble d’images médicales. Le premier ensemble de postures et le troisième ensemble de postures sont distincts ; et le deuxième ensemble de postures et le troisième ensemble de postures sont différents mais pas nécessairement distincts. L’étape (a1) comprend l’acquisition du deuxième ensemble d’images médicales, et le cas échéant du troisième ensemble d’images médicales, par un dispositif d’imagerie médicale. L’étape (d) comprend le calcul, pour la ou les métriques biomécaniques et la ou les images médicales du premier ensemble, d’un intervalle de confiance sur la valeur de ladite métrique biomécanique à partir du modèle d’erreur, et le modèle biomécanique candidat n’est pas validé si une largeur d’au moins un nombre donné des intervalles de confiance calculés dépasse un seuil d’incertitude de la métrique. Les valeurs de ladite métrique biomécanique dans ladite image médicale et dans la ou les simulations mises en œuvre pour ladite image médicale sont calculées à l’étape (c) en fonction des positions de points anatomiques caractéristiques de ladite articulation dans ladite image médicale et dans la ou les simulations mises en œuvre pour ladite image médicale. On a une pluralité de points anatomiques caractéristiques de ladite articulation, et ladite métrique biomécanique est une distance entre deux desdits points anatomiques caractéristiques de ladite articulation ou un angle défini par trois desdits points anatomiques caractéristiques de ladite articulation. Le procédé comprend une étape (e) de révision du modèle biomécanique candidat s’il n’est pas validé, puis la répétition d’au moins les étapes (b) à (d) sur la base du modèle biomécanique révisé en tant que nouveau modèle biomécanique candidat. Le procédé comprend une étape (f) d’utilisation du modèle biomécanique validé, comprenant la mise en œuvre d’au moins une simulation du modèle biomécanique validé dans laquelle ladite articulation présente une posture cible. L’étape (f) comprend l’utilisation dudit modèle d’erreur pour évaluer un niveau d’incertitude sur le résultat de ladite simulation du modèle biomécanique validé. Soit ledit modèle biomécanique candidat est non-déterministe, et à l’étape (b) pour chaque image médicale dudit premier ensemble une pluralité de simulations est mise en œuvre ; soit ledit modèle biomécanique candidat est déterministe, et à l’étape (b) pour chaque image médicale dudit premier ensemble une unique simulation est mise en œuvre. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un serveur de modélisation d’une articulation d’un patient, caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de traitement de données configurés pour : Obtenir un modèle biomécanique candidat de ladite articulation ainsi qu’un premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un premier ensemble de postures, dites images de validation ; Pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, mettre en œuvre au moins une simulation du modèle biomécanique candidat dans laquelle ladite articulation présente la même posture que dans ladite image médicale dudit premier ensemble d’images ; Construire un modèle d’erreur du modèle biomécanique candidat en comparant, pour au moins une métrique biomécanique de ladite articulation et pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation pour laquelle au moins une simulation a été mise en œuvre, les valeurs de ladite métrique biomécanique dans ladite image médicale et dans la ou les simulations mises en œuvre pour ladite image médicale ; Valider ou non du modèle biomécanique candidat en fonction du modèle d’erreur. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un système comprenant un serveur selon le deuxième aspect et un dispositif d’imagerie médicale, les moyens de traitement de données étant en outre configurés pour : Obtenir depuis ledit dispositif d’imagerie médicale ledit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, ainsi qu’un deuxième ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un deuxième ensemble de postures ; générer ledit modèle biomécanique candidat à partir du deuxième ensemble d’images médicales. Selon un quatrième et un cinquième aspects, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de modélisation d’une articulation d’un patient ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel est enregistré un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de modélisation d’une articulation d’un patient. PRÉSENTATION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre d’un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux dessins annexés dans lesquels : la est un schéma d’un système pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; la est un logigramme illustrant les étapes d’un mode de réalisation du procédé selon l’invention ; la illustre les ensembles de postures utilisés dans un mode de réalisation du procédé selon l’invention ; la représente schématiquement un premier modèle géométrique de calcul d’intervalles d’incertitude sur un premier exemple de métrique biomécanique ; la représente schématiquement un deuxième modèle géométrique de calcul d’intervalles d’incertitude sur un deuxième exemple de métrique biomécanique. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Architecture La présente invention concerne un procédé de modélisation d’une articulation d’un patient dans un système que représenté sur la . L’articulation, ou jointure, est un élément anatomique du corps du patient formant zone de jonction entre des extrémités osseuses et formant au moins un degré de liberté. Ladite articulation 1 est typiquement le genou (qui met en jeu le fémur, le tibia et la patella), mais ce peut être également la hanche, la cheville, le coude, le poignet, l’épaule, etc.). En particulier, l’articulation peut prendre une posture (ou pose) parmi une pluralité de postures possibles (mathématiquement on note P all l’ensemble des postures possibles, voir plus loin), typiquement définie par un ou plusieurs paramètres tels que des angles chacun correspondant à un mouvement possible de l’articulation. Par exemple, le genou peut ainsi produire les mouvements suivants : Extension/flexion de la jambe sur la cuisse (environ 160° d’amplitude) ; Rotation interne/externe de la jambe sur la cuisse (environ 20° d’amplitude genou fléchi) ; Translation antéro-postérieure du plateau tibial (environ 10 mm). La modélisation d’une articulation nécessite en particulier au moins la validation d’un modèle biomécanique de ladite articulation (i.e. l’évaluation de la capacité du modèle à représenter tout ou partie d’un système réel dans un corridor de précision prédéfini), le procédé nécessitant la génération préalable dudit modèle (ou bien un modèle à valider est fourni). Par commodité, on parle de modèle biomécanique « candidat » avant la validation, puis de modèle biomécanique « validé » si la validation est réussie, i.e. que le modèle biomécanique candidat n’est pas rejeté. Dans un mode de réalisation préféré, le modèle rejeté peut être « révisé » et on obtient un nouveau modèle candidat qui va lui-même être soumis à une validation, etc. Ainsi, la sortie du procédé est généralement un modèle biomécanique validé, mais dans certains cas ce peut être une information selon laquelle on n’est pas parvenu à obtenir un modèle biomécanique satisfaisant (si le procédé ne prévoit par la révision ou si celle-ci s’avère impossible, voir plus loin). Dans tous les cas, par « modèle biomécanique d’une articulation », ou « jumeau numérique » comme expliqué, on entend un objet multidimensionnel (en particulier bidimensionnel ou tridimensionnel et préférentiellement tridimensionnel) articulé, c’est-à-dire mobile de la même manière que l’articulation modélisée (et comprenant tout ou partie des degrés de liberté de l’articulation). Le modèle comprend optionnellement des parties déformables (correspondant notamment à la graisse ou aux ligaments qui peuvent être représentées par des maillages volumétriques (par exemples discrétisations par éléments finis), et des parties non-déformables (correspondant en particulier aux os) qui peuvent être représentées par des maillages 3D surfaciques. Le modèle est en outre avantageusement défini par : Des variables d’entrée, en particulier celles, dites « conditions aux limites » qui permettent de définir une posture (par exemple les angles d’extension/flexion et de rotation interne/externe pour le genou ; le niveau d’activation d’un muscle, etc.). Mathématiquement, on définit comme espace de modélisation biomécanique l’espace paramétré par lesdites variables d’entrée, et le nombre de variables d’entrées définit la dimension dudit espace (par exemple dans un modèle à 1 dimension on a juste l’angle de flexion comme variable d’entrée, et dans un modèle à 2 dimensions on a l’angle de flexion et l’angle de rotation) ; Des paramètres de configuration : Lois constitutives : lois mécaniques qui régissent la réponse mécanique des tissus aux sollicitations externes. Plusieurs types de lois peuvent être envisagés en fonction de leur pertinence (précision visée, réalisme, etc.) ; Paramètres biomécaniques : coefficients d’élasticité, de Poisson, de friction, de damping, etc. Les valeurs de ces paramètres peuvent être déterministes (constantes) ou stochastiques (variables, définies par une loi de probabilité) ; Des données de sortie, en particulier une configuration déformée du modèle (« la déformée »), constituant une simulation de ladite articulation pour lesdites variables d’entrée, sur laquelle on peut obtenir les positions de points anatomiques caractéristiques de ladite articulation (dits également points d’intérêt anatomique, ou plus simplement « landmarks ») pouvant être associées aux parties non-déformables comme aux parties déformables (points, courbes, etc.), et les valeurs de métriques biomécaniques liées auxdites positions des landmarks. Les points anatomiques caractéristiques peuvent par exemple être, dans le cas du genou : Des points anatomiques « osseux » tels que H (hip) : centre hanche (centre de la tête fémorale) ; A (ankle) : centre cheville (milieu des 2 malléoles) ; K (knee) : centre genou, aussi appelé centre fémur (point central de l'arche fémorale) ; T (tibia) : centre tibia Des points anatomiques « interface tissu osseux/tissu mou » tels que insertions des ligaments collatéraux (internes et externes) ; insertions fémorale et tibiale des ligaments croisés antérieur et postérieur. La présente invention ne sera limitée à aucun point anatomique caractéristique, aucune métrique et de façon générale aucun type de modèle biomécanique d’une articulation. De surcroit, on pourra utiliser des modèles différents pour des articulations différentes. Le présent procédé est mis en œuvre par un serveur 1 disposant de moyens de traitement de données 11 (typiquement un processeur), et généralement de moyens de stockage de données 12 (une mémoire, par exemple un disque dur) et d’une interface 13 (par exemple un écran, un clavier, un port d’entrée, etc.). De manière préférée, est également appliqué un système d’imagerie médicale 10 permettant d’acquérir des images médicales de ladite articulation. Ce système 10 peut être directement ou indirectement (par exemple via un réseau 20 tel qu’internet) connecté audit serveur 1 de sorte à ce que ce dernier soit capable de recevoir lesdites images médicales. L’interface 13 du serveur 1 peut en outre servir d’interface du système 10 (pour le contrôler et obtenir les images médicales acquises). Lesdites images médicales sont typiquement des images 3D volumétriques, le cas échant reconstruites à partir de coupes 2D, i.e. des tomographies ou « CT-scans » (le système 10 est typiquement un scanner à rayons-X – TDM (tomodensitométrie)). A noter que l’on n’est pas limité à une technologie particulière et le système 10 pourrait être un IRM, un échographe, un scanner TEP, etc. Procédé En référence à la , le présent procédé est mis en œuvre par les moyens de traitement de données 11 du serveur 1, et commence par une étape (a) d’obtention d’un modèle biomécanique candidat de ladite articulation et d’au