Brevet FR3156226A1 — publié le 20250606

La présente invention concerne un procédé de génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle, ladite image d’entrée tridimensionnelle représentant une partie d’un corps d’un sujet, ladite partie comprenant une portion osseuse. Figure 11a Procédé et dispositif de génération d’une image synthétique tridimensionnelle À partir d’une image d’entrée tridimensionnelle DOMAINE La présente invention concerne le domaine de la génération d’images médicales. Avantageusement, l’invention concerne la génération d’images d’une partie du corps d’un sujet, et plus particulièrement d’une portion osseuse du corps, notamment d’une portion osseuse présentant des spécificités anatomiques complexes, telle que le bassin. Plus spécifiquement, l’invention concerne un procédé et un dispositif de génération d’une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle. Elle concerne également un programme d’ordinateur et un support lisible par ordinateur mémorisant un tel programme d’ordinateur. CONTEXTE Des procédés impliquant des réseaux de neurones profonds sont implémentés pour l’analyse d’images. En particulier, les réseaux de neurones profonds sont de plus en plus utilisés dans le domaine médical, par exemple pour aider au diagnostic. Afin de rendre un réseau de neurones efficace, un processus d’entraînement doit être mené avant de mettre en œuvre le réseau de neurones correspondant. Un tel processus d’entraînement nécessite des ensembles de données substantiels et qualitatifs afin d’assurer de bonnes performances au réseau de neurones correspondant. Cependant, dans le domaine médical, il peut être difficile d’accéder à un grand nombre d’images. En effet, la collecte de données est coûteuse et demande beaucoup de travail. En outre, les préoccupations relatives à la confidentialité des données médicales imposent des restrictions sur le partage des données. Ces inconvénients limitent donc l’accès aux ensembles de données médicales accessibles au public, ce qui entrave la mise en œuvre rapide de procédés de pointe dans les domaines de la médecine et du diagnostic. Résumé La présente invention vise ainsi à augmenter les ensembles de données médicales qui peuvent être utilisés pour entraîner des réseaux de neurones pour l’analyse d’images médicales. La présente invention est particulièrement avantageuse pour les images médicales qui comprennent une portion osseuse du corps d’un patient. Un aspect de l’invention concerne un procédé de génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle, le procédé comprenant : - réception d’une image d’entrée tridimensionnelle représentant une partie d’un corps d’un sujet, ladite partie comprenant une portion osseuse, - conversion de l’image d’entrée tridimensionnelle en un premier vecteur qui présente des dimensions inférieures aux dimensions de l’image d’entrée tridimensionnelle, - détermination, à l’aide d’un module de diffusion, d’un vecteur modifié par application d’un traitement de diffusion au premier vecteur, le vecteur modifié correspondant à une représentation bruitée du premier vecteur, ledit module de diffusion étant configuré pour recevoir, en entrée, le premier vecteur et pour fournir, en sortie, le vecteur modifié, - détermination, à l’aide d’un module de diffusion inverse, d’un second vecteur par application d’un traitement de diffusion inverse au vecteur modifié, le second vecteur correspondant à une représentation débruitée du vecteur modifié, ledit module de diffusion inverse étant configuré pour recevoir, en entrée, le vecteur modifié et pour fournir, en sortie, le second vecteur, et - conversion du second vecteur en une image synthétique tridimensionnelle qui présente les mêmes dimensions que l’image d’entrée tridimensionnelle, l’image synthétique tridimensionnelle représentant ladite partie du corps du sujet, ladite partie comprenant la portion osseuse. Par « image d’entrée tridimensionnelle », on entend une image réelle acquise lors de l’examen d’un patient. L’image réelle peut être acquise, par exemple, par tomodensitométrie (ou CT-scan pour « Computed Tomography scan » selon l’acronyme d’origine anglo-saxonne couramment utilisé). Par « image synthétique tridimensionnelle », on entend une image générée par le procédé de l’invention. Autrement dit, une image synthétique est une image simulée, par le procédé de l’invention, qui n’est pas directement obtenue par l’examen d’un patient. Par « vecteur », on entend une représentation matricielle en trois dimensions (et non un vecteur colonne). Comme détaillé ci-après, les inventeurs ont mis au point un procédé