Brevet FR3152070A1 — publié le 20250214

L’invention concerne une méthode d’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation pour segmenter des structures anatomiques sur une image médicale. Le réseau de neurones de segmentation (30) est entrainé de façon supervisée (107) à partir de données d’entrainement supervisé (25) comprenant des images médicales réelles segmentées (11, 12) et leurs masques de segmentation (21, 22) associés, ainsi que des images synthétiques (13) générés à partir de masques de segmentation artificiels (23). En parallèle, un réseau enseignant (30’), correspondant initialement à un clone du réseau de neurones de segmentation, est mis à jour par moyenne exponentielle mobile. Le réseau enseignant est utilisé pour générer (110) des pseudo-masques de segmentation (24) à partir de données d’entrainement semi-supervisé (26) comprenant des images médicales réelles non segmentées (14) associées chacune à une annotation faible. Les images médicales réelles non segmentées et leurs pseudo-masques de segmentation associés sont ajoutés (111) aux données d’entrainement supervisé pour poursuivre l’entrainement du réseau de neurones de segmentation. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Méthode d’entrainement d’un modèle de segmentation sémantique d’images médicales Domaine de l’invention La présente demande appartient au domaine de la segmentation sémantique d’images médicales. Il est notamment proposé une méthode d’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation, ainsi qu’un support de stockage lisible par un ordinateur et comportant un réseau de neurones de segmentation entrainé par une telle méthode. Etat de la technique Les algorithmes d’apprentissage automatique pour la segmentation sémantique d’images médicales sont généralement mis en œuvre par des réseaux de neurones artificiels. En particulier, il est connu qu’entrainer un réseau de neurones convolutifs basé sur un modèle de type U-net permet d’effectuer une segmentation sémantique d’image. La segmentation sémantique revient à étiqueter (labelliser) chaque pixel d’une image avec une classe correspondante à ce qui est représentée sur l’image. Dans le domaine des images médicales, une classe peut représenter une structure anatomique particulière, comme par exemple une anatomie d’intérêt (il peut s’agir d’un organe tel que le foie, un poumon ou un rein, ou bien une autre structure anatomique telle qu’un os ou un vaisseau sanguin), une anomalie au sein de cette anatomie d’intérêt (par exemple un kyste, une tumeur ou une zone d’ablation), ou un artéfact chirurgical (par exemple une partie d’un instrument médical). L’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation nécessite une grande quantité de données d’entrainement pour atteindre une bonne qualité de prédiction. Aussi, la sous-représentation d’une classe dans les données d’entrainement peut produire un biais de prédiction important contre cette classe. Ce problème prend une importance particulièrement forte dans le domaine médical. En effet, pour entrainer le réseau de neurones de façon supervisée, les données d’entrainement doivent contenir un grand nombre d’images médicales segmentées. Chaque image médicale doit alors être segmentée de façon manuelle, ou éventuellement de façon semi-automatique, par un expert médical. Cette segmentation des images médicales est particulièrement coûteuse en temps et en expertise. Il est encore plus difficile de collecter un grand nombre d’images médicales présentant des anomalies anatomiques rares (en raison de la rareté des maladies, de la confidentialité des patients, des efforts et des dépenses nécessaires pour mener des opérations d’imagerie médicale, etc.). Le document « Deep semi-supervised segmentation with weight-averaged consistency targets », Christian S. PERONE et al., décrit une méthode d’entrainement semi-supervisé d’un réseau de neurones de segmentation selon l’approche « Mean Teacher » (en français « enseignant moyen »). Plusieurs solutions de l’art antérieur sont d’ailleurs basées sur une approche relativement similaire dans laquelle le réseau de neurones de segmentation que l’on cherche à entrainer est reproduit pour former un réseau enseignant. Notamment, les demandes de brevet WO 2021/140426 A1, US 2022/0292689 A1, US2021/0407656 A1 et US2022/0358658 A1 décrivent différentes méthodes d’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation d’images médicales. Ces solutions présentent toutefois plusieurs inconvénients, parmi lesquels figurent un surapprentissage de l’algorithme de segmentation sur les données d’entrainement supervisé, des performances de segmentation parfois insuffisantes, des biais d’apprentissage contre la segmentation de classes rares, et/ou un niveau insuffisant d’implication d’une expertise médicale dans l’apprentissage du réseau de neurones de segmentation. La demande de brevet WO 2022/238640 A1 décrit quant à elle une méthode de génération d’images synthétiques présentant des anomalies anatomiques rares à l’aide de réseaux antagonistes génératifs. La présente demande a pour objectif de proposer une solution à tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur, notamment ceux exposés ci-avant. A cet effet, et selon un premier aspect, il est proposé une méthode d’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation pour segmenter des structures anatomiques sur une image médicale représentant une anatomie d’intérêt d’un patient. La méthode comporte les étapes suivantes : une obtention d’images médicales réelles segmentées, associées chacune à un masque de segmentation, parmi lesquelles : des images médicales réelles majoritaires associées à des masques de segmentation majoritaires et représentant l’anatomie d’intérêt d’un patient sans anomalie, des images médicales réelles minoritaires associées à des masques de segmentation minoritaires et représentant l’anatomie d’intérêt d’un patient avec une anomalie, un entrainement d’un réseau de neurones générateur pour générer une image synthétique à partir d’un masque de segmentation, une obtention de masques de segmentation artificiels, chaque masque de segmentation artificiel étant obtenu en combinant un masque de segmentation majoritaire avec une segmentation d’une anomalie d’un masque de segmentation minoritaire, une obtention d’images synthétiques, à partir des masques de segmentations artificiels, en utilisant le réseau de neurones générateur entrainé, une obtention d’images médicales réelles non segmentées représentant chacune l’anatomie d’intérêt d’un patient et étant chacune associée à une annotation faible, une reproduction à l’identique du réseau de neurones de segmentation pour former un réseau enseignant. La méthode comporte en outre plusieurs itérations des étapes suivantes : un entrainement supervisé du réseau de neurones de segmentation à partir de données d’entrainement supervisé comportant les images médicales réelles segmentées et leurs masques de segmentation associés, ainsi que les images synthétiques et leurs masques de segmentation artificiels associés, une mise à jour des poids du réseau de neurones de segmentation par descente de gradient, une mise à jour des poids du réseau enseignant par une moyenne mobile exponentielle calculée en fonction des poids précédents du réseau enseignant et des poids mis à jour du réseau de neurones de segmentation, une génération de pseudo-masques de segmentation correspondant à des prédictions du réseau enseignant obtenues à partir de données d’entrainement semi-supervisé