moins un premier ensemble (noté E1) d’images médicales de ladite articulation, dites images de validation. Ces images vont permettre de valider ou non le modèle biomécanique candidat Comme on le verra, on a en outre avantageusement l’obtention d’un deuxième ensemble (noté E2) d’images médicales de ladite articulation, dites images d’initialisation, et le cas échéant un troisième ensemble (noté E3) d’images médicales de ladite articulation, dites images de calibration. Ces images sont utilisées pour générer ledit modèle biomécanique candidat, mais alternativement le procédé peut tout à fait être utilisé pour valider un modèle fourni en l’état, et alors seul le premier ensemble est requis. Chaque image de chacun de ces ensembles représente ladite articulation dans une posture, comme expliqué avant. Pour reformuler, une image médicale est un instantané de l’articulation dans lequel elle présente une posture particulière parmi l’ensemble des postures possibles, et ainsi chaque image médicale est « associée » à la posture correspondante. Préférentiellement toutes les images médicales sont associées à des postures différentes, même s’il peut y avoir quelques doublons, et mathématiquement : Soit on a un ensemble discret de N P postures pour lesquelles une image médicale a été acquise (noté P acq , avec P acq ⊂ P all, ce dernier ensemble théorique englobant toutes les postures pouvant être adoptées par l’articulation d’intérêt), et on peut noter I i l’image médicale associée à la i-ème posture, avec 1≤i≤N P . Soit la posture est définie par un ou plusieurs paramètres à valeur variable (un angle de flexion par exemple) et on peut directement noter I(x 1 …x d ) l’image médicale associée à la posture dans laquelle les paramètres ont pour valeur x 1 …x d . P all est alors l’ensemble des valeurs possibles du vecteur [x 1 …x d ]. Dans tous les cas on peut définir un premier ensemble de postures (noté P1, avec P1 ⊂ P acq ) comme l’ensemble des postures associées aux images médicales du premier ensemble d’images médicales (images de validation), et le cas échéant, respectivement, un deuxième/troisième ensemble de postures (notés P2/P3, avec P2/P3 ⊂ P acq ) comme l’ensemble des postures associées aux images médicales du deuxième/troisième ensemble d’images médicales (images d’initialisation/calibration). Inversement, chaque image du premier ensemble d’images médicales E1 représente ladite articulation dans une posture du premier ensemble de postures P1, et le cas échéant chaque image du deuxième/troisième ensemble d’images médicales E2/E3 représente ladite articulation dans une posture du deuxième/troisième ensemble de postures P2/P3. De manière préférée : le premier ensemble de postures et le deuxième ensemble de postures sont distincts (sans intersection), i.e. P1 ∩ P2 = ∅, ce qui se traduit par le fait qu’il n’existe pas d’image de validation représentant l’articulation dans la même posture qu’une image d’initialisation ; le premier ensemble de postures et le troisième ensemble de postures sont distincts (sans intersection), i.e. P1 ∩ P3 = ∅, ce qui se traduit par le fait qu’il n’existe pas d’image de validation représentant l’articulation dans la même posture qu’une image de calibration ; le deuxième ensemble de postures et le troisième ensemble de postures sont différents (pas identiques) mais pas nécessairement distincts (i.e. il peut y avoir une posture commune, et donc une même image médicale dans les deuxièmes et troisièmes ensembles d’images médicales) et même on peut avoir P2 inclus dans P3, tant que ∃P∈P3 telle que P∉P2. En effet, on comprend que, pour que la validation soit la plus fiable possible, il ne faut pas réutiliser comme images de validation des images sur la base desquelles le modèle candidat a été généré. Cela est illustré par la : on voit que les ensembles P1, P2 et P3 sont tous inclus dans l’ensemble P acq des postures pour lesquelles une image a été acquise, lui-même inclus dans l’ensemble P all des postures possibles, avec l’ensemble P1 de validation distinct des ensembles P2, P3 d’initialisation et de calibration. Les ensembles P1, P2 et P3 peuvent par ailleurs être les plus diversifiés possible dans ledit ensemble P acq , et tout particulièrement le premier ensemble P1. Il est en effet souhaitable que les images de validation en particulier constituent un échantillon représentatif de l’espace de modélisation. De manière préférée, l’étape (a) comprend des sous-étapes (a1) d’obtention (préférentiellement par acquisition, par le dispositif d’imagerie médicale 10), desdits premier, deuxième et/ou troisième ensemble(s) d’images médicales de ladite articulation ; (a2) de génération dudit modèle biomécanique candidat à partir dudit deuxième ensemble d’images médicales ; et avantageusement (a3) de calibration du modèle biomécanique candidat en fonction dudit troisième ensemble d’images médicales. Typiquement, l’étape (a1) consiste à : acquérir un grand nombre d’images médicales (l’ensemble des images acquises étant noté E acq , et on rappelle que P acq est l’ensemble des postures associées aux images médicales de ce dernier ensemble E acq ) correspondant à des postures variées, en particulier en demandant au patient de mettre en mouvement son articulation, si possible sur toute l’amplitude possible (par exemple flexion/torsion complète du genou), puis sélectionner, dans cet ensemble E acq , des E1, E2 et/ou E3, par exemple simplement en partitionnant E acq , ou encore en sélectionnant d’abord, dans l’ensemble P acq des postures, les ensembles P1, P2 et/ou P3 en diversifiant au maximum, puis en construisant E1, E2 et/ou E3 respectivement comme les ensembles des images médicales associées aux postures de ensembles P1, P2 et/ou P3. Les étapes (a2) et le cas échéant (a3) visent à obtenir ledit modèle biomécanique candidat. L’étape (a2) peut suffire, mais l’étape (a3) permet d’améliorer le modèle généré avant de l’utiliser. Ladite calibration peut être vue comme un « fine-tuning » d’un modèle « provisoire », en particulier pour affiner certains