Brevet FR3143313A1 — publié le 20240621

L’invention concerne un dispositif de traitement de données mettant en œuvre un procédé d’aide à la sélection d’au moins une trajectoire optimale pour une intervention médicale mini-invasive sur un os. Le dispositif est notamment configuré pour identifier (102) dans un modèle anatomique en trois dimensions un point cible à atteindre dans un os d’un patient, et pour effectuer au moins une itération comprenant les étapes de : détermination (103) d’une région et d’une résolution d'échantillonnage de points d'entrée candidats, élimination (104) de trajectoires candidates en fonction d’au moins un critère de validité prédéterminé, pour chaque trajectoire candidate restante, calcul (105) d’au moins une fonction de coût à partir d’une pluralité de caractéristiques quantifiées, affichage (106) sur le modèle anatomique des trajectoires candidates avec un moyen de visualisation rapide de la fonction de coût, sélection (107) d’une trajectoire optimale parmi les trajectoires candidates affichées. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 Dispositif d’assistance à la planification d’une intervention mini-invasive sur un os Domaine de l’invention La présente demande appartient au domaine de la planification d’une intervention médicale mini-invasive, éventuellement assistée par un robot médical. Il est notamment proposé un dispositif de traitement de données pour mettre en œuvre un procédé d’aide à la sélection d’une trajectoire optimale pour une intervention médicale mini-invasive au sein d’une anatomie d’intérêt d’un patient. Etat de la technique Pour préparer une intervention médicale mini-invasive visant à atteindre avec un instrument médical une zone anatomique cible dans une anatomie d’intérêt d’un patient, un praticien effectue généralement une planification de l’intervention à partir d’une image médicale préopératoire ou intra-opératoire. L’intervention médicale mini-invasive peut notamment viser à réaliser l’ablation ou la biopsie d’une tumeur dans un organe ou dans un os, à effectuer une vertébroplastie ou une cimentoplastie, ou encore à stimuler une zone anatomique particulière. L’anatomie d’intérêt peut correspondre par exemple à un poumon, un rein, le foie, le cerveau, une vertèbre, le tibia, le genou, etc. L’instrument médical peut être une aiguille, une électrode, une sonde, etc. L’image médicale préopératoire ou intra-opératoire est par exemple obtenue par tomodensitométrie, par imagerie par résonance magnétique, par ultrasons, ou par tomographie par émission de positons. Au cours de la planification, le praticien définit un point cible dans une région à traiter de l’anatomie d’intérêt. Le praticien définit également un point d’entrée pour l’instrument médical sur la peau du patient. Ces deux points définissent alors une trajectoire que l’instrument médical doit suivre pour réaliser l’intervention médicale. En fonction du type d’intervention, certaines contraintes doivent être respectées. Par exemple, il peut être important que l’instrument médical ne traverse pas une structure anatomique à risque (organe, os ou vaisseau sanguin par exemple). La trajectoire est généralement définie de manière empirique à partir des connaissances du praticien et des informations qu’il visualise sur l’image préopératoire. Or, cette trajectoire n’est pas nécessairement optimale pour assurer un traitement efficace avec un risque minimum pour le patient. Pour une intervention donnée, il existe théoriquement un nombre infini de trajectoires possibles. Le praticien doit toutefois sélectionner une trajectoire en un temps limité, parfois très court, notamment lorsque la planification de l’intervention est effectuée juste avant l’intervention. Cette tâche doit de plus être effectuée à partir d’images volumiques du patient, et donc en trois dimensions, alors que les méthodes classiques de présentations de ces images sont des coupes en deux dimensions de ce volume, ce qui rend la recherche de trajectoire optimale encore plus difficile pour le praticien. En outre, lorsque plusieurs trajectoires doivent être envisagées pour l’intervention (par exemple pour insérer plusieurs aiguilles), la planification est encore plus complexe à réaliser mentalement par le praticien. Au final, la qualité de l’optimisation des trajectoires est grandement dépendante du praticien et du temps qu’il peut allouer à cette tâche. Il existe des méthodes pour évaluer une trajectoire proposée par un praticien, par exemple en fonction du risque de traverser une région à risque avec l’instrument médical. Une telle solution ne permet pas au praticien de trouver rapidement une trajectoire optimale ou proche-optimale pour l’intervention médicale considérée. Il existe également des méthodes de planification pour lesquelles le point d’entrée, le point cible et/ou la trajectoire sont proposés automatiquement au praticien. Toutefois, ces solutions ne donnent généralement pas de flexibilité à l’utilisateur pour visualiser l'optimalité d'un grand nombre de trajectoires, et pour choisir une trajectoire différente éventuellement sous-optimale, mais qui est préférable pour des raisons qui peuvent varier d’un patient à l’autre et qui ne sont pas nécessairement prises en compte par les critères d’optimalité considérés. Les solutions proposées dans la présente demande ont pour objectif de remédier 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 un dispositif de traitement de données comprenant un processeur, une mémoire informatique et un écran d’affichage. La mémoire informatique comprend des instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, configure le processeur pour mettre en œuvre un procédé d’aide à la sélection d’au moins une trajectoire optimale pour une intervention médicale mini-invasive pour traiter un os d’un patient. Le processeur est configuré pour : obtenir un modèle anatomique en trois dimensions du patient à partir d’images médicales préalablement acquises sur le patient, le modèle anatomique comprenant une représentation de l’enveloppe corporelle et de l’os à traiter, identifier dans le modèle anatomique au moins un point cible à atteindre dans l’os à traiter, effectuer au moins une itération pour laquelle le processeur est configuré pour : déterminer une région d'échantillonnage et une résolution d'échantillonnage pour échantillonner des points d'entrée candidats dans le modèle anatomique au niveau de l’enveloppe corporelle du patient, chaque point d'entrée candidat appartenant à la région d'échantillonnage, la résolution d'échantillonnage étant représentative d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats, chaque paire formée par le point cible et un point d'entrée candidat formant une trajectoire candidate, éliminer des trajectoires candidates en fonction d’au moins un critère de validité prédéterminé, pour chaque trajectoire candidate restante, quantifier chacune d’une pluralité de caractéristiques prédéterminées, parmi lesquelles une distance minimale entre une partie de la trajectoire candidate située à l’intérieur de l’os à traiter et une paroi corticale de l’os, et calculer au moins une fonction de coût à partir des caractéristiques quantifiées, afficher sur l’écran d’affichage, en superposition avec le modèle anatomique, une partie au moins des trajectoires candidates restantes avec, pour chaque trajectoire candidate affichée, un moyen de visualisation rapide d’une valeur de la fonction de coût, obtenir la sélection, par un utilisateur, pour ledit au moins un point cible, d’une trajectoire considérée comme optimale parmi les trajectoires candidates affichées. De telles dispositions permettent de proposer à un praticien un ensemble de trajectoires optimales ou proche-optimales pour une intervention mini-invasive à partir d’un modèle anatomique en trois dimensions du patient. Les trajectoires proposées prennent en compte des contraintes de différents types (par exemple des contraintes d’ordre pratique, des contraintes de performances et/ou des contraintes de sécurité). Le praticien a la possibilité de choisir une trajectoire éventuellement sous-optimale au sens d’un critère prédéfini, mais préférable pour des contraintes non-capturées par ce critère. L’invention permet en outre une exploration rapide et optimisée de l’ensemble des solutions pour déterminer des trajectoires candidates. Elle permet une visualisation rapide par l’utilisateur de différentes trajectoires candidates ainsi que leurs critères d’optimalité. La solution proposée est flexible puisqu’elle permet de s’adapter à des besoins spécifiques de l’intervention. Le praticien a en outre la possibilité de mettre à jour des critères d’optimalité (fonction de coût) en fonction d’un retour utilisateur (évaluation d’une trajectoire sélectionnée pour l’intervention). Dans des modes particuliers de réalisation, le dispositif peut comporter en outre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour effectuer au moins deux itérations. Pour une itération de rang n, n étant un nombre entier strictement supérieur à un : la région d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée pour être plus petite que la région d'échantillonnage déterminée pour l'itération de rang (n-1), et pour inclure le point d’entrée candidat correspondant la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1), et la résolution d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée pour être plus fine que la résolution d'échantillonnage déterminée pour l’itération de rang (n-1). Dans des modes particuliers de réalisation, la résolution d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée en fonction d'une variabilité de la fonction de coût calculée pour l'itération de rang (n-1) au voisinage de la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1). Dans des modes particuliers de réalisation, la région d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée en fonction d'une variabilité de la fonction de coût calculée pour l'itération de rang (n-1) au voisinage de la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1). Dans des modes particuliers de réalisation, pour échantillonner les points d'entrée candidats, le processeur est configuré pour déterminer dans le modèle anatomique, au niveau de l’enveloppe corporelle du patient, un ensemble de points définis par un système de coordonnées sphériques centré sur le point cible. Chaque point est défini par une distance r i,j du point cible et par deux angles α i et β j , les angles α i et β j étant définis de telle sorte que, pour des indices i et j correspondant à des nombres entiers strictement positifs : et où R est représentatif d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats au niveau de l’enveloppe corporelle du patient. Dans des modes particuliers de réalisation, un critère de validité permet de vérifier, pour une trajectoire candidate donnée, au moins un des éléments suivants : une validité de la longueur de la trajectoire candidate par rapport à un instrument médical envisagé pour l’intervention, une possibilité de configurer un bras robotisé équipé d’un instrument médical pour que ledit instrument médical puisse suivre la trajectoire candidate, une présence d’objets apposés sur le patient et faisant obstacle à la trajectoire candidate, une intersection de la trajectoire candidate avec au moins une structure anatomique critique interne au corps du patient. Dans des modes particuliers de réalisation, plusieurs critères de validité sont considérés pour éliminer des trajectoires candidates, et les différents critères de validité sont évalués selon un ordre défini en fonction, pour chaque critère de validité, d’un temps de calcul estimé nécessaire pour évaluer ledit critère de validité. Dans des modes particuliers de réalisation, la pluralité de caractéristiques d’une trajectoire candidate comprend au moins une des caractéristiques suivantes : une distance minimale entre la trajectoire candidate et une structure anatomique critique interne au corps du patient, une longueur de l’intersection entre la trajectoire candidate et l’os à traiter, un angle d’incidence minimal entre la trajectoire candidate et une interface anatomique traversée par la trajectoire candidate, une distance minimale entre une enveloppe de la région à traiter et une enveloppe d’une région d’ablation estimée pour la trajectoire candidate, un écart angulaire entre la trajectoire candidate et un grand axe de la région à traiter. Dans des modes particuliers de réalisation, plusieurs fonctions de coût sont calculées à partir des caractéristiques quantifiées, chaque fonction de coût étant calculée en fonction d’un ensemble différent de pondérations attribuées respectivement aux différentes caractéristiques quantifiées, et le processeur est configuré pour obtenir une indication, par un utilisateur, de la fonction de coût à considérer pour l’affichage des trajectoires candidates. Dans des modes particuliers de réalisation, le moyen de visualisation rapide de la valeur de la fonction de coût pour chaque trajectoire candidate affichée comporte un code couleur associant différentes couleurs respectivement à différentes valeurs de la fonction de coût. Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour afficher les quantifications déterminées pour les caractéristiques de la trajectoire sélectionnée par l’utilisateur. Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour obtenir, pour au moins une trajectoire candidate affichée, une évaluation par l’utilisateur de ladite trajectoire candidate, et pour mettre à jour la fonction de coût en fonction de ladite évaluation. Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour : déterminer dans le modèle anatomique, postérieurement à l’intervention, une trajectoire réelle suivie par un instrument médical pendant l’intervention, à partir d’images médicales acquises sur le patient à un instant où l’instrument médical est en place, déterminer une valeur de la fonction de coût pour la trajectoire réelle, calculer un écart entre la valeur de la fonction de coût de la trajectoire candidate sélectionnée pour l’intervention et la valeur de la fonction de coût de la trajectoire réelle. Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour comparer l’écart calculé avec un seuil prédéterminé et afficher une indication relative à la valeur de l’écart calculé. Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour : obtenir une évaluation de la trajectoire réelle par l’utilisateur, déterminer, en fonction de l’écart calculé et de l’évaluation obtenue, une valeur statistique représentative de la variabilité de la fonction de coût, éliminer des trajectoires candidates considérées comme équivalentes selon la valeur statistique ainsi obtenue. 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 7 qui représentent : une représentation schématique d’un dispositif de traitement de données selon l’invention, une représentation schématique des principales étapes d’un procédé d’aide à la sélection d’une trajectoire optimale pour une intervention médicale, une représentation schématique de la définition d’un angle orbital et d’un angle cranio-caudal pour définir une région d’échantillonnage, une représentation schématique d’un ensemble de points d'entrée candidats dans le modèle anatomique au niveau de l’enveloppe corporelle du patient, une représentation schématique de l’affichage d’un ensemble de trajectoires candidates pour l’intervention médicale, avec leur critère d'optimalité visualisé via une échelle, représentée ici en niveaux de gris, une représentation schématique d’étapes supplémentaires pour prendre en compte une évaluation par un utilisateur d’une trajectoire candidate, une représentation schématique d’étapes supplémentaires pour prendre en compte un écart entre la trajectoire sélectionnée et la trajectoire réellement suivie par l’instrument médical, une représentation schématique d’un os à traiter et de deux trajectoires candidates pour atteindre un point cible dans l’os. 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 d’au moins un mode de réalisation de l’invention La représente un dispositif 10 de traitement de données selon l’invention. Le dispositif 10 de traitement de données comprend au moins un processeur 11, au moins une mémoire 12 informatique et au moins un écran 13 d’affichage. La mémoire 12 informatique comprend des instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur 11, configure le processeur 11 pour mettre en œuvre un procédé d’aide à la sélection d’au moins une trajectoire optimale que devra suivre un instrument médical pour effectuer une intervention médicale mini-invasive au sein d’une anatomie d’intérêt d’un patient. L’intervention médicale mini-invasive peut notamment viser à réaliser l’ablation ou la biopsie d’une tumeur dans un organe ou dans un os, à traiter une pathologie osseuse, à effectuer une vertébroplastie ou une cimentoplastie, ou encore à stimuler une zone anatomique particulière. L’anatomie d’intérêt peut correspondre à un organe ou à un os, par exemple un poumon, un rein, le foie, le cerveau, une vertèbre, le tibia, le fémur, la hanche, le genou, les os du pelvis, le bassin, etc. L’instrument médical peut être une aiguille, une électrode, une sonde, un foret, un trocart, une vis, etc. La représente les principales étapes d’un procédé 100 mis en œuvre par le dispositif 10 de traitement pour aider à la sélection d’une trajectoire optimale pour une intervention médicale