comportant les images médicales réelles non segmentées et leurs annotations faibles associés, un ajout aux données d’entrainement supervisé des pseudo-masques de segmentation générés et des images médicales réelles non segmentées qui ont permis leur génération. La construction des masques de segmentation artificiels et la génération des images synthétiques associées permet de limiter le surapprentissage du réseau de neurones de segmentation. En effet, il est possible de construire une infinité de masques de segmentation artificiels différents par une combinatoire aléatoire des masques de segmentation majoritaires avec les masques de segmentation minoritaires, et éventuellement par une transformation de la segmentation d’une anomalie d’un masque de segmentation minoritaire avant sa combinaison avec un masque de segmentation majoritaire. Chaque image synthétique ainsi générée pour alors être utilisée une unique fois dans l’entrainement de l’algorithme de segmentation. Les images médicales réelles peuvent être segmentées par des experts médicaux. Les annotations faibles peuvent également être fournis par des experts médicaux. Cela permet de garantir un niveau suffisant d’implication d’une expertise médicale dans l’apprentissage du réseau de neurones de segmentation. Une annotation faible est nettement moins coûteuse à produire (en temps et en expertise) qu’un masque de segmentation. Une annotation faible correspond au marquage d’un ou plusieurs pixels de l’image. Elle peut correspondre à une segmentation approximative (de précision faible par rapport aux segmentations des masques de segmentation majoritaires ou minoritaires) ou à une simple localisation d’une structure à segmenter. L’utilisation des annotations faibles permet d’affiner les prédictions des pseudo-masques de segmentation faites par le réseau enseignant. La mise à jour des poids du réseau enseignant à l’aide d’une moyenne mobile exponentielle (EMA, pour « Exponential Moving Average » dans la littérature anglo-saxonne) permet d’accumuler les différentes versions des poids du réseau de neurones de segmentation (qui joue un rôle de réseau étudiant) au cours du temps. Les prédictions « conservatrices » du réseau enseignant restent ainsi légèrement différentes, ce qui a un effet de régularisation pour l’entrainement du réseau étudiant (réseau de neurones que l’on cherche à entrainer) et limite le surapprentissage (autrement dit, on cherche à éviter que les prédictions du réseau étudiant soient trop proches de certains masques de segmentation trop spécifiques des données d’entrainement supervisé). La combinaison dans les données d’entrainement supervisé d’images médicales réelles segmentées, d’images synthétiques comportant des anomalies rares, et d’images médicales réelles non segmentées pour lesquelles une pseudo-segmentation a été générée, permet d’obtenir de très bonnes performances de segmentation à l’issue de l’entrainement. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la méthode d’entrainement peut comporter en outre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la méthode comporte, à chaque itération : un calcul d’une fonction de coût supervisée représentative d’une dissemblance entre une prédiction du réseau de neurones de segmentation, effectuée à partir d’une image appartenant aux données d’entrainement supervisé, et le masque de segmentation associé à cette image, un calcul d’une fonction de coût semi-supervisée représentative d’une dissemblance entre une prédiction du réseau enseignant et une prédiction du réseau de neurones de segmentation effectuées pour une image appartenant aux données d’entrainement semi-supervisé, un calcul d’une fonction de coût globale en fonction de la fonction de coût supervisée et la fonction de coût semi-supervisée , la mise à jour des poids du réseau de neurones de segmentation par descente de gradient étant effectuée en fonction de la fonction de coût globale. La combinaison de la fonction de coût supervisé avec la fonction de coût semi-supervisée contribue aux bonnes performances de segmentation obtenues à l’issue de l’entrainement. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, une prédiction du réseau enseignant effectuée sur une image appartenant aux données d’entrainement semi-supervisé est enrichie avec l’annotation faible associée à ladite image. La prédiction enrichie, notée , peut s’écrire sous la forme , expression dans laquelle est une prédiction brute du réseau enseignant, correspond à l’annotation faible, et est un ratio de contribution à l’annotation faible. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le ratio de contribution de l’annotation faible est compris entre 0,45 et 0,55. Cette combinaison des annotations faibles avec les prédictions du réseau enseignant permet d’affiner la génération des pseudo-masques de segmentation. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, chaque annotation faible comporte une localisation approximative d’une structure anatomique à segmenter. Cette localisation approximative peut être matérialisée par un ou plusieurs points de la structure anatomique à segmenter, une forme géométrique recouvrant une région à l’intérieur de la structure anatomique à segmenter, ou une forme géométrique entourant ou recouvrant la structure anatomique à segmenter. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la fonction de coût globale est calculée sous la forme d’une somme pondérée de la fonction de coût supervisée et de la fonction de coût semi-supervisée . Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la fonction de coût globale s’écrit sous la forme , avec compris entre 0,05 et 0,15. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la fonction de coût supervisée est calculée sous la forme d’une combinaison linéaire d’une fonction de coût réelle calculée à partir des images médicales réelles segmentées et de leurs masques de segmentation associés et une fonction de coût synthétique calculée à partir des images synthétiques et de leurs masques de segmentation artificiels associés. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la fonction de coût globale s’écrit sous la forme , expression dans laquelle est un ratio de contribution de la fonction de coût semi-supervisée , est un ratio de contribution de la fonction de coût synthétique , et est un score de réalisme des images synthétiques calculé à l’aide d’un réseau de neurones discriminateur formant avec le réseau de neurones générateur un couple de réseaux antagonistes génératifs. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le ratio de contribution est compris entre 0,35 et 0,45 et le ratio de contribution est compris entre 0,05 et 0,15. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, l’obtention de masques de segmentation artificiels comporte une transformation de la segmentation de l’anomalie du masque de segmentation minoritaire. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la transformation de la segmentation de l’anomalie correspond à une rotation, un agrandissement, une réduction, une déformation et/ou un déplacement de la segmentation de l’anomalie. Selon un deuxième aspect, il est proposé une méthode de segmentation automatique d’une image médicale. Cette méthode de segmentation automatique comprend une étape d’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation selon l’un quelconque des modes de mise en œuvre précédents, puis une utilisation du réseau de neurones de segmentation entraîné pour segmenter l’image médicale. Selon un troisième aspect, il est proposé un support de stockage lisible par un ordinateur et comportant un réseau de neurones de segmentation entrainé selon l’un quelconque des modes de mise en œuvre précédents. Présentation des figures L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description suivante, donnée à titre d’exemple nullement limitatif, et faite en se référant aux figures 1 à 12 qui représentent : une représentation schématique des principales étapes d’un mode de mise en œuvre d’une méthode d’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation selon l’invention, une représentation schématique de l’entrainement d’un réseau de neurones générateur pour générer des images synthétiques à partir d’un masque de segmentation, une représentation schématique de la méthode d’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation selon l’invention, une représentation schématique du calcul d’une fonction de coût supervisée représentative d’une dissemblance entre une prédiction du réseau de neurones de segmentation et le masque de segmentation associé à l’image à partir de laquelle la prédiction est effectuée, une représentation schématique du calcul d’une fonction de coût semi-supervisée représentative d’une dissemblance entre une prédiction du réseau enseignant et une prédiction du réseau de neurones de segmentation, une représentation schématique de la mise à jour des poids du réseau de neurones de segmentation et des poids du réseau enseignant à partir d’une fonction de coût globale calculée en fonction de la fonction de coût supervisée et la fonction de coût semi-supervisée, une représentation schématique d’une étape d’obtention d’images médicales réelles et de leurs masques de segmentation associés, une représentation schématique d’une étape d’obtention de masques de segmentation artificiels à partir de masques de segmentation majoritaires et de masques de segmentation minoritaires, une représentation schématique d’une étape d’obtention de masques de segmentation artificiels avec transformation de la segmentation de l’anomalie, une illustration de l’obtention d’un masque de segmentation artificiel à partir d’un masque de segmentation majoritaire et d’un masque de segmentation minoritaire, une illustration d’une image médicale réelle, de son masque de segmentation associé, et d’une image médicale synthétique générée par le réseau de neurones générateur à partir du masque de segmentation, pour un cas majoritaire (en haut de la figure) et pour un cas minoritaire (en bas de la figure), une illustration, pour trois images médicales réelles majoritaires différentes, de l’image médicale réelle majoritaire, de son masque de segmentation majoritaire associé, d’un masque de segmentation artificiel généré à partir du masque de segmentation majoritaire, et d’une image médicale synthétique générée par le réseau de neurones générateur à partir du masque de segmentation artificiel. Dans ces figures, des références identiques d’une figure à une autre désignent des éléments identiques ou analogues. Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas nécessairement à une même échelle, sauf mention contraire. Description détaillée de l’invention Les figures 1 et 3 représentent schématiquement les principales étapes d’un mode de mise en œuvre d’une méthode 100 d’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation 30 pour segmenter des structures anatomiques sur une image médicale représentant une anatomie d’intérêt d’un patient. Dans la présente demande, un « réseau de neurones » correspond à un modèle, mis en œuvre par un ordinateur, dont le fonctionnement est inspiré de celui des neurones du cerveau humain. Il s’agit d’une variété de technologie d’apprentissage profond (« deep learning » dans la littérature anglo-saxonne), qui fait elle-même partie des algorithmes d’apprentissage automatique. Les algorithmes d’apprentissage automatique forment une catégorie du domaine de l’intelligence artificielle. L’anatomie d’intérêt peut correspondre à un organe (par exemple le foie, le pancréas, la vésicule biliaire, un poumon ou un rein) ou à une autre structure anatomique (par exemple un os ou un vaisseau sanguin). Une anomalie présente au sein de l’anatomie d’intérêt correspond généralement à une lésion, comme par exemple une tumeur, un kyste, une zone d’ablation, un anévrisme, etc. Une zone d’ablation correspond à une lésion ayant subi un traitement d’ablation selon une méthode connue (micro-onde, laser, radiofréquence, etc.), il s’agit d’une région nécrosée. L’anomalie peut également correspondre à un artéfact chirurgical comme par exemple une partie d’un instrument médical. Le réseau de neurones de segmentation 30 est entrainé pour prendre en entrée une image médicale réelle et pour fournir en sortie un masque de segmentation associé à cette image. Un masque de segmentation est une image dont chaque voxel fournit une information particulière sur un élément représenté à la position du voxel sur l’image médicale réelle. Un voxel peut ainsi prendre une valeur numérique particulière associée à l’élément représenté à la position du voxel sur l’image médicale réelle. Des valeurs numériques spécifiques différentes sont par exemple définies respectivement pour une partie saine de l’anatomie d’intérêt, pour une anomalie au sein de l’anatomie d’intérêt, pour d’autres structures anatomiques (par exemple les os ou les vaisseaux sanguins), pour le fond de l’image, etc. Différentes valeurs numériques représentent ainsi différentes classes d’éléments visibles sur l’image médicale réelle. Il convient de noter que le terme « voxel » est utilisé de façon générique pour définir une zone particulière d’une image (un voxel identifie une position de ladite zone sur l’image et prend une valeur représentative de ce qui est représenté dans ladite zone sur l’image). Il peut s’agir d’une image en deux dimensions ou en trois dimensions. S’il s’agit d’une image en deux dimensions, le terme « voxel » prend alors la même signification que le terme « pixel ». On entend par « image médicale réelle » une image médicale d’un patient acquise à l’aide d’un dispositif d’imagerie médicale, par exemple par tomodensitométrie (TDM, ou CT en anglais pour « Computerized Tomography »), par tomographie par émission de positons (TEP, ou PET en anglais pour « Positron Emission Tomography »), par imagerie par résonance magnétique (IRM, ou MRI en anglais pour « Magnetic Resonance Imaging »), par ultrasons, ou par rayons X. Le réseau de neurones de segmentation 30 prend par exemple la forme d’un réseau de neurones convolutifs de type U-Net. Le réseau de neurones de segmentation 30 peut également être basé sur un modèle dérivé de l’architecture U-Net, comme par exemple le modèle RITnet qui combine les modèle U-Net et DenseNet (voir « RITnet : Real-time Semantic Segmentation of the Eye for Gaze Tracking », A. K. Chaudhary et al.). Le réseau de neurones de segmentation 30 pourrait toutefois également être basé sur d’autres modèles. Il pourrait par exemple s’agir d’un réseau de neurones transformeur tel que le réseau « Swin Transformer » (voir par exemple « Swin UNETR: Swin Transformers for Semantic Segmentation of Brain Tumors in MRI Images » A. Hatamizadeh et al.). Tel qu’illustré sur les figures 1 et 3, la méthode 100 comporte une étape d’obtention 101 d’images médicales réelles segmentées 11, 12 associées chacune à un masque de segmentation 21, 22. Ces images médicales réelle comporte : des images médicales réelles majoritaires 11 associées à des masques de segmentation majoritaires 