paramètres du modèle, de sorte à augmenter sensiblement les chances qu’il soit validé. On pourra utiliser toute technique connue de l’homme du métier pour les étapes (a2) et le cas échéant (a3), voir par exemple les documents Towards Automatic Generation of Patient-Specific Knee Models, Elaheh Elyasi, Marek Bucki, Boubaker Asaadi, Daniel Elizondo and Antoine Perrier, in Proceedings of The 20th Annual Meeting of the International Society for Computer Assisted Orthopaedic Surgery, vol. 5, pp. 66--68, 2022 , ou A fast and robust patient specific Finite Element mesh registration technique: application to 60 clinical cases, Marek Bucki, Claudio Lobos, Yohan Payan, in Medical Image Analysis, vol. 3, pp. 303--17, 2010 . On va à présent pouvoir vérifier que les configurations produites en sortie du modèle candidat coïncident avec au moins une image de validation (et préférentiellement un grand nombre des images du premier ensemble voire toutes). Pour ce faire, dans une étape (b) principale, les moyens de traitement de données 11 mettent en œuvre au moins une simulation du modèle biomécanique candidat dans laquelle ladite articulation présente la même posture que dans ladite image médicale dudit premier ensemble d’images de validation E1. On distinguera deux modes de réalisation : un mode non-déterministe dans lequel on a plusieurs simulations, et un mode déterministe dans lequel une seule simulation suffit, qu’on détaillera plus tard. De manière générale, par simulation, on entend la mise du modèle dans un état de sorte à imiter l’image de validation. Plus précisément, ladite simulation reproduit la posture dans laquelle l’articulation est représentée dans ladite image de validation, en appliquant les valeurs de variables d’entrée adaptées c’est-à-dire en définissant des conditions aux limites du modèle. En effet, on rappelle que chaque image médicale est un instantané de l’articulation dans une posture particulière, alors que le modèle présente des variables d’entrée et permet en théorie de reproduire toute posture de l’ensemble des postures possibles P all (et donc de l’ensemble P acq qu’il contient). Ensuite, dans une étape (c) suivante, pour au moins une métrique biomécanique de ladite articulation (préférentiellement pour chacune) et pour au moins une image de validation pour laquelle au moins une simulation a été mise en œuvre (préférentiellement pour chaque image de validation pour laquelle une ou plusieurs simulations ont été mises en œuvre), un modèle d’erreur du modèle biomécanique candidat est construit en fonction des valeurs de la ou les métriques biomécaniques dans ladite image de validation et dans la ou les simulations mises en œuvre pour cette image de validation. On rappelle que lesdites métriques biomécaniques sont typiquement liées à des positions de points anatomiques caractéristiques (dit « landmarks »), en particulier soit directement les positions des points anatomiques dans un référentiel donné, soit des grandeurs calculées à partir de ces positions de points anatomiques caractéristiques, en particulier des distances entre deux points anatomiques ou des angles définis par trois points anatomiques, mais d’autres grandeurs telles que des volumes peuvent être utilisées. A titre d’exemple : dans le cas de points anatomiques osseux, on peut pendre comme métrique l’angle HKA (Hip - Knee - Ankle) dans le plan (radiologique) frontal, ou dans le plan sagittal, voire dans l’espace 3D ; dans le cas de points anatomiques d’interface tissu osseux/tissu moi, on peut prendre comme métrique la distance d’allongement (entre les points d’insertion) des ligaments collatéraux, ou des ligament croisés, en fonction de l'angle de flexion En choisissant les points anatomiques adéquats (points à l’extrémité des os), on peut prendre comme métrique la longueur / largeur des os, le diamètre de la tête fémorale, etc. Dans tous les cas, typiquement : si les métriques biomécaniques sont les positions des points anatomiques, leurs valeurs sont directement simulées ; si les métriques biomécaniques sont les distances/angles entres positions des points anatomiques ou autres, leurs valeurs sont calculées à partir des valeurs simulées des positions des points anatomiques. Le principe de la validation consiste à calculer des prédictions à l’aide du modèle candidat et à utiliser les images comme une vérité de terrain permettant d’évaluer la précision desdites prédictions. On verra plus loin, dans chacun des cas déterministe et non-déterministe, comment ce modèle peut être construit. Enfin, dans une étape (d), on valide ou non le modèle biomécanique candidat en fonction du modèle d’erreur. Pour ce faire on prédéfinit avantageusement des seuils maximaux d’incertitude pour chaque métrique considérée, et on vérifie si l’incertitude estimée par le modèle d’erreur est inférieure à l’incertitude maximale tolérable. Si les incertitudes sont acceptables (i.e. suffisamment faibles) pour toutes les métriques biomécaniques alors la validation est réussie, et on parle alors de modèle biomécanique validé. De manière préférée, on calcule, pour chaque posture (i.e. chaque image de validation) et pour chaque métrique considérée un intervalle de confiance sur la valeur de ladite métrique, et le modèle biomécanique candidat est rejeté (pas validé) si l’amplitude d’au moins un nombre donné (en particulier un, mais potentiellement plus si on accepte une certaine tolérance) des intervalles de confiance calculés dépasse ledit seuil d’incertitude de la métrique considérée. Ainsi un modèle peut être validé pour l’ensemble ou bien pour seulement un sous-ensemble des métriques biomécaniques. Plus précisément, pour chaque métrique biomécanique m considérée pour l’étape (d), par intervalle de confiance (IC) de niveau p (dans [0, 1]), on entend l'intervalle le plus étroit tel que la probabilité que la valeur de la métrique prédite se trouve dans cet intervalle IC est p. La valeur de p est choisie en fonction de la criticité de la métrique dans la prise de décision thérapeutique, par exemple, pour les