de génération d’images synthétiques à partir d’images d’entrée réelles représentant une portion osseuse du corps du sujet. Ce procédé de génération permet de conserver les détails anatomiques de la portion osseuse. Par conséquent, en partant d’une image réelle comprenant la portion osseuse, le procédé de l’invention permet de générer une image synthétique correspondante qui conserve les particularités principales de l’image réelle. Cela permet de préserver la structure spatiale des images médicales. Ce point est crucial en imagerie médicale, car l’agencement spatial des structures osseuses est essentiel pour effectuer un diagnostic et une analyse précis. Jusqu’à présent, à la connaissance des inventeurs, personne n’a pensé à générer de telles images synthétiques comprenant une portion osseuse et notamment représentant le bassin d’un sujet. Selon la connaissance des inventeurs, le procédé de l’invention est le premier à être mis au point pour générer efficacement des images synthétiques du bassin. En outre, en raison du traitement de diffusion et du traitement de diffusion inverse (et de l’ajout et de l’élimination successifs de composantes de bruit), une même image d’entrée peut être utilisée plusieurs fois pour générer une pluralité d’images synthétiques différentes qui conserveront les particularités principales de l’image d’entrée. Le procédé selon l’invention est particulièrement avantageux pour les images médicales qui sont des tomodensitogrammes. En effet, les tomodensitogrammes ne présentent habituellement pas une résolution aussi bonne que celle des images IRM. Il est donc difficile de générer des images synthétiques de haute qualité à partir de tomodensitogrammes réels. Comme présenté ci-après, le procédé de génération selon l’invention permet de générer des images synthétiques à partir de tomodensitogrammes qui préservent tous les détails anatomiques de la portion osseuse concernée (ici le bassin). Autrement dit, le procédé de l’invention permet de générer des images synthétiques qui reproduisent fidèlement les détails anatomiques de la portion osseuse concernée, même si la résolution des images d’entrée n’est pas très élevée. Selon la connaissance des inventeurs, le procédé de l’invention est le premier à être mis au point pour générer des images synthétiques tridimensionnelles à partir d’images d’entrée tridimensionnelles présentant une qualité moyenne. Par conséquent, les images synthétiques générées peuvent être utilisées pour enrichir les ensembles de données d’entraînement des réseaux de neurones afin d’entraîner efficacement les réseaux de neurones correspondants qui sont utilisés dans le domaine médical. D’autres caractéristiques non limitatives et avantageuses de l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - la portion osseuse est le bassin ; - la conversion de l’image d’entrée tridimensionnelle en premier vecteur est mise en œuvre en utilisant une partie d’encodage d’un réseau de neurones artificiels, la partie d’encodage étant configurée pour recevoir, en entrée, l’image d’entrée tridimensionnelle et pour fournir, en sortie, le premier vecteur ; - la conversion du second vecteur en image synthétique tridimensionnelle est mise en œuvre en utilisant une partie de décodage du réseau de neurones artificiels, la partie de décodage étant configurée pour recevoir, en entrée, le second vecteur et pour fournir, en sortie, l’image synthétique tridimensionnelle ; - le réseau de neurones artificiels est un autoencodeur ; - le traitement de diffusion comprend une composition de fonctions de diffusion appliquées au premier vecteur, chaque fonction de diffusion correspondant à l’ajout d’une composante de bruit ; - le traitement de diffusion inverse comprend une composition de fonctions de diffusion inverse appliquée au vecteur modifié, chaque fonction de diffusion correspondant à l’élimination de la composante de bruit ; - la composante de bruit est une composante avec une distribution gaussienne ; - chaque fonction de diffusion correspond à une chaîne de Markov ; - le traitement de diffusion comprend l’application d’une pluralité de chaînes de Markov successives, deux chaînes de Markov successives de la pluralité de chaînes de Markov successives étant séparées par un pas de temps, le traitement de diffusion étant associé à un nombre T de pas de temps ; - le module de diffusion inverse comprend un réseau de neurones convolutif, le réseau de neurones convolutif étant configuré pour mettre en œuvre une fonction de diffusion inverse correspondante ; - le nombre T de pas de temps est supérieur à 100 ; - le nombre T de pas de temps