21 et représentant l’anatomie d’intérêt d’un patient sans anomalie, des images médicales réelles minoritaires 12 associées à des masques de segmentation minoritaires 22 et représentant l’anatomie d’intérêt 41 d’un patient avec une anomalie. Les termes « majoritaires » et « minoritaires » sont utilisés car il y a généralement un nombre significativement plus grand d’images médicales représentant une anatomie d’intérêt sans anomalie que d’images médicales représentant une anatomie d’intérêt avec une anomalie. La représente schématiquement l’étape d’obtention 101 d’images médicales réelles 11, 12 et de leurs masques de segmentation 21, 22 associés. Sur la gauche de la est illustrée la génération de masques de segmentation majoritaires 21 à partir d’images médicales réelles majoritaires 11. L’anatomie d’intérêt 41 est visible sur une image médicale réelle majoritaire 11. Sur une image médicale réelle dite « majoritaire », il n’y a pas d’anomalie au sein de l’anatomie d’intérêt. Un masque de segmentation majoritaire 21 comporte une segmentation de l’anatomie d’intérêt. Sur la gauche de la est illustrée la génération de masques de segmentation minoritaires 22 à partir d’images médicales réelles minoritaires 12. L’anatomie d’intérêt 41 et une anomalie 42 présente au sein de l’anatomie d’intérêt 41 sont visibles sur une image médicale réelle minoritaire 12. Un masque de segmentation minoritaire 22 comporte une segmentation de l’anatomie d’intérêt et une segmentation 44 de l’anomalie. La segmentation peut être mise en œuvre de façon manuelle par un expert médical. Dans ce cas, l’expert médical définit lui-même les contours des différentes régions anatomiques sur l’image médicale à l’aide d’une interface graphique (souris, stylet, écran tactile, etc.) d’un dispositif électronique (ordinateur, tablette, etc.) sur lequel l’image est affichée. La segmentation peut également être mise en œuvre de façon semi-automatique, à l’aide d’un algorithme conventionnel de segmentation d’image. Par exemple, les os visibles sur les images médicales peuvent être segmentés par la méthode de seuillage d’intensité des voxels avec une fenêtre d’intensité de largeur 1800 HU et de centre 400 HU (HU est l’acronyme anglais de « Hounsfield Unit », il s’agit d’une échelle quantitative décrivant la radio-densité, c’est-à-dire une unité de mesure représentative de l’opacité d’un matériau aux rayons X). Tel qu’illustré sur les figures 1 et 3, la méthode 100 comporte : une étape d’entrainement 102 d’un réseau de neurones générateur 31 pour générer une image synthétique 13 à partir d’un masque de segmentation, une étape d’obtention 103 de masques de segmentation artificiels 23, une étape d’obtention 104 d’images synthétiques 13, à partir des masques de segmentations artificiels 23, en utilisant le réseau de neurones générateur 31 entrainé. La représente schématiquement un exemple de mise en œuvre de l’étape d’entrainement 102 du réseau de neurones générateur 31. Le réseau de neurones générateur 31 est entrainé à générer une image synthétique à partir d’un masque de segmentation associé à une image médicale réelle. Les images médicales réelles majoritaires 11 et minoritaires 12 et leurs masques de segmentation 21, 22 associés peuvent être utilisés pour entrainer le réseau de neurones générateur 31. Il convient toutefois de noter que rien n’empêcherait d'entraîner le réseau de neurones générateur 31 avec d’autres masques de segmentations que les masques de segmentation majoritaires 21 et minoritaires 22. Différents types de réseaux de neurones peuvent être envisagés pour générer une image synthétique à partir d’un masque de segmentation. Par exemple, il est envisageable d’utiliser un réseau de neurones de type auto-encodeur (« Variational Autoencoder » ou VAE dans la littérature anglo-saxonne). Il est toutefois préférable, tel qu’illustré sur la , d’utiliser un générateur d’un couple de réseaux de neurones antagonistes génératifs (GAN). Ces types de réseaux de neurones permettent en effet de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux de neurones sont placés en compétition dans un scénario de jeu à somme nulle. Le premier réseau, le générateur 31, génère une image, et son adversaire, le discriminateur 32, essaye de détecter si l’image générée est réelle ou bien s’il s’agit d’une image synthétique générée par le générateur 31. Dans un premier temps, le générateur 31 est entrainé à générer des images synthétiques à partir des masques de segmentation. Dans un deuxième temps, les images synthétiques générées par le générateur sont analysées par le discriminateur 32 qui a été préalablement entrainé à reconnaitre, en prenant en entrée une image et son masque de segmentation associé, si la paire formée par l’image et le masque de segmentation est réelle. Il y a donc en sortie du discriminateur 32 une décision « Vrai » ou « Faux » selon que la paire formée par l’image et le masque de segmentation est considérée comme réelle ou non. Par une boucle de rétropropagation, en fonction de la véracité de la décision prise par le discriminateur 32, les paramètres du générateur 31 sont modifiés jusqu’à ce que les images synthétiques générées sont considérées comme réelles par le discriminateur 32. Le générateur 31 est un réseau de neurones de traduction d’une image vers une autre image. Il s’agit par exemple d’un réseau de neurones convolutif de type « pix2pix » tel que décrit dans le document « Image-to-Image translation with conditional adversial networks » par Isola, P et al. Dans l’exemple considéré, le réseau de neurones comporte une première partie de type encodeur composé de couches de convolutions « Batch Normalisation Leaky ReLU » avec des filtres de convolution 4x4 de tailles 64, 128, 256, 512, 512, 512, 512 et une deuxième partie de type décodeur composé de couches de convolution « Batch Normalisation Dropout ReLU » avec des filtres de convolution 4x4 de tailles 512, 512, 512 puis de couches de convolution « Batch Normalisation ReLU » avec des filtres de convolution 4x4 de tailles 256, 128, 64. La réduction de taille d’image dans la partie encodeur est produite par des enjambement de pixels de deux (« strides ») et l’augmentation de la taille de l’image dans la partie décodeur est produite grâce à une couche d’agrandissement 2D (« Upsampling2D », méthode des plus proche voisins ou « Nearest Neighbors ») de taille 2x2. La sortie est produite grâce à une couche d’activation de type tangente hyperbolique (Tanh). Le discriminateur 32 est un réseau de neurones. Il s’agit par exemple d’un réseau de neurones convolutif de type « PatchGAN » tel que décrit dans le document « Image-to-Image translation with conditional adversial networks » par Isola, P et al, modifié pour accepter deux images en entrée qui sont concaténées en une seule image. Le reste du réseau de neurone est constitué d’une couche de convolution « Leaky ReLU » avec des filtres de convolution 4x4 de taille 64 puis quatre couches de convolution « Batch Normalisation Leaky ReLU » avec des filtres de convolution 4x4 de tailles 128, 256, 512, 512. La sortie est produite à l’aide d’une couche d’activation sigmoïde. Le réseau de neurones générateur 31 de traduction d’image vers une autre image (« pix2pix ») est combiné avec le discriminateur 32 de type PatchGAN de telle manière que les prédictions de sortie du générateur 31 (les images médicales synthétiques) constituent la deuxième entrée du discriminateur 32. La première entrée du discriminateur correspond à l’image médicale associée au masque de