métriques critiques, p peut être fixé à 0,95. Le caractère « aléatoire » de la valeur d’une métrique provient de deux facteurs : 1) un modèle biomécanique éventuellement non déterministe dont les sorties en particulier ne sont pas des valeurs fixes mais sont plutôt définis comme des distributions de probabilité ; et 2) un modèle d'erreur non déterministe qui affecte chaque résultat de simulation. Pour chaque simulation, la densité de probabilité de la valeur d'une métrique biomécanique M en tant que variable aléatoire est estimée statistiquement, ce qui donne une valeur moyenne et une variance. En supposant que M suit une distribution normale, sa moyenne et sa variance sont utilisées pour déterminer les bornes min et max de l’intervalle de confiance, étant donné un niveau de confiance attendu p. La largeur de l'IC, est la différence entre la borne haute et la borne basse de l’intervalle, largeur = (max – min). Si la largeur est grande, alors l'incertitude sur M est élevée ; si l'IC est étroit, alors l'incertitude est faible. Plus l'incertitude est faible, plus la confiance dans la prédiction du modèle est grande. Les modèles biomécaniques candidats menant à un niveau excessif d'incertitude (largeur excessive de l'IC) doivent être rejetés. Si le modèle est validé, il peut simplement être restitué sur l’interface 13, ou utilisé dans une application médicale comme on le verra plus loin. Dans le cas contraire, le procédé peut comprendre une étape (e) optionnelle de révision du modèle biomécanique candidat s’il n’est pas validé, puis la répétition des étapes (b) à (d) sur la base du modèle biomécanique révisé en tant que nouveau modèle biomécanique candidat, et ainsi de suite itérativement jusqu’à l’obtention d’un modèle validé ou à l’abandon de la procédure de modélisation. L’étape (e) peut nécessiter une nouvelle initialisation du modèle biomécanique, en utilisant une nouvelle image d’initialisation et/ou en modifiant des paramètres de la procédure d’initialisation (comme par exemple la finesse de la discrétisation par éléments finis des parties déformables). Dans ce cas, cette étape (e) fait revenir le protocole à l’étape (a2) (voir flèche en pointillés sur la ). Alternativement, l’étape (e) peut être faite sans modifier le modèle tel qu’il a été initialisé à l’étape (a). Dans ce cas, l’étape (e) consiste à affiner un ou plusieurs paramètres du modèle (p.ex. module d’élasticité d’une fibre ligamentaire) afin que le comportement du modèle soit plus fidèle à la réalité, et pour cela il faut revenir au niveau (b) du protocole (voir flèche pleine sur la ). A noter qu’on peut systématiquement mettre en œuvre l’étape (e) si le modèle candidat n’est pas validé, ou seulement si l’erreur reste limitée. Par exemple on prédéfinit des seuils maximaux de révision (plus grands que les seuils maximaux d’incertitude) pour chaque métrique considérée, et on vérifie si le modèle d’erreur est compatible avec (par exemple si au moins ledit nombre donné des intervalles de confiance calculés dépasse ledit seuil d’incertitude de la métrique, mais aucun intervalle de confiance calculé ne dépasse ledit seuil de révision de la métrique). Pour résumer, dans un mode préféré : si l’erreur (largeur des intervalles de confiance) est inférieure aux seuils d’incertitude le modèle est validé si l’erreur (largeur des intervalles de confiance) est entre les seuils d’erreur et les seuils de révision le modèle est révisé si l’erreur (largeur des intervalles de confiance) est au-delà des seuils de révision le modèle est trop erroné pour être révisable, et le procédé est recommencé, en particulier en acquérant de nouveaux ensembles d’images médicales et un tout nouveau modèle candidat est généré. Grâce au présent procédé on peut s’assurer qu’un modèle validé respecte la réalité dans un corridor de précision prédéfini et qu’on pourra donc l’utiliser par exemple pour planifier une opération ou concevoir une prothèse. Le procédé peut ainsi finalement comprendre une étape (f) d’utilisation du modèle biomécanique validé, dans une application médicale, en particulier pour une simulation telle que mise en œuvre à l’étape (b), cette fois dans laquelle ladite articulation présente une posture cible, par exemple pour estimer des valeurs desdites métriques biomécaniques dans cette posture. En effet, la validation garantit que le modèle peut être utilisé dans toute la gamme de postures, y compris hors des premier, deuxième et troisième ensembles. A noter que l’étape (f) peut utiliser ledit modèle d’erreur construit à l’étape (c) pour déterminer l’incertitude maximale sur ces valeurs estimées des métriques biomécaniques (i.e. le corridor de précision évoqué juste avant). L’idée est de permettre une gestion des risques complète (en prenant en compte notamment un « scénario du pire »), ce qui est essentiel dans une utilisation critique du modèle biomécanique par exemple avant une opération chirurgicale. On note que l’on obtient en pratique à l’issue de l’étape (c) des modèles d’erreur individualisés, c’est-à-dire associés à des images de validation (et donc des postures dans l’espace de modélisation) isolées. Afin d’étendre la modélisation de l’erreur à l’ensemble de l’espace de modélisation biomécanique (l’espace défini par les variables d’entrée du modèle biomécanique), il est possible de faire l’hypothèse que les paramètres des modèles d’erreur varient continument dans cet espace et interpoler (interpolation N-linéaire selon la dimension du modèle d’erreur, b-splines ou autre). A noter que dans le cas de la présence de l’étape (f), le présent procédé pourra être considéré comme un procédé de simulation d’une posture cible de l’articulation (et de façon générale d’exploitation du modèle biomécanique dans une application médicale) plutôt que comme juste un procédé de modélisation de l’articulation. Mode non-déterministe Dans ce mode non-déterministe, correspondant typiquement à un mode biomécanique « flou » (fuzzy) les sorties du modèle parmi lesquelles les métriques sont probabilistes, et donc un