mini-invasive. Tel qu’illustré sur la , le procédé 100 comporte une étape d’obtention 101 d’un modèle anatomique en trois dimensions du patient. Le modèle anatomique comprend notamment une représentation de l’enveloppe corporelle (ou d’une partie de l’enveloppe corporelle) et de l’anatomie d’intérêt du patient. Le modèle anatomique est obtenu à partir d’images médicales préalablement acquises sur le patient. Les images médicales qui permettent de générer le modèle anatomique sont par exemple obtenues par tomodensitométrie, par imagerie par résonance magnétique, par ultrasons, ou par tomographie par émission de positons (toute modalité d’imagerie médicale permettant de reconstituer un volume en trois dimensions peut être utilisée). Plusieurs images sont généralement nécessaires pour générer un modèle anatomique en trois dimensions. Alternativement, il est possible de générer un modèle anatomique en trois dimensions à partir d’une seule image et d’un modèle statistique du patient. Le modèle anatomique peut être généré directement par le dispositif 10 de traitement, mais il peut aussi éventuellement être généré par un autre dispositif distinct et transmis au dispositif 10 de traitement via des moyens de communications. De façon conventionnelle, la modélisation en trois dimensions est par exemple réalisée en utilisant des méthodes de segmentation, sur les images médicales, des structures anatomiques considérées comme pertinentes par la pratique clinique. Les résultats des segmentations peuvent être représentés sous la forme d’images binaires ou de surfaces. Par exemple, dans le contexte de l’ablation mini-invasive d’une tumeur du foie, il peut être pertinent de segmenter le foie, la tumeur, les poumons, la vésicule biliaire, les voies biliaires, les organes du système digestif, les os, certains vaisseaux sanguins (ceux dont le diamètre est significatif), et l’enveloppe corporelle du patient. Selon un autre exemple, dans le contexte d’une intervention mini-invasive sur un os, il peut également être pertinent de segmenter l’enveloppe externe de l’os à traiter, sa partie corticale (l’os cortical correspond à la partie périphérique particulièrement rigide de l’os, cela correspond à la « coque externe » de l’os, c’est-à-dire à une paroi plus ou moins épaisse de l’os), et/ou sa partie spongieuse (l’os spongieux correspond au tissu osseux qui forme la partie poreuse de l’os, située en-dessous de l’os cortical). Cette modélisation en trois dimensions de l’anatomie peut être représentée de manière mathématique de la façon suivante : où M est le modèle anatomique en trois dimensions et S i sont les représentations des segmentations considérées pour générer ce modèle, les différentes segmentations étant toutes représentées dans un même repère anatomique. Les méthodes de segmentation sont généralement des méthodes d’intelligence artificielle automatiques (aucune entrée de l’utilisateur n’est alors nécessaire), semi-automatiques (une entrée utilisateur unique telle qu’un point ou un segment est alors nécessaire), ou interactives (des résultats de la segmentation sont corrigés de manière itérative par un utilisateur). Une segmentation manuelle pourrait également être envisagée, mais le temps nécessaire pour effectuer une telle segmentation rend cette alternative peu pertinente dans un contexte clinique. Parmi les méthodes d’intelligence artificielle, les réseaux de neurones convolutifs sont actuellement les plus performants. D’autres méthodes peuvent toutefois présenter des alternatives intéressantes, comme par exemple des méthodes basées sur des arbres décisionnels (« random forest »), sur du partitionnement en k-moyennes (« k-means »), sur une segmentation par ligne de partage des eaux (« watershed), sur un modèle de contour actif (« active contour model »), sur des surfaces de niveau (level-set method »), etc. Tel qu’illustré sur la , le procédé 100 comporte une étape d’identification 102, dans le modèle anatomique, d’un point cible à atteindre dans la région à traiter (par exemple une tumeur) au sein de l’anatomie d’intérêt du patient (par exemple le foie). Il est à noter que l’on peut également envisager le cas où plusieurs points cibles doivent être considérés (par exemple lorsque plusieurs trajectoires doivent être sélectionnées pour insérer plusieurs aiguilles). Dans ce cas, cet ensemble de points cibles peut être déterminé à partir d’un point cible « virtuel » et d’un agencement géométrique que doit respecter les points cibles les uns par rapport aux autres et par rapport au point cible virtuel (par exemple les points cibles doivent correspondre aux sommets d’une forme géométrique particulière centrée sur le point cible virtuel, ou bien suivre une répartition particulière dans l’espace autour du point cible virtuel). Le point cible virtuel et l’agencement géométrique que doit respecter les points cibles sont des données d’entrée fournies par l’utilisateur. La région à ablater peut notamment être segmentée de manière automatique ou semi-automatique. L’utilisation d’outils de correction ou la segmentation manuelle est possible en fonction de la qualité souhaitée. Une fois obtenue une segmentation satisfaisante de la région à traiter, la position d’un point cible à atteindre peut être estimée. Il convient de noter que la région à traiter peut être segmentée par le dispositif 10 de traitement, ou bien elle peut avoir été préalablement segmentée sur le modèle anatomique par un autre dispositif distinct puis transmise au dispositif 10 de traitement via des moyens de communication. La segmentation de la zone à traiter peut par exemple être utilisée pour déterminer un point cible de manière automatique (par exemple avec un calcul de barycentre ou de centre d’une sphère ou d’un ellipsoïde englobant déterminé selon des paramètres connus a priori). Alternativement, lorsque l’intervention implique l’insertion de plusieurs instruments médicaux, il est envisageable d’utiliser la segmentation pour déterminer un ensemble de plusieurs points cibles, par exemple en fonction d’un point cible virtuel (correspondant par exemple au centre de la région à traiter), d’un agencement géométrique que les points cibles doivent respecter, et/ou d’une couverture d’ablation souhaitée (il est en effet possible, pour un instrument médical donné, de prédire une zone d’ablation susceptible d’être obtenue autour du point cible afin de s’assurer qu’elle couvre une zone d’ablation désirée). Selon le type de traitement envisagé (ablation par radiofréquences, micro-ondes, cryothérapie ou électroporation, biopsie, cimentoplastie, etc.), le point cible peut se trouver à l’intérieur ou en périphérie de la région à traiter. Cette estimation de la position du point cible peut éventuellement être réalisée en fonction d’une modélisation de la zone d’ablation susceptible d’être obtenue lorsque l’instrument médical est positionné au niveau de ce point cible. Les trajectoires candidates pour l’intervention vont être déterminées à partir du ou des points cibles ainsi définis et d’un ensemble de points d’entrée candidats au niveau de la peau du patient. L’ensemble de points d’entrée au niveau de la peau constituent donc un domaine initial à partir duquel une trajectoire optimale doit être identifiée. En effet, chaque paire formée par un point cible et un point d'entrée candidat forme une trajectoire candidate. Il est donc nécessaire d’identifier des points d’entrée candidats au niveau de la peau du patient. Cela peut être réalisé par des méthodes telles que celle d‘Otsu, qui est bien adaptée pour le classement de voxels dans le cas de distributions bimodales d’intensité. Or, dans l’espace continu il y a un nombre infini de points d’entrée candidats. Même dans le domaine discret, pour les résolutions d’image utilisées en pratique clinique, il y a un très grand nombre de points d’entrée candidats. Il est donc préférable de réaliser un échantillonnage afin de réduire le nombre de points candidats. Dans ce but, et tel qu’illustré sur la , le procédé 100 comporte une étape de détermination 103 d’une région d'échantillonnage et d’une résolution d'échantillonnage pour échantillonner des points d'entrée candidats dans le modèle anatomique au niveau de l’enveloppe corporelle du patient. La résolution d'échantillonnage est représentative d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats. Un compromis doit être trouvé entre la finesse de l’échantillonnage et le temps de calcul nécessaire pour évaluer les trajectoires candidates respectivement associées à chaque point d’entrée candidat. Une approche par « force brute » avec une grande finesse d’échantillonnage des points d’entrée candidats imposerait un temps de calcul très rapide pour l’évaluation