est supérieur à 500 ; - le nombre T de pas de temps est supérieur à 1000 ; - le procédé comprend, avant la conversion de l’image d’entrée tridimensionnelle, un prétraitement de l’image d’entrée tridimensionnelle, afin d’obtenir une image tridimensionnelle prétraitée, le premier vecteur étant obtenu par conversion de ladite image tridimensionnelle prétraitée ; - le prétraitement de l’image d’entrée tridimensionnelle comprend une extraction de la partie comprenant la portion osseuse, de sorte que l’image tridimensionnelle prétraitée soit focalisée sur ladite partie comprenant la portion osseuse ; - l’extraction de la partie comprenant la portion osseuse comprend : a) segmentation de l’image d’entrée tridimensionnelle afin d’identifier ladite partie comprenant la portion osseuse, b) détermination d’un masque correspondant à ladite partie comprenant la portion osseuse sur la base de l’image d’entrée tridimensionnelle segmentée, et c) génération d’une image tridimensionnelle prétraitée intermédiaire par application dudit masque à l’image d’entrée tridimensionnelle ; - le prétraitement de l’image d’entrée tridimensionnelle comprend un recadrage et un redimensionnement de l’image tridimensionnelle prétraitée intermédiaire ; et - le prétraitement de l’image d’entrée tridimensionnelle comprend une exécution d’un ajustement d’une orientation spatiale de l’image tridimensionnelle prétraitée intermédiaire. Un autre aspect de l’invention concerne un procédé de génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle à l’aide d’un dispositif de traitement d’images qui inclut un ou plusieurs processeurs, une ou plusieurs mémoires incluant des instructions exécutables par machine stockées dans les une ou plusieurs mémoires pour la mise en œuvre d’un premier réseau de neurones, d’un modèle de diffusion et d’un réseau de neurones de diffusion inverse, le procédé comprenant : - une réception, par le dispositif de traitement d’images, d’une image d’entrée tridimensionnelle représentant une partie d’un corps d’un sujet, ladite partie comprenant une portion osseuse, - une conversion, par le premier réseau de neurones, de l’image d’entrée tridimensionnelle en un premier vecteur qui présente des dimensions inférieures aux dimensions de l’image d’entrée tridimensionnelle, - une détermination, à l’aide du modèle de diffusion, d’un vecteur modifié par application d’un traitement de diffusion au premier vecteur, le vecteur modifié correspondant à une représentation bruitée du premier vecteur, ledit modèle de diffusion étant configuré pour recevoir, en entrée, le premier vecteur et pour fournir, en sortie, le vecteur modifié, - une détermination, à l’aide du réseau de neurones de diffusion inverse, d’un second vecteur par application d’un traitement de diffusion inverse au vecteur modifié, le second vecteur correspondant à une représentation débruitée du vecteur modifié, ledit réseau de neurones de diffusion inverse étant configuré pour recevoir, en entrée, le vecteur modifié et pour fournir, en sortie, le second vecteur, et - une conversion, avec le premier réseau de neurones, du second vecteur en une image synthétique tridimensionnelle qui présente les mêmes dimensions que l’image d’entrée tridimensionnelle, l’image synthétique tridimensionnelle représentant ladite partie du corps du sujet, ladite partie comprenant la portion osseuse. Dans un mode de réalisation, la conversion de l’image d’entrée tridimensionnelle en premier vecteur est réalisée par la partie d’encodage du premier réseau de neurones. Dans un mode de réalisation, la conversion du second vecteur en image synthétique tridimensionnelle est réalisée par la partie de décodage du premier réseau de neurones. Dans un mode de réalisation, le modèle de diffusion est basé sur une fonction de diffusion correspondant à une ou plusieurs chaînes de Markov. Un autre aspect de l’invention concerne un procédé de génération d’images tridimensionnelles d’une portion osseuse pour entraîner un réseau de neurones d’un système d’analyse d’images médicales, le procédé comprenant : - la génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle à l’aide d’un dispositif de traitement d’images qui inclut un ou plusieurs processeurs, une ou plusieurs mémoires incluant des instructions exécutables par machine stockées dans les une ou plusieurs mémoires pour la mise en œuvre d’un premier réseau de neurones, d’un modèle de diffusion et d’un réseau de neurones de diffusion inverse, la génération comprenant : - la réception, par le dispositif de traitement d’images, d’une image d’entrée tridimensionnelle représentant une partie d’un