traitement statistique doit être mis en œuvre. A l’étape (b), pour chaque image de validation un nombre N S prédéterminé de simulations est avantageusement mis en œuvre et une approche de type Monte-Carlo est préférentiellement suivie. La sortie est une collection de valeurs simulées desdites métriques biomécaniques pour la posture considérée (celle de l’image de validation). Dans le cas d’une collection discrète de postures (mais l’homme du métier saura transposer au cas continu, voir avant), cette collection est notée {L(i,m,s)}, avec i l’indice de la posture, avec 0 P (i.e. l’image de validation est I i ∈E1), m l’indice de la métrique biomécanique avec 0 M et s l’indice de la simulation avec 0 S . Dans l’image de validation I i , la valeur correcte de la métrique biomécanique est connue, et notée R(i,m). On peut construire un vecteur d’erreur E (par exemple de dimension 3 dans le cas où la métrique est une position) avec E(i,m,s)=L(i,m,s)-R(i,m), dont on peut prendre une norme (pour en faire un scalaire) avec une fonction de norme telle que la norme 2 (mais également la norme 1 ou la norme infinie), i.e. norme(E(i,m,s))=||L(i,m,s)-R(i,m)||. Le modèle d’erreur peut être construit à l’étape (c) comme un modèle statistique de E (grandeur vectorielle) ou norme(E) (grandeur scalaire) sur la base de tous les échantillons correspondant aux diverses métriques et aux diverses images. Dans les deux cas, on peut supposer que cette grandeur suit une distribution normale (au vu du théorème central limite) telle que : pour norme(E) (grandeur scalaire), la moyenne et la variance peuvent être estimées conventionnellement, pour E (grandeur vectorielle) la fonction de densité peut être estimée par exemple en mettant en œuvre une ACP (Analyse en Composantes Principales). On va à présent considérer les deux exemples de métriques biomécanique : la distance entre deux points anatomiques ; l’angle formé par trois points anatomiques. Exemple de la distance entre deux points anatomiques De la façon expliquée avant, on détermine les deux collections L1={L(i,1,s)} et L2={L(i,2,s)} correspondant respectivement aux positions de chacun des deux points anatomiques dans les N S simulations, et E1, E2 et/ou norme(E1), norme(E2). Pour chaque posture, on se réfère aux abaques statistiques afin de calculer un nombre prédéfini N E d’erreurs pour E1, E2 et/ou norme(E1), norme (E2) en suivant la distribution. Chaque erreur est alors ajoutée à chaque valeur simulée de sorte à obtenir une collection de N S *N E réalisations pour les positions de chacun des deux points anatomiques. Comme l’on veut ici une distance, on calcule toutes les distances correspondant à toutes les paires possibles des réalisations obtenues pour les positions de chacun des deux points anatomiques, on obtient donc (N S *N E )² valeurs de distance. Une nouvelle analyse statistique peut être mise en œuvre sur l’ensemble des valeurs de distance obtenues (puisque dans un modèle parfait on obtiendrait toujours la même valeur), en particulier en estimant la moyenne et la variance. On peut alors calculer un intervalle de confiance. Si pour au moins ledit nombre donné de postures (en particulier une seule), la largeur dudit intervalle de confiance excède ledit seuil maximal d’incertitude, le modèle est rejeté/révisé (voir avant). Exemple de l’angle défini par trois points anatomiques De la façon expliquée avant, on détermine les trois collections L1={L(i,1,s)}, L2={L(i,2,s)} et L3={L(i,3,s)} correspondant respectivement aux positions de chacun des deux points anatomiques dans les N S simulations, et E1, E2, E3 et/ou norme(E1), norme(E2), norme(E3). Pour chaque posture, on calcule alors un nombre prédéfini N E d’erreurs pour E1, E2, E3 et/ou norme(E1), norme (E2), norme(E3) en suivant la distribution et chaque erreur est ajoutée à chaque valeur simulée de sorte à obtenir une collection de N S *N E réalisations pour les positions de chacun des trois points anatomiques. Comme l’on veut ici un angle, on calcule toutes les angles correspondant à tous les triplets possibles des réalisations obtenues pour les positions de chacun des trois points anatomiques, on obtient donc (N S *N E ) 3 valeurs d’angle. Une nouvelle analyse statistique peut être mise en œuvre sur l’ensemble des valeurs d’angle obtenues (puisque dans un modèle parfait on obtiendrait toujours la même valeur), en particulier en estimant la moyenne et la variance. On peut alors calculer un intervalle de confiance. Si pour au moins ledit nombre donné de postures (en particulier une seule), la largeur dudit intervalle de confiance excède ledit seuil maximal d’incertitude, le modèle est rejeté/révisé (voir avant). Mode déterministe Dans ce mode déterministe, correspondant typiquement à un mode biomécanique dans lequel tous les paramètres et lois ont des valeurs uniques bien définies, les sorties du modèle et donc les métriques correspondantes sont uniques. A l’étape (b), pour chaque image de validation une unique simulation est avantageusement mise en œuvre. La sortie est une collection de valeurs simulées desdites métriques biomécaniques pour la posture considérée (celle de l’image de validation). Dans le cas d’une collection discrète de postures (mais l’homme du métier saura transposer au cas continu, voir avant), cette collection est notée {L(i,m)}, avec i l’indice de la posture, avec 0 P (i.e. l’image de validation est I i ∈E1), m l’indice de la métrique biomécanique avec 0 M . Dans l’image de validation I i , la valeur correcte de la métrique biomécanique est connue, et notée R(i,m). On prend cette fois directement une norme de l’erreur (pour en faire un scalaire) avec une fonction de norme telle que la norme 2 (mais également la norme 1 ou la norme infinie), qu’on note maxE(i,m))=||L(i,m)-R(i,m)||. En effet, on a une seule valeur par métrique et par posture, de sorte qu’on ne peut pas en déduire une densité de probabilité. Ainsi, on considère que l’erreur observée à chaque posture est l’erreur maximale du modèle candidat. En d’autres termes, on suppose une