des trajectoires, ce qui entrainerait des contraintes fortes (limitation des critères d’optimisation et/ou utilisation de moyens de calcul coûteux). De plus, l’utilisateur aurait à visualiser une grande quantité d’information. Il peut donc être avantageux de considérer une résolution d’échantillonnage telle que deux trajectoires contigües soient suffisamment différentes l’une de l’autre. La résolution d’échantillonnage peut être définie par défaut (par exemple on peut imposer une distance minimale entre deux points d’entrée au moins égale à cinq millimètres sur la surface corporelle du patient), mais elle peut également être réglée par l’utilisateur en fonction des besoins (compromis entre le temps de calcul et la précision souhaitée). Pour échantillonner les points d'entrée candidats, il est notamment envisageable de déterminer dans le modèle anatomique, au niveau de l’enveloppe corporelle du patient, un ensemble de points définis par un système de coordonnées sphériques centré sur le point cible (lorsque plusieurs points cibles sont considérés, il est envisageable de traiter chaque point cible successivement dans le but de déterminer une trajectoire optimale individuellement pour chacun des points cibles ; alternativement, il est possible de traiter un ensemble de points cibles de façon groupée, et dans ce cas il est possible d'échantillonner les points d’entrée candidats par rapport à un point cible « virtuel » correspondant par exemple à un point équidistant de chacun des points cibles). Chaque point peut alors être défini par une distance r i,j du point cible et par deux angles α i et β j . La région d’échantillonnage peut alors correspondre à l’intersection de l’enveloppe corporelle avec un cône d’ouverture angulaire (selon des angles α max et β max ) centré sur le point cible. Le calcul est par exemple initialisé avec un premier point au niveau de la peau correspondant à une trajectoire avec α 0 = β 0 = 0 ; la distance entre ce point et l’origine du repère (le point cible) est noté r 0,0 . L’échantillonnage peut être obtenu en calculant des angles α i et β i (en radians) tels qu’un incrément entre chaque angle corresponde à une longueur d’arc sur l’enveloppe corporelle du patient correspondant à un paramètre de résolution prédéfini. Les angles α i et β j peuvent notamment être définis de telle sorte que, pour des indices i et j correspondant à des nombres entiers strictement positifs : et où R est un paramètre de résolution prédéfini représentatif d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats au niveau de l’enveloppe corporelle du patient. Les angles α et β sont incrémentés jusqu’à couvrir le cône d’ouverture désiré. Tel qu’illustré sur la , l’angle α peut correspondre à un angle orbital mesuré par rapport à un axe 53 antéro postérieur dans un plan 51 transversal du patient 50. Le plan 51 transversal est défini par le point cible, l’axe 53 antéro postérieur et un axe 54 transversal du patient. L’angle β peut correspondre à un angle cranio-caudal formé par le plan 51 transversal et un plan 52 oblique. Le plan 52 oblique est défini par le point cible, l’axe 54 transversal, et la trajectoire candidate 55 formée par le point cible et le point d’entrée considéré. La représente schématiquement un ensemble de points d'entrée candidats 22 dans le modèle anatomique au niveau de l’enveloppe corporelle 21 du patient (les points d'entrée candidats 22 forment un « maillage » au niveau de l’enveloppe corporelle 21 du patient). Comme indiqué précédemment, il est avantageux de réduire le nombre de trajectoires candidates pour limiter le temps de calcul global du procédé de sélection d’une trajectoire optimale. Dans ce but, et tel qu’illustré sur la , le procédé 100 comporte une étape d’élimination 104 de certaines trajectoires candidates en fonction d’un ou plusieurs critères de validité prédéterminés. Il est avantageux de considérer plusieurs critères de validité différents et de les évaluer selon un ordre prédéfini. Cet ordre est défini en fonction d’un temps de calcul estimé nécessaire pour évaluer chaque critère de validité. Il s’agit là d’appliquer des filtres simples successifs afin de réduire l’ensemble des trajectoires candidates. Ces filtres sont simples à calculer et permettent de rejeter rapidement certaines trajectoires qui sont impossibles à réaliser. Ces filtres sont appliqués du plus simple au plus complexe, en termes de temps de calcul, de manière à ce que les derniers filtres soit appliqués sur un nombre le plus restreint possible de trajectoires candidates. A titre d’exemple nullement limitatif, les critères de validité suivants peuvent être successivement pris en compte. Dans un premier temps, si l’intervention médicale est assistée par un robot comprenant un bras robotisé équipé d’un instrument médical, il est possible d’éliminer les trajectoires candidates pour lesquelles il n’est pas possible de configurer le bras robotisé pour que l’instrument médical puisse suivre la trajectoire considérée. Une fois l’échantillonnage effectué, les trajectoires candidates sont filtrées grâce à la connaissance a priori des facultés d’accessibilité du robot pour les angles orbital et cranio-caudal et pour le point cible considérés. Cette étape est dépendante du modèle de robot utilisé, de la géométrie des outils utilisés pour guider l’instrument médical, et du positionnement du point cible. Ces paramètres sont connus lorsque les trajectoires candidates sont déterminées, et il est donc possible de réduire grandement le nombre de trajectoires candidates. Dans un deuxième temps, il est possible d’éliminer les trajectoires candidates pour lesquelles la longueur de la trajectoire est supérieure à la longueur de l’instrument médical envisagé pour l’intervention. Dans un troisième temps, il est possible d’éliminer les trajectoires candidates pour lesquelles un objet apposé sur le patient fait obstacle. Tel qu’illustré sur la , il peut s’agir par exemple d’une référence patient 23 utilisée par un système de navigation optique pour guider le bras robotisé. Selon un autre exemple, il pourrait également s’agir d’un cathéter. A l’aide de la segmentation du patient et des objets lui étant apposés pour l’intervention, et connaissant a priori la géométrie tridimensionnelle du bras robotisé, il est possible de déterminer des trajectoires conduisant à des collisions entre le bras robotisé et des objets apposés sur le patient pour l’intervention. De telles trajectoires peuvent être éliminées. Dans un quatrième temps, il est possible d’éliminer les trajectoires candidates pour lesquelles il existe une intersection de la trajectoire candidate avec au moins une structure anatomique critique interne au corps du patient. Par structure anatomique critique on entend par exemple un organe différent de l’anatomie d’intérêt (par exemple les poumons, la rate, la vésicule biliaire, ou les reins si l’anatomie d’intérêt est le foie) ou des structures vasculaires à risque (artères, veines, voies biliaires, tube digestif). En général les segmentations ne sont pas représentées de manière paramétrique, aussi, pour détecter une collision entre une structure anatomique à risque et la trajectoire, il est possible d’échantillonner finement celle-ci et de récupérer la valeur de la segmentation pour chaque point de l’échantillon. Une distance entre points sur la trajectoire égale à une demi fois la résolution de l’image dans la direction d’acquisition, qui est typiquement de l’ordre du millimètre, est suffisante à cet effet. Les critères de validité listés ci-dessus à titre d’exemple peuvent s’appliquer aussi bien au cas d’une intervention mini-invasive sur un organe mou et au cas d’une intervention mini-invasive sur un os. Tel qu’illustré sur la , le procédé 100 comporte une étape de calcul 105 d’au moins une fonction de coût, pour chaque trajectoire candidate restante (c’est-à-dire pour chaque trajectoire candidate qui n’a pas été éliminée à l’étape d’élimination 104) à partir de plusieurs caractéristiques relatives par exemple à la sécurité ou à la performance de l’intervention. Ces caractéristiques sont quantifiées ; on entend par là qu’une valeur mesurée et normalisée est attribuée à chaque caractéristique considérée (autrement dit, chaque caractéristique quantifiée correspond à une métrique représentative d’un critère de sécurité ou de performance). A titre d’exemple nullement limitatif, tout ou partie des caractéristiques suivantes peuvent être prises en compte pour le calcul d’une fonction de coût. Sauf indication contraire, chacune de ces caractéristiques peut être prise en compte pour une intervention mini-invasive sur un organe mou ou pour une intervention mini-invasive sur un os. Selon un premier exemple, il