corps d’un sujet, ladite partie comprenant la portion osseuse, - la conversion, par le premier réseau de neurones, de l’image d’entrée tridimensionnelle en un premier vecteur qui présente des dimensions inférieures aux dimensions de l’image d’entrée tridimensionnelle, - la détermination, à l’aide du modèle de diffusion, d’un vecteur modifié par application d’un traitement de diffusion au premier vecteur, le vecteur modifié correspondant à une représentation bruitée du premier vecteur, ledit modèle de diffusion étant configuré pour recevoir, en entrée, le premier vecteur et pour fournir, en sortie, le vecteur modifié, - la détermination, à l’aide du réseau de neurones de diffusion inverse, d’un second vecteur par application d’un traitement de diffusion inverse au vecteur modifié, le second vecteur correspondant à une représentation débruitée du vecteur modifié, ledit réseau de neurones de diffusion inverse étant configuré pour recevoir, en entrée, le vecteur modifié et pour fournir, en sortie, le second vecteur, et - la conversion, avec le premier réseau de neurones, du second vecteur en une image synthétique tridimensionnelle qui présente les mêmes dimensions que l’image d’entrée tridimensionnelle, l’image synthétique tridimensionnelle représentant ladite partie du corps du sujet, ladite partie comprenant la portion osseuse, et - l’entraînement du réseau de neurones du système d’analyse d’images médicales avec ladite image synthétique tridimensionnelle. Dans un mode de réalisation, la conversion de l’image d’entrée tridimensionnelle en premier vecteur est réalisée par la partie d’encodage du premier réseau de neurones. Dans un mode de réalisation, la conversion du second vecteur en l’image synthétique tridimensionnelle est réalisée par la partie de décodage du premier réseau de neurones. Dans un mode de réalisation, le modèle de diffusion est basé sur une fonction de diffusion correspondant à une ou plusieurs chaînes de Markov. Un autre aspect de l’invention concerne un dispositif de génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle, le dispositif comprenant une unité de commande configurée pour : - recevoir une image d’entrée tridimensionnelle représentant une partie d’un corps d’un sujet, ladite partie comprenant une portion osseuse, - convertir l’image d’entrée tridimensionnelle en un premier vecteur qui présente des dimensions inférieures aux dimensions de l’image d’entrée tridimensionnelle, - déterminer, à l’aide d’un module de diffusion, un vecteur modifié par application d’un traitement de diffusion au premier vecteur, le vecteur modifié correspondant à une représentation bruitée du premier vecteur, ledit module de diffusion étant configuré pour recevoir, en entrée, le premier vecteur et pour fournir, en sortie, le vecteur modifié, - déterminer, à l’aide d’un module de diffusion inverse, un second vecteur par application d’un traitement de diffusion inverse au vecteur modifié, le second vecteur correspondant à une représentation débruitée du vecteur modifié, ledit module de diffusion inverse étant configuré pour recevoir, en entrée, le vecteur modifié et pour fournir, en sortie, le second vecteur, et - convertir le second vecteur en une image synthétique tridimensionnelle qui présente les mêmes dimensions que l’image d’entrée tridimensionnelle, l’image synthétique tridimensionnelle représentant ladite partie du corps du sujet, ladite partie comprenant la portion osseuse. Un autre aspect de l’invention concerne un dispositif de traitement d’images pour générer au moins une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle, le dispositif de traitement d’images comprenant une unité de commande qui inclut un ou plusieurs processeurs, une ou plusieurs mémoires incluant des instructions exécutables par machine stockées dans les une ou plusieurs mémoires pour la mise en œuvre d’un premier réseau de neurones, d’un modèle de diffusion et d’un réseau de neurones de diffusion inverse et pour effectuer le procédé comprenant : - recevoir, par le dispositif de traitement d’images, une image d’entrée tridimensionnelle représentant une partie d’un corps d’un sujet, ladite partie comprenant une portion osseuse, - convertir, par le premier réseau de neurones, l’image d’entrée tridimensionnelle en un premier vecteur qui présente des dimensions inférieures aux dimensions de l’image d’entrée tridimensionnelle, - déterminer, à l’aide du modèle de diffusion, un vecteur modifié par application d’un traitement de diffusion au premier vecteur, le vecteur modifié correspondant à une représentation bruitée du premier vecteur, ledit modèle de diffusion