segmentation qui est fourni en entrée du générateur 31. La sortie est une matrice de probabilités de 70x70. Les poids des neurones du discriminateur 32 sont non modifiables lors de l’entrainement du générateur 31. Les poids du générateur 31 peuvent être mis à jour lors de l’entrainement. La fonction de calcul du coût est composée de l’entropie croisée et de la norme 1 dans un ratio de 1 pour 100. Le discriminateur 32 et le générateur 31 sont entrainés en alternance, à tour de rôle, sur un jeu d’entrainement. La sortie du discriminateur 32 est optimisée à l’aide de l’algorithme du gradient stochastique de type Adam (Adaptive Moment Estimation, beta_1 :0.9, beta_02 :0.999, epsilon : 1e-08) contre une matrice de 70x70 de valeurs 1 lorsque son entrée est une « vraie » paire (c’est-à-dire une paire comportant un masque de segmentation et son image médicale réelle associée), et de valeur 0 lorsque son entrée est une « fausse » paire (c’est-à-dire une paire comportant un masque de segmentation et une image médicale synthétique produite par le générateur 31 à partir du masque de segmentation). La sortie du générateur 31 est optimisée à l’aide de l’algorithme du gradient stochastique de type Adam contre une matrice de 70x70 de valeurs 1 de manière que les poids des neurones du générateur 31 sont mis à jour, mais pas ceux du discriminateur 32, lorsque le discriminateur 32 détecte que la paire en entrée n’est pas suffisamment proche des « vraies » paires déjà rencontrées. La mise à jour des poids du discriminateur 32 en alternance lui permet d’être en avance sur le générateur 31 et de le forcer à se mettre à jour. La méthode 100 comporte également une étape d’obtention 103 de masques de segmentation artificiels 23 à partir des masques de segmentation majoritaires 21 et des masques de segmentation minoritaires 22. Tel qu’illustré sur la , cette étape 103 peut comporter : une sélection d’un masque de segmentation majoritaire 21, une sélection d’un masque de segmentation minoritaire 22, une identification, sur le masque de segmentation minoritaire 22 sélectionné, d’un ensemble de voxels dont la valeur numérique encode l’anomalie, un remplacement, sur le masque de segmentation majoritaire 21 sélectionné, de la valeur numérique des voxels identifiés par la valeur numérique encodant l’anomalie. Le masque de segmentation majoritaire 21 et le masque de segmentation minoritaire 22 peuvent être sélectionnés de façon aléatoire. Le nombre de combinaisons de masques de segmentation artificiels peut ainsi s’élever au produit du nombre de masques de segmentation majoritaires 21 par le nombre de masques de segmentation minoritaires 22. Plusieurs masques de segmentation minoritaires 21 avec différentes valeurs sémantiques (c’est-à-dire avec différents types d’anomalie : tumeur, kyste, région d’ablation, artefact, …) peuvent être combinés avec les masques de segmentation majoritaires 22 et ainsi accroitre le nombre de combinaisons potentielles. La manipulation des proportions des différents masques minoritaires 21 qui seront utilisés dans les combinaisons de masques de segmentation artificiels 23 permet de contrôler les caractéristiques des images synthétiques produites. De même, plusieurs masques majoritaires 22 avec différentes valeurs sémantiques (foie, poumon, pancréas, vésicule biliaire, …) peuvent être combinés avec les masques de segmentation minoritaires 21. Ces différents masques majoritaires 22 permettent de contrôler dans quel organe ou structure peuvent apparaitre les masques de segmentation minoritaires 21 grâce à des règles de logique booléenne (par exemple des règles de type « AND », « OR », « NOT ») entre les différents masques majoritaires 22 et masques minoritaires 21 pour chaque pixel des masques de segmentation artificiels 23. Cette caractéristique permet de contrôler, par exemple, dans quel organe la répartition aléatoire d’un masque de segmentation minoritaire 21 d’une tumeur peut apparaitre (« AND ») et dans quelle structure ou organe ce masque de segmentation minoritaire 21 ne peut pas apparaitre (« NOT »). Les combinaisons de masque de segmentation majoritaire 21 et de masque de segmentation minoritaire 22 de plus grand intérêt peuvent aussi être sélectionnés en fonction d’une distance estimée entre une segmentation de l’anomalie 25 sur le masque de segmentation minoritaire 22 et une segmentation d'intérêt du masque de segmentation majoritaire 21, comme par exemple la segmentation de la vésicule biliaire, des vaisseaux, du hile ou encore de la capsule du foie. Tel qu’illustré à la , l’étape d’obtention 103 de masques de segmentation artificiels 23 peut également comprendre une transformation de la segmentation 44 de l’anomalie du masque de segmentation minoritaire 22 sélectionné. De telles dispositions permettent de générer un plus grand nombre de masques de segmentation artificiels différents. La transformation de la segmentation 44 de l’anomalie correspond par exemple à une rotation (tel qu’illustré pour le masque de segmentation artificiel 23-1), un déplacement (tel qu’illustré pour le masque de segmentation artificiel 23-2), un agrandissement (tel qu’illustré pour le masque de segmentation artificiel 23-3), une réduction (tel qu’illustré pour le masque de segmentation artificiel 23-4), une déformation (tel qu’illustré pour le masque de segmentation artificiel 23-5) ou une combinaison de ces différentes transformations possibles (tel qu’illustré pour le masque de segmentation artificiel 23-6 pour lequel la segmentation 44 de l’anomalie a été à la fois déplacée, réduite, et tournée). La illustre la génération 103 d’un masque de segmentation artificiel 23 à partir d’un masque de segmentation majoritaire 21 et d’un masque de segmentation minoritaire 22. Sur le masque de segmentation majoritaire 21, on peut voir la segmentation 43 de l’anatomie d’intérêt. Sur le masque de segmentation minoritaire 22, on peut voir à la fois la segmentation 43 de l’anatomie d’intérêt et la segmentation 44 de l’anomalie. Sur le masque de segmentation artificiel 23 généré, on peut voir la segmentation 43 de l’anatomie d’intérêt du masque de segmentation majoritaire 21 combinée avec la segmentation 44 de l’anomalie du masque de segmentation minoritaire 22 (dans l’exemple considéré, la segmentation 44 de l’anomalie a en outre été déplacée). Cette étape de génération 103 des masques de segmentation artificiels 23 est mise en œuvre par un ordinateur. L’ordinateur comporte une mémoire avec un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsque le programme est exécuté, configurent un ou plusieurs processeurs de l’ordinateur pour générer, tel que décrit ci-avant en référence aux figures 8 à 10, des masques de segmentation artificiels 23 à partir des masques de segmentation majoritaires 21 et des masques de segmentation minoritaires 22. Tel qu’illustré sur les figures 1 et 3, la méthode 100 comporte une étape obtention 104 d’images synthétiques 13, à partir des masques de segmentations artificiels 23, en utilisant le réseau de neurones générateur 31 entrainé. La est une illustration d’une image médicale réelle 11 (respectivement 12), de son masque de segmentation associé 21 (respectivement 22), et d’une image médicale synthétique 13 générée par le réseau de neurones 31 entrainé, à partir du masque de segmentation 21 (respectivement 22), pour un cas majoritaire sans anomalie (respectivement pour un cas minoritaire avec anomalie). La illustre à titre d’exemple, pour trois images médicales réelles majoritaires 11 différentes : l’image médicale