est possible de prendre en compte une distance minimale entre la trajectoire candidate et une structure anatomique critique interne au corps du patient. Pour cela, le modèle anatomique peut comporter une segmentation des structures anatomiques critiques internes. Une distance entre chaque point de la trajectoire à une structure anatomique donnée peut alors être calculée à l’aide d’une transformée de distances (aussi appelée carte de distances) de la segmentation associée. Quand cette transformation est appliquée à une image binaire, le résultat est une nouvelle image où la valeur de chaque voxel correspond à la distance la plus courte entre ce voxel et le contour de l’image. La distance minimale entre la trajectoire candidate et une structure anatomique critique interne correspond à une marge de sécurité qui doit tenir compte des facteurs d’imprécision du robot médical et/ou des aléas biomécaniques lors de l’insertion de l’instrument médical. Selon un autre exemple, il est envisageable de prendre en compte une longueur de l’intersection entre la trajectoire candidate et l’anatomie d’intérêt. Cette caractéristique est liée à un critère de sécurité du geste médical. En effet, une distance minimale traversée par l’instrument médical dans l’anatomie d’intérêt peut être requise pour ne pas essaimer de cellules tumorales en dehors de l’anatomie d’intérêt lors de son retrait. Cette caractéristique est également liée à un critère de performance car plus la longueur de l’intersection entre la trajectoire candidate et l’anatomie d’intérêt est grande, et meilleure est la stabilité de l’instrument médical dans l’anatomie d’intérêt pendant l’intervention. Il y a donc un compromis à trouver en fonction des objectifs cliniques visés ; ce compromis peut être spécifique à chaque intervention. Dans le cas où l’intervention mini-invasive a pour objectif d’insérer une vis dans un os, la distance minimale traversée par la vis dans l’os est également pertinente vis-à-vis de la stabilité de la vis dans l’os. Selon un autre exemple, il est possible de prendre en compte un angle d’incidence minimal entre la trajectoire candidate et une interface anatomique traversée par la trajectoire candidate. Lors de l’insertion d’un instrument médical, par exemple une aiguille, pour une intervention mini-invasive, l’instrument peut traverser un certain nombre d’interfaces, comme la peau ou les parois de certains organes (par exemple la capsule hépatique). L’angle d’incidence de l’instrument par rapport à ces interfaces peut avoir un impact sur la performance du placement de l’instrument (potentielle déflexion de l’instrument ou déplacement de l’organe). Ce paramètre a également des impacts sur la sécurité puisqu’un angle d’incidence trop tangent à une interface anatomique peut favoriser la formation d’un hématome. Le calcul de l’angle d’incidence nécessite la normale à la surface au point d’entrée de la trajectoire. Il existe des approches basées sur le maillage de surfaces mais elles peuvent s’avérer couteuses, ce qui pénalise leur utilisation dans un contexte clinique. Afin de réduire le temps de calcul, la normale peut être calculée comme le gradient de la transformée de distances de la segmentation évaluée au point d’entrée. Il est conseillé de calculer le gradient par convolution avec la dérivée d’une gaussienne afin d’obtenir des estimations de la normale plus robustes au bruit (la sensibilité au bruit est un inconvénient des méthodes de différences finies). Dans le cas d’une intervention sur un os, un angle d’incidence trop faible peut augmenter un risque de dérapage de l’instrument médical sur l’os. Selon un autre exemple, il est possible de prendre en compte une valeur estimée représentative de la stabilité, sous l’effet de son propre poids, d’un instrument médical positionné jusqu’au point cible selon la trajectoire candidate. Cette valeur peut notamment être calculée en fonction de la longueur d’insertion de la trajectoire considérée : plus la longueur d’insertion est faible, et plus l’instrument médical pourra se déplacer facilement sous l’effet de son propre poids ou de forces externes. Cette valeur peut également être calculée à l’aide d’un modèle biomécanique renseignant par exemple sur la viscoélasticité des organes traversés. Les trajectoires ayant le moins de risques de provoquer un déplacement de l’instrument médical sous son propre poids seront privilégiées. Cette caractéristique est plus pertinente pour un organe mou que pour un os. Selon un autre exemple, lorsque l’intervention mini-invasive correspond à une ablation, il est possible de prendre en compte une distance minimale entre l’enveloppe de la région à traiter et l’enveloppe d’une région d’ablation estimée pour la trajectoire candidate. Cette distance minimale correspond à une marge d’ablation estimée. Pour un instrument médical donné, des modèles de zones d’ablations sont disponibles. Ces modèles permettent d’estimer la zone de couverture théorique obtenue pour chaque trajectoire. Il est par exemple avantageux d’optimiser la couverture d’une zone tumorale par l’ablation (maximiser la marge entre la zone ablatée et la zone tumorale) tout en minimisant l’endommagement du parenchyme sain et des organes à proximité. De manière générale, les modèles de zones d’ablation sont ellipsoïdaux et excentrés par rapport à l’extrémité distale de l’instrument. La forme et l’orientation de la tumeur sont des aspects importants à considérer (la tumeur n’est pas nécessairement sphérique). Par conséquent, afin d’obtenir une meilleure couverture de la tumeur, certaines trajectoires peuvent être privilégiées en fonction de leur orientation et de la position de l’extrémité distale de l’instrument en fin de trajectoire. Selon un autre exemple, il est également possible de prendre en compte un écart angulaire entre la trajectoire candidate et un grand axe de la région à traiter. En effet dans la pratique, pour l’ablation d’une tumeur, il est conseillé d'attaquer la tumeur selon son grand axe car l’effet du traitement est plus efficace dans l'axe de l'instrument médical. Selon un autre exemple, lorsque l’intervention mini-invasive correspond à une ablation, il est également possible de prendre en compte une valeur de couverture de la région à traiter. Cette valeur de couverture peut être estimée en fonction d’une segmentation de la zone à traiter et d’une estimation d’une zone d’ablation susceptible d’être obtenue avec la trajectoire candidate considérée. Des marges minimales d’ablation peuvent en effet être requises pour minimiser le taux de récidive, par exemple dans le cas de l’ablation d’une tumeur. Dans le cas d’une tumeur osseuse, un autre facteur important est que la zone d’ablation reste à l’intérieur de l’os (les contraintes de couverture sont alors dictées par l’anatomie et la position de la lésion). Selon un autre exemple, lorsque l’anatomie d’intérêt est un os, il est également possible de prendre en compte une distance minimale entre une partie de la trajectoire candidate et la paroi corticale de l’os pour la partie de la trajectoire qui est à l’intérieur de l’os. Il est en effet avantageux de maximiser la distance minimale entre la partie de la trajectoire candidate qui est à l’intérieur de l’os et la paroi corticale de l’os afin de minimiser le risque que l’instrument médical, après son insertion dans l’os, ne touche à nouveau la paroi corticale de l’os. La trajectoire réelle suivie par l’instrument médical peut en effet différer d’une trajectoire théorique sélectionnée à cause des imprécisions de placement de l'instrument médical ou d'effets biomécaniques (déflexion de l'instrument médical, déplacement de l'anatomie d’intérêt du fait de la respiration du patient ou du fait des effets liés à l'insertion de l’instrument, etc.). Maximiser la distance minimale entre la partie de la trajectoire candidate qui est à l’intérieur de l’os et la paroi corticale de l’os revient à maximiser une marge de sécurité pour la trajectoire candidate. La représente schématiquement un os 80 à traiter avec la paroi corticale 81 de l’os et la partie spongieuse 82 de l’os. La référence 83 représente un point cible qu’un instrument médical doit atteindre pour traiter l’os 80. La représente également deux trajectoires candidates 31-1 et 31-2 pour atteindre le point cible 83 respectivement depuis deux points d’entrée candidats 22-1 et 22-2 au niveau de la surface corporelle 21 du patient. Sur l’exemple illustré à la , la trajectoire candidate 31-1 pourrait être préférée à la trajectoire candidate 31-2 car la distance minimale d 1 qui sépare la partie de la trajectoire candidate 31-1 qui est à l’intérieur de l’os 80 et la paroi corticale 81 de l’os est plus grande que la