étant configuré pour recevoir, en entrée, le premier vecteur et pour fournir, en sortie, le vecteur modifié, - déterminer, à l’aide d’un réseau de neurones de diffusion inverse, un second vecteur par application d’un traitement de diffusion inverse au vecteur modifié, le second vecteur correspondant à une représentation débruitée du vecteur modifié, ledit réseau de neurones de diffusion inverse étant configuré pour recevoir, en entrée, le vecteur modifié et pour fournir, en sortie, le second vecteur, et - convertir, par le premier réseau de neurones, le second vecteur en une image synthétique tridimensionnelle qui présente les mêmes dimensions que l’image d’entrée tridimensionnelle, l’image synthétique tridimensionnelle représentant ladite partie du corps du sujet, ladite partie comprenant la portion osseuse. Dans un mode de réalisation, la conversion de l’image d’entrée tridimensionnelle en premier vecteur est réalisée par la partie d’encodage du premier réseau de neurones. Dans un mode de réalisation, la conversion du second vecteur en image synthétique tridimensionnelle est réalisée par la partie de décodage du premier réseau de neurones. Dans un mode de réalisation, le modèle de diffusion est basé sur une fonction de diffusion correspondant à une ou plusieurs chaînes de Markov. L’invention propose également un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur et configuré de sorte que le processeur réalise un procédé tel que présenté ci-dessus lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. Enfin, l’invention propose un support lisible par ordinateur (non transitoire) stockant un tel programme d’ordinateur. D’autres particularités et bénéfices du procédé et de l’appareil divulgués ici ressortiront de la description qui suit de modes de réalisation non limitatifs, en référence aux dessins annexés. La présente invention est illustrée à titre d’exemple, et non de limitation, sur les figures des dessins qui l’accompagnent, sur lesquelles des références numériques similaires font référence à des éléments similaires et sur lesquelles : - FIG. 1 La FIG. 1 représente, sous une forme fonctionnelle, un dispositif de génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle configuré pour mettre en œuvre un procédé de génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle selon l’invention ; - FIG. 2 La FIG. 2 représente un exemple d’architecture d’un réseau de neurones artificiels global utilisé dans la présente invention ; - FIG. 3 La FIG. 3 représente un exemple d’organigramme du procédé de génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle selon l’invention ; - FIG. 4 , FIG. 4 , FIG. 4 Les Figures 4a, 4b, 4c représentent trois exemples d’images d’entrée utilisées dans le procédé de génération de l’invention ; - FIG. 5 La FIG. 5 représente un exemple d’organigramme d’un processus de prétraitement selon l’invention ; - FIG. 6 La FIG. 6 montre un exemple d’un masque binaire obtenu lors de la mise en œuvre du processus de prétraitement de la FIG. 5 ; - FIG. 7 La FIG. 7 montre un exemple d’une première image intermédiaire prétraitée obtenue après une étape d’extraction du processus de prétraitement de la FIG. 5 ; - FIG. 8 La FIG. 8 montre un exemple d’une deuxième image intermédiaire prétraitée obtenue après les étapes de recadrage et de redimensionnement du processus de prétraitement de la FIG. 5 ; - FIG. 9 La FIG. 9 montre un exemple d’une troisième image intermédiaire prétraitée obtenue après une étape d’ajustement de l’orientation spatiale du processus de prétraitement de la FIG. 5 ; - FIG. 10 La FIG. 10 montre un exemple d’une image prétraitée obtenue par la mise en œuvre des processus de prétraitement de la FIG. 5 ; et - FIG. 11 , FIG. 11 , FIG. 11 Les Figures 11a à 11c représentent des exemples d’images synthétiques générées par le procédé de génération de la FIG. 3 . DESCRIPTION détaillée La présente invention vise à augmenter les ensembles de données médicales qui peuvent être utilisés pour entraîner des réseaux de neurones pour l’analyse d’images médicales afin d’améliorer la fiabilité et l’efficacité de tels réseaux de neurones dans ce contexte médical. En particulier, la présente invention propose un procédé de génération d’images synthétiques tridimensionnelles à partir d’images d’entrée tridimensionnelles. Afin d’alléger la description, l’« image synthétique tridimensionnelle » est également appelée « image synthétique » dans ce qui suit. L’« image d’entrée tridimensionnelle » est également nommée « image d’entrée ». Dans la présente description, une image d’entrée correspond à une image réelle acquise lors