réelle majoritaire 11, son masque de segmentation majoritaire 21 associé, un masque de segmentation artificiel 23 généré à partir du masque de segmentation majoritaire 21, et une image médicale synthétique 13 générée à partir du masque de segmentation artificiel 23 par le réseau de neurones générateur 31 entrainé. Il est ainsi possible de générer une très grande diversité de masques de segmentation artificiels 23. Cela permet alors ensuite de générer une très grande diversité d’images médicales synthétiques 13 présentant des anomalies anatomiques. Il est possible d’entrainer le réseau de neurones de segmentation 30 à partir des données d’entrainement supervisé 25 comportant d’une part les images médicales réelles segmentées 11, 12 et leurs masques de segmentation 21, 22 associés, et d’autre part les images synthétiques 13 et leurs masques de segmentation artificiels 23 associés. L’entrainement supervisé du réseau de neurones de segmentation 30 correspond à l’étape 107 sur les figures 1 et 3. La solution proposée dans la présente demande va plus loin et propose d’enrichir encore davantage les données d’entrainement supervisé 25. Pour cela, la méthode 100 comporte une étape d’obtention 105 d’images médicales réelles non segmentées 14 représentant chacune l’anatomie d’intérêt 41 d’un patient et étant chacune associée à une annotation faible. Les images médicales non segmentées 14 peuvent comprendre des images avec anomalie et/ou des images sans anomalie. Une annotation faible peut correspondre à une segmentation approximative (de précision faible par rapport aux segmentations majoritaires ou minoritaires susmentionnées) ou à une simple localisation d’une structure à segmenter. Cette localisation approximative peut être matérialisée par un ou plusieurs points de la structure anatomique à segmenter, par une forme géométrique recouvrant une région à l’intérieur de la structure anatomique à segmenter, ou par une forme géométrique entourant ou recouvrant la structure anatomique à segmenter (boîte englobante). Le cas où une annotation faible est matérialisée par une forme géométrique recouvrant une région à l’intérieur de la structure anatomique à segmenter est particulièrement avantageux. Les annotations faibles peuvent avantageusement être générées ou au moins validées par un expert médical. Les images médicales réelles non segmentées 14 et leurs annotations faibles associées forment des données d’entrainement semi-supervisé 26. Tel qu’illustré sur les figures 1 et 3, la méthode 100 comporte une reproduction 106 à l’identique (un clonage) du réseau de neurones de segmentation 30 pour former un réseau enseignant 30’. Ainsi, le réseau enseignant 30’ est initialisé avec des poids égaux à ceux du réseau de neurones de segmentation 30 au moment de la reproduction 106. Comme on le verra par la suite, grâce à l’utilisation des annotations faibles, il n’est pas nécessaire d’entrainer le réseau de neurones de segmentation 30 avant de le cloner pour former le réseau enseignant 30’. Les annotations faibles permettent en effet d’initier la segmentation même à partir d’un réseau enseignant naïf (peu ou pas entrainé). Les poids du réseau de neurones de segmentation 30 (qui joue un rôle de réseau étudiant) et les poids du réseau enseignant 30’ sont mis à jour de façon itérative. Chaque itération correspond à une phase d’entrainement basée sur l’utilisation d’un lot d’images parmi les données d’entrainement. A chaque itération, les poids du réseau de neurones de segmentation 30 sont mis à jour par descente de gradient. Les poids du réseau enseignant 30’ sont quant à eux mis à jour par moyenne exponentielle mobile en fonction des poids du réseau enseignant 30’ calculés à l’itération précédente et des poids du réseau de neurones de segmentation 30 calculés à l’itération courante. Le réseau enseignant 30’ peut alors être utilisé pour générer des pseudo-masques de segmentation 24 qui correspondent à des prédictions du réseau enseignant 30’ obtenues à partir de données d’entrainement semi-supervisé 26. Les pseudo-masques de segmentation 24 ainsi générés peuvent alors être utilisés comme données d’entrainement supervisé pour poursuivre l’entrainement 107 du réseau de neurones de segmentation lors d’une itération suivante. Chaque itération comprend donc : - une étape d’entrainement 107 supervisé du réseau de neurones de segmentation 30 à partir de données d’entrainement supervisé 25, - une étape de mise à jour 108 des poids du réseau de neurones de segmentation 30 par descente de gradient, - une étape de mise à jour 109 des poids du réseau enseignant 30’ par moyenne exponentielle mobile, - une étape de génération 110 de pseudo-masques de segmentation 24 par le réseau enseignant 30’, - une étape d’ajout 111 aux données d’entrainement supervisé 25 des pseudo-masques de segmentation 24 générés et des images médicales réelles non segmentées 14 qui ont permis leur génération 110. Il convient de noter que les étapes ci-dessus pourraient être effectuées dans un ordre différent (autrement dit, il n’est pas essentiel d’exécuter les étapes listées ci-dessus dans l’ordre proposé). Rien n’empêcherait par exemple, pour une itération courante, de mettre à jour les poids du réseau enseignant 30’ par moyenne exponentielle mobile avant de mettre à jour les poids du réseau de neurones de segmentation 30 par descente de gradient (dans ce cas, la mise à jour des poids du réseau enseignant 30’ par moyenne exponentielle mobile se fait en fonction des poids du réseau de neurones de segmentation 30 mis à jour à l’itération précédente). Tel qu’illustré sur la figure 4, l’entrainement supervisé 107 comporte un calcul d’une fonction de coût supervisée représentative d’une dissemblance entre une prédiction du réseau de neurones de segmentation 30, effectuée à partir d’une image appartenant aux données d’entrainement supervisé 25, et le masque de segmentation associé à cette image. La fonction de coût supervisée est par exemple calculée selon l’indice de Sorensen-Dice : Parallèlement, et tel qu’illustrée sur la figure 5, la méthode 100 peut également comporter un calcul d’une fonction de coût semi-supervisée représentative d’une dissemblance entre une prédiction du réseau enseignant 30’ et une prédiction du réseau de neurones de segmentation 30 effectuées pour une image appartenant aux données d’entrainement semi-supervisé 26. La fonction de coût semi-supervisée est par exemple calculée par entropie croisée binaire : Les prédictions du réseau enseignant 30' sont une source de vérité pour le calcul de la fonction de coût semi-supervisée (tout comme le sont les masques de segmentations 21, 22 pour le calcul de la fonction de coût supervisée). Tel qu’illustré sur la figure 6, une fonction de coût globale peut alors être calculée en fonction de la fonction de coût supervisée et la fonction de coût semi-supervisée . La fonction de coût globale peut notamment être calculée sous la forme d’une somme pondérée de la fonction de coût supervisée et de la fonction de coût semi-supervisée . Par exemple, la fonction de coût globale peut s’écrire sous la forme : La combinaison de la fonction de coût supervisé avec la fonction de coût semi-supervisée contribue aux bonnes performances de segmentation obtenues à l’issue de l’entrainement Il a été observé, de façon empirique, qu’une valeur optimale pour le coefficient est compris entre 0,05 et 0,15. La mise à jour 108 des poids du réseau de neurones de segmentation 30 par descente de gradient peut alors être effectuée en fonction d’un résultat