distribution uniforme. On va à présent à nouveau considérer les deux cas de métrique biomécanique : la distance entre deux points anatomiques l’angle formé par trois points anatomiques. Exemple de la distance entre deux points anatomiques On a seulement à déterminer les deux collections L1={L(i,1)}, L2={L(i,2)} correspondant respectivement aux positions de chacun des deux points anatomiques, qui ne comprennent qu’une valeur par image de validation, et maxE(i,1), maxE(i,2). En référence à la , on peut simplement utiliser une modélisation géométrique pour directement calculer l’intervalle de confiance, en représentant lesdits deux points anatomiques par deux sphères de centre L(i,1) et L(i,2), et de rayon respectif maxE(i,1) et maxE(i,2). Les bornes de l’intervalle de confiance correspondent alors aux distances min et max entre deux points des deux sphères : max = d(L(i,1) ;L(i,2)) + maxE(i,1) + maxE(i,2), et min = d(L(i,1) ;L(i,2)) - maxE(i,1) - maxE(i,2) Si pour au moins ledit nombre donné de postures (en particulier une seule), la largeur dudit intervalle de confiance excède ledit seuil maximal d’incertitude, le modèle est rejeté/révisé (voir avant). Exemple de l’angle défini par trois points anatomiques On a seulement à déterminer les trois collections L1={L(i,1)}, L2={L(i,2)}, L3={L(i,3)} correspondant respectivement aux positions de chacun des trois points anatomiques, qui ne comprennent qu’une valeur par image de validation, et maxE(i,1), maxE(i,2), maxE(i,3). En référence à la , on peut utiliser à nouveau une modélisation géométrique pour directement calculer l’intervalle de confiance, en représentant lesdits trois points anatomiques par trois sphères de centre L(i,1), L(i,2) et L(i,3), et de rayon respectif maxE(i,1), maxE(i,2) et maxE(i,3). Dans l’exemple représenté, le sommet de l’angle est arbitrairement le deuxième point anatomique. Les bornes de l’intervalle de confiance correspondent alors aux angles min et max définis par trois points des trois sphères. Une optimisation numérique est cette fois nécessaire pour trouver ces angles min et max. Si pour au moins ledit nombre donné de postures (en particulier une seule), la largeur dudit intervalle de confiance excède ledit seuil maximal d’incertitude, le modèle est rejeté/révisé (voir avant). Serveur Selon un deuxième aspect, l’invention concerne le serveur 1 pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect. Ainsi, ce serveur 1 comprend comme expliqué au moins des moyens de traitement de données 11 et une mémoire 12. Le serveur peut en outre comprend une interface 13 telle qu’un écran. Il s’agit typiquement d’un serveur de modélisation d’une articulation d’un patient. Les moyens de traitement de données 11 sont configurés pour mettre en œuvre des étapes consistant à : Obtenir un modèle biomécanique candidat de ladite articulation et d’un premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un premier ensemble de postures, dites images de validation ; Pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, mettre en œuvre au moins une simulation du modèle biomécanique candidat dans laquelle ladite articulation présente la même posture que dans ladite image médicale dudit premier ensemble d’images ; Construire un modèle d’erreur du modèle biomécanique candidat en comparant, pour au moins une métrique biomécanique de ladite articulation et pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation pour laquelle au moins une simulation a été mise en œuvre, les valeurs de ladite métrique biomécanique dans ladite image médicale et dans la ou les simulations mises en œuvre pour ladite image médicale ; Valider ou non le modèle biomécanique candidat en fonction du modèle d’erreur. Selon un troisième aspect, l’invention propose un système comprenant ledit serveur 1, ainsi qu’un dispositif d’imagerie médicale 10 connecté (via le réseau 20). Les moyens de traitement de données 11 sont alors en outre configurés pour : obtenir depuis le dispositif d’imagerie médicale 10 ledit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, ainsi qu’un deuxième ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un deuxième ensemble de postures (et potentiellement un troisième ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un troisième ensemble de postures) ; générer ledit modèle biomécanique candidat à partir du deuxième ensemble d’images médicales ; et préférentiellement calibrer ledit modèle biomécanique candidat en fonction dudit troisième ensemble d’images médicales. Les moyens de traitement de données 11 peuvent par ailleurs être configurés pour : réviser le modèle biomécanique candidat s’il n’est pas validé ; ou encore utiliser le modèle biomécanique validé, en mettant en œuvre au moins une simulation de ce modèle dans laquelle ladite articulation présente une posture cible. Produit programme d’ordinateur Selon un quatrième et un cinquième aspect, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution (sur les moyens de traitement de donnés 11 du serveur 1) d’un procédé selon le premier aspect de modélisation d’une articulation d’un patient, ainsi que des moyens de stockage lisibles par un équipement informatique (par exemple les moyens de stockage de données 12 du serveur 1) sur lequel on trouve ce produit programme d’ordinateur. Procédé de modélisation d’une articulation d’un patient, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données (11) d’un serveur (1) d’étapes de : Obtention d’un modèle biomécanique candidat de ladite articulation et d’un premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un premier ensemble de postures, dites images de validation ; Pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, mise en œuvre d’au moins une simulation du modèle biomécanique candidat dans laquelle ladite articulation présente la même posture que dans ladite image médicale dudit premier ensemble d’images ; Construction d’un modèle d’erreur du modèle biomécanique candidat en comparant, pour au moins une métrique biomécanique de ladite articulation et pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation pour laquelle au moins une simulation a été mise en œuvre, les valeurs de ladite métrique biomécanique dans ladite image médicale et dans la ou les simulations mises en œuvre pour ladite image médicale ; Validation ou non du modèle biomécanique candidat en fonction du modèle d’erreur. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape (a) comprend des sous-étapes (a1) d’obtention dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, ainsi que d’un deuxième ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un deuxième ensemble de postures ; et (a2) de génération dudit modèle biomécanique candidat à partir du deuxième ensemble d’images médicales. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le premier ensemble de postures et le deuxième ensemble de postures sont distincts. Procédé selon l’une des revendications 2 et 3, dans lequel l’étape (a1) comprend également l’obtention d’un troisième ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un troisième ensemble de postures ; l’étape (a) comprenant une sous-étape (a3) de calibration du modèle biomécanique candidat en fonction dudit troisième ensemble d’images médicales. Procédé selon les revendications 3 et 4 en combinaison, dans lequel le premier ensemble de postures et le troisième ensemble de postures sont distincts ; et le deuxième ensemble de postures et le troisième ensemble de postures sont différents mais pas nécessairement distincts. Procédé selon l’une des revendications 2 à 5, dans lequel l’étape (a1) comprend l’acquisition du deuxième ensemble d’images médicales, et le cas échéant d’un troisième ensemble d’images médicales, par un dispositif d’imagerie médicale (10). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel l’étape (d) comprend le calcul, pour la ou les métriques biomécaniques et la ou les images médicales du premier ensemble, d’un intervalle de confiance sur la valeur de ladite métrique biomécanique à partir du modèle d’erreur, et le modèle biomécanique candidat n’est pas validé si une largeur d’au moins un nombre donné des intervalles de confiance calculés dépasse un seuil d’incertitude de la métrique. Procédé selon la revendication 7, dans lequel les valeurs de ladite métrique biomécanique dans ladite image médicale et dans la ou les simulations mises en œuvre pour ladite image médicale sont calculées à l’étape (c) en fonction des positions de points anatomiques caractéristiques de ladite articulation dans ladite image médicale et dans la ou les simulations mises en œuvre pour ladite image médicale. Procédé selon la revendication 8, dans lequel on a une pluralité de points anatomiques caractéristiques de ladite articulation, et ladite métrique biomécanique est une distance entre deux desdits points anatomiques caractéristiques de ladite articulation ou un angle défini par trois desdits points anatomiques caractéristiques de ladite articulation. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, comprenant une étape (e) de révision du modèle biomécanique candidat s’il n’est pas validé, puis la répétition d’au moins les étapes (b) à (d) sur la base du modèle biomécanique révisé en tant que nouveau modèle biomécanique candidat. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, comprenant une étape (f) d’utilisation du modèle biomécanique validé, comprenant la mise en œuvre d’au moins une simulation du modèle biomécanique validé dans laquelle ladite articulation présente une posture cible. Procédé selon la revendication 11, dans lequel l’étape (f) comprend l’utilisation dudit modèle d’erreur pour évaluer un niveau d’incertitude sur le résultat de ladite simulation du modèle biomécanique validé. Procédé selon l’une des revendications 1 à 12, dans lequel soit ledit modèle biomécanique candidat est non-déterministe, et à l’étape (b) pour chaque image médicale dudit premier ensemble une pluralité de simulations est mise en œuvre ; soit ledit modèle biomécanique candidat est déterministe, et à l’étape (b) pour chaque image médicale dudit premier ensemble une unique simulation est mise en œuvre. Serveur (1) de modélisation d’une articulation d’un patient, caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de traitement de données (11) configurés pour : Obtenir un modèle biomécanique candidat de ladite articulation et d’un premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un premier ensemble de postures, dites images de validation ; Pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, mettre en œuvre au moins une simulation du modèle biomécanique candidat dans laquelle ladite articulation présente la même posture que dans ladite image médicale dudit premier ensemble d’images ; Construire un modèle d’erreur du modèle biomécanique candidat en comparant, pour au moins une métrique biomécanique de ladite articulation et pour au moins une image médicale dudit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation pour laquelle au moins une simulation a été mise en œuvre, les valeurs de ladite métrique biomécanique dans ladite image médicale et dans la ou les simulations mises en œuvre pour ladite image médicale ; Valider ou non du modèle biomécanique candidat en fonction du modèle d’erreur. Système comprenant un serveur (1) selon la revendication 14 et un dispositif d’imagerie médicale (10), les moyens de traitement de données (11) étant en outre configurés pour : Obtenir depuis ledit dispositif d’imagerie médicale (10) ledit premier ensemble d’images médicales de ladite articulation, ainsi qu’un deuxième ensemble d’images médicales de ladite articulation, représentant ladite articulation dans une posture d’un deuxième ensemble de postures ; générer ledit modèle biomécanique candidat à partir du deuxième ensemble d’images médicales. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 13 de modélisation d’une articulation d’un patient, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel est enregistré un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 13 de modélisation d’une articulation d’un patient.