distance minimale d 2 qui sépare la partie de la trajectoire candidate 31-2 qui est à l’intérieur de l’os 80 et la paroi corticale 81 de l’os. Selon un autre exemple, lorsque l’anatomie d’intérêt est un os, il est également possible de prendre en compte un angle d’incidence entre la trajectoire candidate et la paroi de l’os. Il est en effet avantageux que la trajectoire candidate présente un angle d’incidence le plus proche possible d’un angle droit (angle de 90°) pour éviter que l’instrument médical ne glisse sur la paroi de l’os lors de son insertion (cela pourrait endommager l’os lors de l’insertion de l’instrument médical et/ou faire dévier l’instrument médical de la trajectoire sélectionnée). On entend par « angle d’incidence » l’angle formé par la trajectoire candidate et l’os au niveau de l’interface où la trajectoire pénètre à l’intérieur de l’os. Sur l’exemple illustré à la , la trajectoire candidate 31-1 pourrait être préférée à la trajectoire candidate 31-2 car l’angle d’incidence i 1 formé par la trajectoire candidate 31-1 et la paroi de l’os 80 est plus proche d’un angle droit que l’angle d’incidence i 2 formé par la trajectoire candidate 31-1 et la paroi de l’os 80. Selon un autre exemple, lorsque l’anatomie d’intérêt est un os, il est également possible de prendre en compte une estimation d’un risque de fracture de l’os suite à une intervention selon la trajectoire candidate considérée. Par exemple, lorsque l’intervention vise à placer une vis dans un os pour le consolider, il est possible d’utiliser un modèle biomécanique capable de modéliser la structure de l’os (avec des zones solides et des zones plus fragiles de l’os) ainsi que des sollicitations mécaniques subies par l’os (par exemple en fonction de mensurations du patient) afin d’estimer un risque de fracture de l’os suite à l’ajout de la vis selon la trajectoire candidate considérée. Ce risque peut éventuellement être comparé à un risque de fracture de l’os sans intervention (c’est-à-dire sans la vis de consolidation), afin d’estimer la réduction du risque de fracture apportée par l’intervention. Le risque de fracture peut également être déterminé à partir d’une base de données d’interventions passées comprenant des trajectoires ayant permis d’empêcher une fracture d’un os et des trajectoires n’ayant pas permis d’empêcher la fracture de l’os. Les caractéristiques d’une trajectoire décrites précédemment peuvent être quantifiées et utilisées pour construire une fonction de coût permettant de classer les trajectoires selon un critère objectif. Plusieurs fonctions mathématiques peuvent être envisagées pour combiner les caractéristiques afin de bien représenter les objectifs cliniques. La fonction la plus simple est une combinaison linéaire, pour laquelle la fonction de coût C(T) d’une trajectoire T prend la forme d’une somme pondérée des caractéristiques décrites précédemment : où les poids w i permettent de contrôler le « rapport de forces » des caractéristiques y i . Des ensembles différents de poids w i avec des valeurs prédéfinies peuvent former différentes fonctions de coût qui peuvent être utilisées telles quelles si elles s’avèrent adaptées à la pratique clinique du praticien. Le praticien a également la possibilité de créer sa propre fonction de coût en modifiant les valeurs des poids w i afin de donner plus ou moins d’importance aux caractéristiques y i , en fonction des objectifs visés pour l’intervention considérée. Ceci peut être réalisé manuellement, par exemple à travers une interface utilisateur ou bien de manière automatique à partir d’interventions précédentes. En effet, pour chacune des interventions précédentes, une évaluation (un score) pourrait être assigné à la trajectoire utilisée et les caractéristiques calculées. A partir de ces informations un système d’équations (avec un nombre N d’équation significativement plus grand que le nombre K de caractéristiques considérées) peut être créé et résolu par des méthodes de régression. Des réseaux de neurones pourraient également être utilisés pour générer une fonction de coût. Il peut être intéressant d’utiliser différentes fonctions de coût représentatives de différentes catégories d’optimisation (par exemple « performance » ou « sécurité »). Cela permet de prendre en compte des critères prédéfinis ou personnalisés par l’utilisateur. Un utilisateur peut alors fournir une indication, via une interface utilisateur, de la fonction de coût à considérer pour l’affichage des trajectoires candidates sur l’écran 13 d’affichage. Tel qu’illustré sur la , le procédé 100 comporte une étape d’affichage 106, sur l’écran 13 d’affichage, en superposition avec le modèle anatomique, d’une partie au moins des trajectoires candidates restantes avec, pour chaque trajectoire candidate affichée, un moyen de visualisation rapide d’une valeur de la fonction de coût. Il convient de noter que l’écran d’affichage 13 peut prendre différentes formes : il peut s’agir par exemple d’un écran plat à cristaux liquide de type écran d’ordinateur (dalle LCD), mais il peut également s’agir de l’écran d’un casque de réalité augmentée, auquel cas les informations affichées peuvent être en projection directe sur le patient. Il est envisageable de ne pas afficher les trajectoires candidates pour lesquelles la fonction de coût est inférieure à une valeur seuil. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le moyen de visualisation rapide de la valeur de la fonction de coût d’une trajectoire candidate affichée correspond à un code couleur : différentes couleurs sont respectivement associées à différentes valeurs de la fonction de coût. Un tel affichage permet de repérer rapidement la meilleure trajectoire selon des critères cliniques établis et de la sélectionner à l’aide de l’interface utilisateur. Lorsqu’une trajectoire est sélectionnée par l’utilisateur, il est possible d’afficher les quantifications déterminées pour les caractéristiques de cette trajectoire dans le but de fournir à l’utilisateur une vue détaillée sur chaque caractéristique utilisée pour calculer la fonction de coût de la trajectoire. Bien entendu, le système offre la possibilité de choisir n’importe quelle trajectoire candidate, ce qui permet de gérer des critères d’optimalité non-capturés par la fonction de cout. La illustre schématiquement l’affichage d’un ensemble de trajectoires candidates 31 sur l’écran 13 d’affichage. Chaque trajectoire candidate 31 est représentée avec une couleur associée à la valeur de la fonction de coût calculée pour la trajectoire candidate 31 considérée. Le code couleur 30 utilisé est également affiché. Sur l’exemple illustré à la , les trajectoires candidates 31 sont représentées au niveau de la surface corporelle 21 du patient. Lorsque l’utilisateur sélectionne l’une de ces trajectoires candidates 31, il est possible d’afficher différentes vues de la trajectoire sélectionnée dans le modèle anatomique (par exemple selon différents plans de coupe comprenant la trajectoire sélectionnée). Tel qu’illustré sur la , le procédé 100 comporte une étape de sélection 107, par un utilisateur, et pour le point cible considéré, d’une trajectoire considérée comme optimale parmi les trajectoires affichées. La trajectoire optimale sélectionnée peut par exemple être utilisée pour configurer le déplacement d’un bras robotisé adapté pour maintenir ou guider l’instrument médical destiné à être utilisé pour effectuer l’intervention médicale. L’ensemble des étapes de détermination 103 d’une région et d’une résolution d'échantillonnage, d’élimination 104 de certaines trajectoires candidates, de calcul 105 d’au moins une fonction de coût, d’affichage 106 des trajectoires candidates et de sélection 107 d’une trajectoire peuvent être itérées plusieurs fois pour affiner la sélection de la trajectoire candidate qui sera utilisée pour effectuer l’intervention médicale. Dans ce but, et tel qu’illustré sur la à l’étape 108, l’utilisateur peut par exemple être invité à indiquer, via une interface utilisateur, s’il souhaite affiner la trajectoire candidate sélectionnée. Ainsi, dans certains modes de mise en œuvre, au moins deux itérations sont effectuées. De façon avantageuse, pour une itération donnée (différente de la première itération), la nouvelle région d’échantillonnage inclut le point d’entrée correspondant à la trajectoire sélectionnée à l'itération précédente, la nouvelle région d’échantillonnage est déterminée pour être plus petite que la région d'échantillonnage déterminée pour l'itération précédente, et la résolution d'échantillonnage est déterminée pour être plus fine que la résolution d'échantillonnage déterminée pour l’itération (cela signifie que la distance minimale séparant deux points d’entrée candidats