de la fonction de coût globale . Les poids du réseau enseignant 30’ sont quant à eux mis à jour sous la forme d’une moyenne mobile exponentielle calculée en fonction des poids précédents du réseau enseignant 30’ et des poids mis à jour du réseau de neurones de segmentation 30. Tel qu’illustré sur la figure 6, les poids du réseau enseignant 30’ sont par exemple calculés sous la forme : Dans cette expression, le terme est un paramètre dont la valeur est prédéterminée. Il a été observé, de façon empirique, qu’une valeur optimale pour le paramètre est comprise entre 0,85 et 0,95. La mise à jour 109 des poids du réseau enseignant 30’ à l’aide d’une moyenne mobile exponentielle permet d’accumuler les différentes versions des poids du réseau étudiant au cours du temps. Les prédictions conservatrices du réseau enseignant restent ainsi légèrement différentes ; cela a un effet de régularisation pour l’entrainement du réseau étudiant (c’est-à-dire pour le réseau de neurones de segmentation 30 que l’on cherche à entrainer), et cela permet de limiter le surapprentissage. Il est également important de noter que, toujours dans le but de limiter le surapprentissage, les données d’entrainement supervisé 25 ne sont pas consommées par le réseau enseignant 30’. Ainsi, les poids du réseau enseignant 30’ sont mis à jour à partir d’un jeu de données d’entrainement différent des données que le réseau enseignant 30’ consomme pour générer les pseudo-annotations 24. Cela limite le surentrainement. Avantageusement, et tel qu’illustré sur la , une prédiction du réseau enseignant 30’ effectuée sur une image appartenant aux données d’entrainement semi-supervisé 26 est enrichie avec l’annotation faible associée à ladite image (la prédiction obtenue est fusionnée avec l’annotation faible). La prédiction enrichie, notée , peut s’écrire sous la forme : Dans cette expression, est une prédiction brute du réseau enseignant 30’, correspond à l’annotation faible, et est un ratio de contribution de l’annotation faible. Il a été observé qu’une valeur optimale pour le ratio de contribution de l’annotation faible est comprise entre 0,45 et 0,55. La prédiction enrichie est utilisée à la place de la prédiction dans le calcul de la fonction de coût semi-supervisée . Comme indiqué précédemment, les annotations faibles correspondent à des informations de localisation des structures à segmenter, ces informations étant produites par des experts médicaux. Le fait de combiner les prédictions du réseau enseignant 30’ avec les annotations faibles permet ainsi de guider l’entrainement de la segmentation sur des structures valides. Cela permet d’affiner la génération des pseudo-masques de segmentation par le réseau enseignant 30’. Dans l’exemple considéré, les cartes de probabilité formées par la combinaison de la prédiction du réseau enseignant 30’ et de l’annotation faible sont binarisées à un seuil de valeur 0,5. L’entrainement supervisé 107 du réseau étudiant 30 permet alors de mettre à jour le réseau enseignant 30’ qui a son tour peut produire des pseudo-masques de segmentation 24 plus précis grâce aux annotations faibles. La fonction de coût supervisée peut être calculée sous la forme d’une combinaison linéaire des éléments suivants : une fonction de coût réelle calculée à partir des images médicales réelles segmentées 11, 12 et de leurs masques de segmentation 21, 22 associés, une fonction de coût synthétique calculée à partir des images synthétiques 13 et de leurs masques de segmentation artificiels 23 associés. La fonction de coût globale peut alors s’écrire sous la forme : Dans cette expression, est un ratio de contribution de la fonction de coût semi-supervisée , est un ratio de contribution de la fonction de coût synthétique , et est un score de réalisme des images synthétiques 13 calculé à l’aide du réseau de neurones discriminateur 32 formant avec le réseau de neurones générateur 31 un couple de réseaux antagonistes génératifs. Plus le discriminateur 32 est confiant sur le fait que les images synthétiques produites par le générateur 31 sont réelles, et plus ces images synthétiques contribuent à la fonction de coût total. Il a été observé qu’une valeur optimale pour le ratio de contribution est compris entre 0,35 et 0,45. Il a également été observé qu’une valeur optimale pour le ratio de contribution est compris entre 0,05 et 0,15. L’entrainement du réseau de neurones de segmentation 30 peut alors se poursuivre jusqu’à la convergence du modèle par validation croisée. Les prédictions du réseau de neurones de segmentation 30 sont binarisées à l’aide d’un seuil pour produire les masques de segmentation des images à segmenter. Chacun des différents algorithmes d’intelligence artificielle (le réseau de neurones de segmentation 30, le réseau enseignant 30’, le réseau de neurones générateur 31, et le réseau de neurones discriminateur 32) est mis en œuvre par un ordinateur. Il est envisageable d’utiliser un seul et même ordinateur pour mettre en œuvre l’ensemble de ces algorithmes. Alternativement, certains de ces algorithmes peuvent être mis en œuvre sur des ordinateurs distincts. Une fois que le réseau de neurones de segmentation 30 est suffisamment entrainé, il peut être utilisé dans une méthode de segmentation automatique d’une image médicale. Le réseau de neurones de segmentation 30 entrainé peut être mémorisé sur un support de stockage lisible par un ordinateur. Un ou plusieurs processeurs de l’ordinateur peuvent alors être configurés pour prendre en entrée une image médicale à segmenter, et pour produire en sortie un masque de segmentation associé à l’image médicale en utilisant le réseau de neurones de segmentation 30 entrainé. La description ci-avant illustre clairement que, par ses différentes caractéristiques et leurs avantages, la présente invention atteint les objectifs fixés. En particulier, la construction des masques de segmentation artificiels 23 et la génération des images synthétiques 13 associées permet de limiter le surapprentissage du réseau de neurones de segmentation 30. En effet, il est possible de construire une infinité de masques de segmentation artificiels 23 différents par une combinatoire aléatoire des masques de segmentation majoritaires 21 avec les masques de segmentation minoritaires 22, et par une transformation de la segmentation 44 d’une anomalie d’un masque de segmentation minoritaire 22 avant sa combinaison avec un masque de segmentation majoritaire 21. Chaque image synthétique 13 ainsi générée pour alors être utilisée une unique fois dans l’entrainement de l’algorithme de segmentation. Les masques de segmentation majoritaires 21 et minoritaires 22, ainsi que les annotations faibles, sont de préférence obtenus par des experts médicaux. Cela permet de garantir un niveau suffisant d’implication d’une expertise médicale dans l’apprentissage du réseau de neurones de segmentation. Les annotations faibles, tout en étant nettement moins coûteuses à produire qu’un masque de segmentation, permettent d’affiner les prédictions des pseudo-masques de segmentation par le réseau enseignant 30’. Les pseudo-masques de segmentation générés par le réseau enseignant 30’ permettent d’enrichir le jeu de données d’entrainement supervisé 25. Les données d’entrainement supervisé 25 peuvent ainsi contenir un très grand nombre d’images différentes. Le fait que le réseau enseignant 30’ ne consomme pas les données d’entrainement supervisé 25 permet également de limiter le surapprentissage. La combinaison dans les données d’entrainement supervisé d’images