de l’examen d’un patient. L’image d’entrée est ainsi une image originale obtenue à partir de machines destinées à réaliser des examens médicaux. À titre d’exemple, les images d’entrée sont des tomodensitogrammes acquis à partir de sources de tomodensitométrie (CT pour « Computed Tomodensitometry »). Au contraire, une image synthétique correspond à une image générée par le procédé de l’invention. En d’autres termes, une image synthétique correspond à une image obtenue par le procédé de l’invention. L’image synthétique comprend les caractéristiques d’une image d’entrée sans être directement obtenue par l’examen d’un patient. Autrement dit, une image synthétique est une image simulée, par le procédé de l’invention, sur la base de l’image d’entrée. Dans ce qui suit, chaque image (image d’entrée ou image synthétique) est représentée par une pluralité de voxels. Une image tridimensionnelle signifie ici que l’image est définie sous la forme d’une matrice. À titre d’exemple, une taille moyenne de chaque image est d’au moins 512 x 512 x 500 voxels. De préférence, la taille de chaque image considérée est d’au moins 128 x 128 x 128 voxels. Dans la présente description, un « voxel » correspond à un volume élémentaire défini dans l’image tridimensionnelle correspondante. Un voxel est l’équivalent tridimensionnel dans une image tridimensionnelle d’un pixel bidimensionnel dans une image bidimensionnelle. Ici, l’image d’entrée est par exemple un tomodensitogramme. La présente invention est particulièrement avantageuse pour les images médicales qui comprennent une portion osseuse du corps d’un patient. Plus particulièrement, elle s’applique pour des portions osseuses complexes, c’est-à-dire pour des portions osseuses avec une pluralité de détails anatomiques. De préférence ici, la portion osseuse est le bassin du patient (tel que visible sur les Figures 4a à 4c). Dans ce qui suit, l’invention est illustrée à l’aide d’images de bassin, cependant la présente invention peut s’appliquer à chaque portion osseuse du corps d’un patient. La FIG. 1 représente, sous une forme fonctionnelle, un exemple d’un dispositif 1 de génération d’au moins une image synthétique Ims à partir d’une image d’entrée Imr configuré pour mettre en œuvre la présente invention. Ce dispositif 1 comprend une unité de commande 2 avec un processeur 5 et une mémoire 7. Le dispositif 1 peut être un dispositif de traitement d’images et comprend des circuiteries électroniques pour exécuter ses différents modules. Le dispositif 1 est configuré pour exécuter un ensemble de modules fonctionnels. Il comprend par exemple un module d’entraînement 10, un module de prétraitement 12 et un module de génération 14. Comme visible sur la FIG. 1 , le module de génération 14 comprend un module de diffusion 15 et un module de diffusion inverse 16. Chacun de ces modules est par exemple exécuté à l’aide d’un processeur exécutant des instructions logicielles correspondant au module concerné et stockées dans la mémoire 7 associée au processeur 5 de l’unité de commande 2. Plusieurs modules peuvent dans ce contexte être exécuté par un même processeur, qui peut exécuter différentes portions logicielles correspondant respectivement aux différents modules. En variante, il pourrait y avoir plus d’une mémoire pour stocker le processeur exécutant des instructions logicielles associées aux différents modules et plus d’un processeur pour exécuter le processeur exécutant des instructions logicielles des différents modules du dispositif 1. Les une ou plusieurs mémoires peuvent également être utilisées pour stocker les images d’entrée tridimensionnelles reçues par le dispositif 1. À titre d’exemple, le processeur comprend une unité centrale de traitement (CPU) et/ou une unité de traitement graphique (GPU). De préférence, le dispositif 1 comprend ici une CPU et une GPU. Selon une variante possible, certains des modules peuvent être exécutés chacun au moyen d’un circuit électronique dédié, tel qu’un circuit intégré à application spécifique. Le processeur 5 est également configuré pour mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels global NN (également noté réseau de neurones global NN dans la suite), impliqué dans le procédé de génération de l’image synthétique Ims à partir de l’image d’entrée Imr tel que décrit dans la suite. La FIG. 2 représente un exemple de structure du réseau de neurones global NN mis en œuvre dans la présente invention. Ce réseau de neurones global NN comprend un premier réseau de neurones artificiels AutoNN, un modèle de diffusion Diff et un réseau de diffusion inverse RDiff. Ici, le réseau de