est plus petite). Dans certains modes de mise en œuvre, pour une itération donnée (différente de la première itération), la nouvelle résolution d’échantillonnage et/ou la nouvelle région d’échantillonnage est déterminée en fonction d'une variabilité de la fonction de coût calculée pour l'itération précédente au voisinage de la trajectoire sélectionnée à l'itération précédente. La variabilité de la fonction de coût peut par exemple être mesurée en fonction des angles α et β. Plus la variabilité est grande à l’itération précédente, et plus il convient de choisir une résolution fine pour la nouvelle itération. Plus la variabilité est faible, et plus il convient de choisir une région d’échantillonnage étendue pour la nouvelle itération. Tel qu’illustré sur la , le procédé 100 peut également comporter une étape d’évaluation 110 par l’utilisateur d’au moins une trajectoire candidate affichée, et une étape de mise à jour 111 de la fonction de coût à partir de l’évaluation obtenue. Pour chaque trajectoire affichée, l’utilisateur peut évaluer la trajectoire en lui attribuant un score. Ce score peut être utilisé pour déclencher une éventuelle mise à jour des paramètres de la fonction de coût (par exemple si la fonction de coût est une combinaison linéaire de plusieurs caractéristiques quantifiées, les poids de la combinaison linéaire peuvent être modifiés afin de s’adapter au score fourni par l’utilisateur, via par exemple des algorithmes de régression ou des réseaux de neurones). La trajectoire qui a réellement été suivie par l’instrument médical pendant l’intervention médicale peut dévier de la trajectoire candidate sélectionnée, notamment du fait des imprécisions de placement de l'aiguille ou d'effets biomécaniques (déflexion de l'aiguille, déplacement de l'anatomie d’intérêt du fait de la respiration ou du fait des effets liés à l'insertion). Il est donc pertinent de déterminer la fonction de coût a posteriori pour la trajectoire réelle suivie par l’instrument médical, ainsi qu’une différence ΔC(T) entre la valeur C(T) de la fonction de coût calculée pour la trajectoire candidate sélectionnée pour l’intervention et la valeur C’(T) de la fonction de coût de la trajectoire réelle. Ainsi, et tel qu’illustré à la , le procédé 100 peut également comporter les étapes suivantes, postérieurement à l’intervention médicale : une détermination 120 dans le modèle anatomique d’une trajectoire réelle qui a réellement été suivie par l’instrument médical pendant l’intervention (cette trajectoire réelle peut notamment être déterminée à partir d’images médicales acquises sur le patient à un instant où l’instrument médical est en place, c’est-à-dire lorsqu’il a atteint le point cible et qu’il est en position pour effectuer le traitement) ; une détermination 121 d’une valeur de la fonction de coût pour la trajectoire réelle ; un calcul 122 d’un écart entre la valeur de la fonction de coût de la trajectoire candidate sélectionnée pour l’intervention et la valeur de la fonction de coût de la trajectoire réelle. Le calcul de de la valeur C’(T) de la fonction de coût de la trajectoire réelle nécessite une estimation de la position de l’instrument médical après insertion à partir d’une image de contrôle. Ceci peut être réalisé de manière manuelle (en cliquant sur le point d’entrée et sur l’extrémité de l’instrument) ou de manière automatique en utilisant des méthodes de traitement d’image pour segmenter l’instrument et ensuite extraire l’information requise. La détermination a posteriori de la fonction de coût de la trajectoire réelle peut notamment être utilisée comme moyen d’alerter l’utilisateur sur la mauvaise réalisation du geste (le placement de l’instrument est de qualité inférieure à la planification). Cette alerte peut être déclenchée lorsque la variation ΔC(T) de la fonction de coût est significative. Un seuil de significativité peut être déterminé à partir d’une analyse rétrospective des trajectoires réalisées par le passé pour lesquelles un critère d’évaluation (un score) a été assigné. Ainsi, et tel qu’illustré à la , le procédé 100 peut comporter une étape d’affichage 123, sur l’écran 13 d’affichage, d’une indication relative à la valeur de l’écart calculé à l’étape 122. Une analyse rétrospective des statistiques de la variation ΔC(T) de la fonction de coût pour les trajectoires dont la réalisation est conforme à la planification peut être conduite dans le but de déterminer les valeurs typiques de ΔC(T) afin de déterminer des classes d’équivalence de trajectoires. En effet, pour un ensemble de trajectoires dont la réalisation a été jugée conforme à la planification, une statistique de ΔC(T) peut être dérivée afin de déterminer quelle est la variation typique de la fonction de coût. Cette valeur peut ensuite être utilisée dans le procédé 100 de sélection d’une trajectoire optimale afin d’éviter de proposer à un utilisateur des trajectoires qui seraient trop similaires (c’est-à-dire des trajectoires dont la fonction de coût ne diffère pas suffisamment). Ainsi, et tel qu’illustré à la , le procédé 100 peut comporter les étapes suivantes : une obtention 124 d’une évaluation, par l’utilisateur, de la trajectoire réelle ; une détermination 125, en fonction de l’écart calculé et de l’évaluation obtenue, d’une valeur statistique représentative de la variabilité de la fonction de coût ; une élimination 126 des trajectoires candidates considérées comme équivalentes selon la valeur statistique ainsi obtenue. Dans le procédé 100 d’aide à la sélection d’une trajectoire optimale, les étapes 101 à 108, 110 et 111 décrites en référence aux figures 2 et 6 sont toutes mises en œuvre avant l’intervention médicale ; les étapes 120 à 126 décrites en référence à la sont mises en œuvre après l’intervention médicale. Ces étapes ne comportent donc pas l’exécution d’un geste chirurgical. Les étapes 108, 110, 111 et 120 à 126 sont optionnelles. Le dispositif 10 de traitement de données décrit ci-avant permet de proposer à un praticien un ensemble de trajectoires optimales ou proche-optimales pour une intervention mini-invasive à partir d’un modèle anatomique en trois dimensions du patient. Les trajectoires proposées prennent en compte des contraintes de différents types (par exemple des contraintes d’ordre pratique, des contraintes de performances et/ou des contraintes de sécurité). Le praticien a la possibilité de choisir une trajectoire éventuellement sous-optimale au sens d’un critère prédéfini, mais préférable pour des contraintes non-capturées par ce critère. La solution proposée permet une exploration rapide et optimisée de l’ensemble des solutions pour déterminer des trajectoires candidates (approche « multi-résolution » pour l’échantillonnage de points d’entrée candidats). Elle permet une visualisation rapide par l’utilisateur de différentes trajectoires candidates ainsi que leurs critères d’optimalité. La solution proposée est flexible puisqu’elle permet de s’adapter à des besoins spécifiques de l’intervention (besoin accru de précision de placement, besoin accru de marges de sécurité liés à une potentielle faiblesse de la condition du patient, etc). Le praticien a en outre la possibilité de mettre à jour des critères d’optimalité (fonction de coût) en fonction d’un retour utilisateur (évaluation d’une trajectoire sélectionnée pour l’intervention). La description ci-avant a été faite principalement en considérant un cas avec un seul point cible (par exemple pour une intervention « mono-aguille »), ou bien en considérant un cas où plusieurs points cibles sont considérés successivement afin de déterminer une trajectoire optimale individuellement pour chacun des points cibles (par exemple pour une intervention « multi-aguilles »). Dans le cas d’une intervention où plusieurs instruments médicaux doivent être insérés (par exemple pour une intervention « multi-aguilles »), il est toutefois également possible de considérer l’ensemble des points cibles de façon groupée (et donc de considérer des groupes de trajectoires candidates associées respectivement aux différents points cibles). Cela peut notamment permettre de prendre en compte dans le calcul de la fonction de coût des caractéristiques qui dépendent des trajectoires candidates les unes par rapport aux autres. Par exemple, cela peut permettre de prendre en compte dans le calcul de la fonction de coût un angle relatif maximal entre les différentes trajectoires deux à deux (il peut être avantageux de minimiser cet angle relatif). Selon un autre exemple, cela peut permettre de prendre en compte un écart entre une distance séparant les différentes trajectoires deux à deux par rapport à une valeur cible (la valeur cible peut notamment être issue de recommandations du