médicales réelles segmentées 11, 12, d’images synthétiques 13 comportant des anomalies rares, et d’images médicales réelles non segmentées 14 pour lesquelles une pseudo-segmentation a été générée, permet d’obtenir de très bonnes performances de segmentation à l’issue de l’entrainement. Méthode (100) d’entrainement d’un réseau de neurones de segmentation (30) pour segmenter des structures anatomiques sur une image médicale représentant une anatomie d’intérêt (41) d’un patient, la méthode (100) comportant les étapes suivantes : une obtention (101) d’images médicales réelles segmentées (11, 12), associées chacune à un masque de segmentation (21, 22), parmi lesquelles : des images médicales réelles majoritaires (11) associées à des masques de segmentation majoritaires (21) et représentant l’anatomie d’intérêt (41) d’un patient sans anomalie, des images médicales réelles minoritaires (12) associées à des masques de segmentation minoritaires (22) et représentant l’anatomie d’intérêt (41) d’un patient avec une anomalie (42), un entrainement (102) d’un réseau de neurones générateur (31) pour générer une image synthétique à partir d’un masque de segmentation, une obtention (103) de masques de segmentation artificiels (23), chaque masque de segmentation artificiel (23) étant obtenu en combinant un masque de segmentation majoritaire (11) avec une segmentation (44) d’une anomalie d’un masque de segmentation minoritaire (12), une obtention (104) d’images synthétiques (13), à partir des masques de segmentations artificiels (23), en utilisant le réseau de neurones générateur (31) entrainé, une obtention (105) d’images médicales réelles non segmentées (14) représentant chacune l’anatomie d’intérêt (41) d’un patient et étant chacune associée à une annotation faible, une reproduction (106) à l’identique du réseau de neurones de segmentation (30) pour former un réseau enseignant (30’), la méthode comportant en outre plusieurs itérations des étapes suivantes : un entrainement supervisé (107) du réseau de neurones de segmentation (30) à partir de données d’entrainement supervisé (25) comportant les images médicales réelles segmentées (11, 12) et leurs masques de segmentation (21, 22) associés, ainsi que les images synthétiques (13) et leurs masques de segmentation artificiels (23) associés, une mise à jour (108) des poids du réseau de neurones de segmentation (30) par descente de gradient, une mise à jour (109) des poids du réseau enseignant (30’) par une moyenne mobile exponentielle calculée en fonction des poids précédents du réseau enseignant (30’) et des poids mis à jour du réseau de neurones de segmentation (30), une génération (110) de pseudo-masques de segmentation (24) correspondant à des prédictions du réseau enseignant (30’) obtenues à partir de données d’entrainement semi-supervisé (26) comportant les images médicales réelles non segmentées (14) et leurs annotations faibles associés, un ajout (111) aux données d’entrainement supervisé (25) des pseudo-masques de segmentation (24) générés et des images médicales réelles non segmentées (14) qui ont permis leur génération (110). Méthode (100) selon la revendication 1, comportant, à chaque itération : un calcul d’une fonction de coût supervisée représentative d’une dissemblance entre une prédiction du réseau de neurones de segmentation (30), effectuée à partir d’une image appartenant aux données d’entrainement supervisé (25), et le masque de segmentation associé à cette image, un calcul d’une fonction de coût semi-supervisée représentative d’une dissemblance entre une prédiction du réseau enseignant (30’) et une prédiction du réseau de neurones de segmentation (30) effectuées pour une image appartenant aux données d’entrainement semi-supervisé (26), un calcul d’une fonction de coût globale en fonction de la fonction de coût supervisée et la fonction de coût semi-supervisée , la mise à jour (108) des poids du réseau de neurones de segmentation (30) par descente de gradient étant effectuée en fonction de la fonction de coût globale. Méthode (100) selon la revendication 2 dans laquelle une prédiction du réseau enseignant (30’) effectuée sur une image appartenant aux données d’entrainement semi-supervisé (26) est enrichie avec l’annotation faible associée à ladite image, la prédiction enrichie, notée , pouvant s’écrire sous la forme , expression dans laquelle est une prédiction brute du réseau enseignant (30’), correspond à l’annotation faible, et est un ratio de contribution à l’annotation faible. Méthode (100) selon la revendication 3 dans laquelle le ratio de contribution de l’annotation faible est compris entre 0,45 et 0,55. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications 2 à 4 dans laquelle chaque annotation faible comporte une localisation approximative d’une structure anatomique à segmenter, ladite localisation approximative étant matérialisée par un ou plusieurs points de la structure anatomique à segmenter, une forme géométrique recouvrant une région à l’intérieur de la structure anatomique à segmenter, ou une forme géométrique entourant ou recouvrant la structure anatomique à segmenter. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications 2 à 5 dans laquelle la fonction de coût globale est calculée sous la forme d’une somme pondérée de la fonction de coût supervisée et de la fonction de coût semi-supervisée . Méthode (100) selon la revendication 6 dans laquelle la fonction de coût globale s’écrit sous la forme , avec compris entre 0,05 et 0,15. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications 2 à 7 dans laquelle la fonction de coût supervisée est calculée sous la forme d’une combinaison linéaire d’une fonction de coût réelle calculée à partir des images médicales réelles segmentées (11, 12) et de leurs masques de segmentation (21, 22) associés et une fonction de coût synthétique calculée à partir des images synthétiques (13) et de leurs masques de segmentation artificiels (23) associés. Méthode (100) selon la revendication 8 dans laquelle la fonction de coût globale s’écrit sous la forme , expression dans laquelle est un ratio de contribution de la fonction de coût semi-supervisée , est un ratio de contribution de la fonction de coût synthétique , et est un score de réalisme des images synthétiques (13) calculé à l’aide d’un réseau de neurones discriminateur (32) formant avec le réseau de neurones générateur (31) un couple de réseaux antagonistes génératifs. Méthode (100) selon la revendication 9 dans laquelle le ratio de contribution est compris entre 0,35 et 0,45 et le ratio de contribution est compris entre 0,05 et 0,15. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 dans laquelle l’obtention (103) de masques de segmentation artificiels (23) comporte une transformation de la segmentation (44) de l’anomalie du masque de segmentation minoritaire. Méthode (100) selon la revendication 11 dans laquelle la transformation de la segmentation (44) de l’anomalie correspond à une rotation, un agrandissement, une réduction, une déformation et/ou un déplacement de la segmentation (44) de l’anomalie. Méthode de segmentation automatique d’une image médicale comprenant : un entrainement d’un réseau de neurones de segmentation (30) selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, une utilisation du réseau de neurones de segmentation (30) entraîné pour segmenter l’image médicale. Support de stockage lisible par un ordinateur et comportant un réseau de neurones de segmentation (30) entrainé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12.