neurones global NN est défini comme un modèle génératif. Le premier réseau de neurones artificiels AutoNN est configuré pour fournir, en sortie, une représentation (ici une image Ims) qui correspond le plus possible à la représentation fournie en entrée (ici une image Imr aussi). En pratique, cette correspondance est évaluée par minimisation d’une fonction de coût basée sur la représentation de sortie et sur la représentation d’entrée. Comme visible sur la FIG. 2 , le premier réseau de neurones artificiels AutoNN comprend une partie d’encodage Enc et une partie de décodage Dec. La partie d’encodage Enc est un réseau de neurones configuré pour compresser les données qu’il reçoit en entrée (ici l’image Imr) tout en conservant des caractéristiques fiables des données reçues en entrée. En d’autres termes, la partie d’encodage Enc est configurée pour transformer les données d’entrée (ici l’image Imr) en une représentation qui est définie dans un espace spécifique de dimensions inférieures (cet espace spécifique est habituellement appelé « espace latent »). Considérant que la partie d’encodage Enc reçoit, ici, une image Imr en entrée, la partie d’encodage Enc est configurée pour fournir, en sortie, un vecteur z de dimensions inférieures à celles de l’image Imr reçue en entrée. Ce vecteur z (également noté « vecteur latent z » dans la suite) correspond à une autre représentation de l’image Imr reçue en entrée. Cette autre représentation conserve les caractéristiques les plus pertinentes de l’image Imr reçue en entrée, c’est-à-dire les caractéristiques qui caractérisent le mieux cette image, et avec des dimensions inférieures à celle de cette image Imr. Selon un mode de réalisation ici, la partie d’encodage Enc reçoit l’image Imr en entrée. Les dimensions de cette image Imr sont par exemple d’au moins 128 x 128 x 128 voxels. En pratique, la partie d’encodage Enc réduit progressivement les dimensions de l’image Imr à travers une série de couches. La partie d’encodage Enc produit ainsi le vecteur latent z , qui est une projection de l’image Imr dans l’espace latent. Le vecteur z est ainsi une représentation latente de l’image Imr. Ici, les dimensions du vecteur latent z sont par exemple d’au moins 30 x 24 x 30 voxels. L’opération de la partie d’encodage Enc peut s’écrire de la manière suivante : , X représentant l’image Imr ( X est une représentation matricielle de l’image Imr), W une matrice de poids associée à la partie d’encodage Enc, b un biais associé à la partie d’encodage Enc et σ une fonction d’activation. La fonction d’activation σ est par exemple une fonction sigmoïde ou une fonction Unité Linéaire Rectifiée (communément notée ReLU). La partie de décodage Dec fonctionne à l’inverse de la partie d’encodage Enc. La partie de décodage Dec est un réseau de neurones configuré pour construire des données de sortie à partir d’un vecteur (noté sur la FIG. 2 ) de dimensions inférieures. En pratique, la partie de décodage Dec est configurée pour générer une sortie qui est aussi proche que possible de l’entrée fournie à la partie d’encodage Enc. Les similitudes sont évaluées en considérant l’optimisation d’une fonction de coût prenant en compte la sortie de la partie de décodage Dec et l’entrée de la partie d’encodage Enc. En pratique, la partie de décodage Dec est un réseau de neurones qui est la transposition de la partie d’encodage Enc. À titre d’exemple ici, le premier réseau de neurones artificiels AutoNN est un autoencodeur. En d’autres termes, le premier réseau de neurones artificiels AutoNN est entraîné pour fournir, en sortie, une image Ims qui est aussi proche que possible de l’image d’entrée Imr. De plus amples détails sur ce type de réseaux de neurones peuvent se trouver dans l’article « Autoencoders » écrit par Bank D., Koenigstein N. et Giryes R., 2020. Comme représenté sur la FIG. 2 , le réseau de neurones global NN comprend également le modèle de diffusion Diff qui est configuré pour mettre en œuvre un traitement de diffusion. Le modèle de diffusion Diff est ici mis en œuvre par le processeur 5 de l’unité de commande 2. Plus particulièrement, ce modèle de diffusion Diff est configuré pour déterminer un vecteur modifié z T du vecteur latent z . En d’autres termes, le modèle de diffusion Diff est configuré pour introduire une composante de bruit ∈ T dans le vecteur latent z . Autrement dit, le modèle de diffusion Diff est configuré pour perturber le vecteur latent z avec la composante de bruit ∈ T afin d’obtenir un vecteur modifié z T qui représente une représentation bruitée de l’image d’entrée Imr. Ici, la composante de bruit ∈ T est par