fabricant de l’instrument médical utilisé). Dispositif (10) de traitement de données comprenant un processeur (11), une mémoire (12) informatique et un écran (13) d’affichage, la mémoire (12) informatique comprend des instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur (11), configure le processeur (11) pour mettre en œuvre un procédé (100) d’aide à la sélection d’au moins une trajectoire optimale pour une intervention médicale mini-invasive pour traiter un os d’un patient, le processeur (11) est configuré pour : obtenir (101) un modèle anatomique en trois dimensions du patient à partir d’images médicales préalablement acquises sur le patient, le modèle anatomique comprenant une représentation de l’enveloppe corporelle (21) et de l’os à traiter, identifier (102) dans le modèle anatomique au moins un point cible à atteindre dans l’os à traiter, effectuer au moins une itération pour laquelle le processeur est configuré pour : déterminer (103) une région d'échantillonnage et une résolution d'échantillonnage pour échantillonner des points d'entrée candidats (22) dans le modèle anatomique au niveau de l’enveloppe corporelle (21) du patient, chaque point d'entrée candidat (22) appartenant à la région d'échantillonnage, la résolution d'échantillonnage étant représentative d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats (22), chaque paire formée par le point cible et un point d'entrée candidat (22) formant une trajectoire candidate, éliminer (104) des trajectoires candidates en fonction d’au moins un critère de validité prédéterminé, pour chaque trajectoire candidate restante, quantifier chacune d’une pluralité de caractéristiques prédéterminées, parmi lesquelles une distance minimale entre une partie de la trajectoire candidate située à l’intérieur de l’os à traiter et une paroi corticale de l’os, et calculer (105) au moins une fonction de coût à partir des caractéristiques quantifiées, afficher (106) sur l’écran (13) d’affichage, en superposition avec le modèle anatomique, une partie au moins des trajectoires candidates restantes avec, pour chaque trajectoire candidate (31) affichée, un moyen de visualisation rapide d’une valeur de la fonction de coût, obtenir (107) la sélection, par un utilisateur, pour ledit au moins un point cible, d’une trajectoire considérée comme optimale parmi les trajectoires candidates (31) affichées. Dispositif (10) selon la revendication 1 dans lequel le processeur (11) est configuré pour effectuer au moins deux itérations, et dans lequel, pour une itération de rang n, n étant un nombre entier strictement supérieur à un : la région d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée pour être plus petite que la région d'échantillonnage déterminée pour l'itération de rang (n-1), et pour inclure le point d’entrée candidat (22) correspondant la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1), et la résolution d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée pour être plus fine que la résolution d'échantillonnage déterminée pour l’itération de rang (n-1). Dispositif (10) selon la revendication 2 dans lequel la résolution d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée en fonction d'une variabilité de la fonction de coût calculée pour l'itération de rang (n-1) au voisinage de la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1). Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 2 à 3 dans lequel la région d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée en fonction d'une variabilité de la fonction de coût calculée pour l'itération de rang (n-1) au voisinage de la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1). Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel, pour échantillonner les points d'entrée candidats (22), le processeur (11) est configuré pour déterminer dans le modèle anatomique, au niveau de l’enveloppe corporelle (21) du patient, un ensemble de points définis par un système de coordonnées sphériques centré sur le point cible, chaque point étant défini par une distance r i,j du point cible et par deux angles α i et β j , les angles α i et β j étant définis de telle sorte que, pour des indices i et j correspondant à des nombres entiers strictement positifs : et où R est représentatif d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats (22) au niveau de l’enveloppe corporelle (21) du patient. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 dans lequel un critère de validité permet de vérifier, pour une trajectoire candidate donnée, au moins un des éléments suivants : une validité de la longueur de la trajectoire candidate par rapport à un instrument médical envisagé pour l’intervention, une possibilité de configurer un bras robotisé équipé d’un instrument médical pour que ledit instrument médical puisse suivre la trajectoire candidate, une présence d’objets apposés sur le patient et faisant obstacle à la trajectoire candidate, une intersection de la trajectoire candidate avec au moins une structure anatomique critique interne au corps du patient. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel plusieurs critères de validité sont considérés pour éliminer des trajectoires candidates, et les différents critères de validité sont évalués selon un ordre défini en fonction, pour chaque critère de validité, d’un temps de calcul estimé nécessaire pour évaluer ledit critère de validité. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 dans lequel la pluralité de caractéristiques d’une trajectoire candidate comprend au moins une des caractéristiques suivantes : une distance minimale entre la trajectoire candidate et une structure anatomique critique interne au corps du patient, une longueur de l’intersection entre la trajectoire candidate et l’os à traiter, un angle d’incidence minimal entre la trajectoire candidate et une interface anatomique traversée par la trajectoire candidate, une distance minimale entre une enveloppe de la région à traiter et une enveloppe d’une région d’ablation estimée pour la trajectoire candidate, un écart angulaire entre la trajectoire candidate et un grand axe de la région à traiter. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel plusieurs fonctions de coût sont calculées à partir des caractéristiques quantifiées, chaque fonction de coût étant calculée en fonction d’un ensemble différent de pondérations attribuées respectivement aux différentes caractéristiques quantifiées, et le processeur (11) est configuré pour obtenir une indication, par un utilisateur, de la fonction de coût à considérer pour l’affichage des trajectoires candidates. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 dans lequel le moyen de visualisation rapide de la valeur de la fonction de coût pour chaque trajectoire candidate (31) affichée comporte un code couleur associant différentes couleurs respectivement à différentes valeurs de la fonction de coût. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 dans lequel le processeur (11) est configuré pour afficher les quantifications déterminées pour les caractéristiques de la trajectoire sélectionnée par l’utilisateur. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 11 dans lequel le processeur (11) est configuré pour obtenir (110), pour au moins une trajectoire candidate (31) affichée, une évaluation par l’utilisateur de ladite trajectoire candidate, et pour mettre à jour (111) la fonction de coût en fonction de ladite évaluation. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications 1 à 12 dans lequel le processeur (11) est configuré pour : déterminer (120) dans le modèle anatomique, postérieurement à l’intervention, une trajectoire réelle suivie par un instrument médical pendant l’intervention, à partir d’images médicales acquises sur le patient à un instant où l’instrument médical est en place, déterminer (121) une valeur de la fonction de coût pour la trajectoire réelle, calculer (122) un écart entre la valeur de la fonction de coût de la trajectoire candidate sélectionnée pour l’intervention et la valeur de la fonction de coût de la trajectoire réelle. Dispositif (10) selon la revendication 13 dans lequel le processeur (11) est configuré pour comparer l’écart calculé avec un seuil prédéterminé et afficher (123) une indication relative à la valeur de l’écart calculé. Dispositif (10) selon la revendication 13 dans lequel le processeur est configuré pour : obtenir (124) une évaluation de la trajectoire réelle par l’utilisateur, déterminer (125), en fonction de l’écart calculé et de l’évaluation obtenue, une valeur statistique représentative de la variabilité de la fonction de coût, éliminer (126) des trajectoires candidates considérées comme équivalentes selon la valeur statistique ainsi obtenue.