exemple une composante avec une distribution gaussienne. Le modèle de diffusion Diff est basé sur une fonction de diffusion qui correspond à une chaîne de Markov appliquée au vecteur latent z . Ici, le modèle de diffusion Diff est configuré pour perturber le vecteur latent z sur la base d’une composition de fonctions de diffusion appliquées au vecteur latent z . Chaque fonction de diffusion correspond à l’ajout d’une composante de bruit ∈ T . Par conséquent, le modèle de diffusion Diff est configuré pour perturber le vecteur latent z par l’introduction d’une pluralité de composantes de bruit ∈ T . En d’autres termes, le modèle de diffusion Diff est configuré pour introduire une pluralité de composantes de bruit ∈ T successives dans le vecteur latent z . L’opération mise en œuvre (c’est-à-dire, la composition des fonctions de diffusion) dans le modèle de diffusion Diff peut s’écrire comme suit : , avec des vecteurs latents intermédiaires z t dans lesquels sont introduites des composantes de bruit ∈ T successives, et une distribution de transition associée à l’introduction de la composante de bruit entre le vecteur latent intermédiaire z t-1 et le vecteur latent obtenu z t suivant. En pratique, chaque introduction de la composante bruit est ici mise en œuvre par le biais d’une chaîne de Markov (c’est-à-dire que chaque fonction de diffusion correspond à une chaîne de Markov). Plus particulièrement, afin d’introduire successivement une pluralité de composantes de bruit ∈ T , le modèle de diffusion Diff comprend l’application de chaînes de Markov successives. Deux chaînes de Markov successives (de la pluralité des chaînes de Markov) sont séparées par un pas de temps. En pratique, une chaîne de Markov est appliquée au vecteur latent intermédiaire z t-1 et fournit, en sortie, l’autre vecteur latent intermédiaire z t correspondant au vecteur latent intermédiaire z t-1 dans lequel la composante de bruit ∈ T est introduite. Ici, le modèle de diffusion Diff comprend un nombre T de pas de temps. En d’autres termes, une chaîne de Markov est appliquée T fois afin d’effectuer l’ajout de la composante de bruit ∈ T T fois. Ce nombre T est supérieur à 100. De préférence, ce nombre T est supérieur à 500. Plus préférentiellement encore, le nombre T est supérieur à 1000. L’utilisation d’une pluralité d’applications de chaînes de Markov est très avantageuse car elle permet de s’assurer que le vecteur latent z est « complètement détruit » et remplacé par une représentation bruyante correspondante. Le modèle de diffusion Diff est couplé au réseau de diffusion inverse RDiff. Le réseau de diffusion inverse RDiff est configuré pour récupérer un vecteur latent associé à l’image d’entrée Imr à partir du vecteur modifié z T (associé à la représentation bruitée). En d’autres termes, le réseau de diffusion inverse RDiff est configuré pour éliminer la composante de bruit ∈ T qui a été introduite par le modèle de diffusion Diff. Autrement dit, le réseau de diffusion inverse RDiff est configuré pour débruiter le vecteur modifié z T afin de restaurer les caractéristiques originales du vecteur latent z (et de l’image d’entrée Imr). En pratique, le réseau de diffusion inverse RDiff est configuré pour appliquer la transformation inverse (au vecteur modifié z T ) de celle qui a été appliquée au vecteur latent z par le modèle de diffusion Diff, afin d’obtenir un vecteur restauré . Le réseau de diffusion inverse RDiff comprend une chaîne multi-étapes appliquée au vecteur modifié z T . Ici, le réseau de diffusion inverse RDiff est configuré pour restaurer les caractéristiques originales du vecteur latent z , générant le vecteur restauré , par élimination récursive des composantes de bruit ∈ T qui ont été introduites par le modèle de diffusion Diff. En pratique, le réseau de diffusion inverse RDiff est configuré pour appliquer une composition de fonctions de diffusion inverse au vecteur modifié z T . Chaque fonction de diffusion inverse correspond à l’élimination de la composante de bruit ∈ T . En d’autres termes, le réseau de diffusion inverse RDiff est configuré pour éliminer itérativement la composante de bruit ∈ T du vecteur modifié z T . Autrement dit, le vecteur modifié z T est débruité par une pluralité d’opérations de débruitage successives. Le vecteur restauré est donc une version débruitée du vecteur modifié z T . Chaque opération de débruitage vise à éliminer la composante de bruit ∈ T pour obtenir un vecteur modifié intermédiaire z Ti . En pratique, chaque élimination de la composante de bruit est ici mise en œuvre par le biais d’un réseau de neurones convolutif. En d’autres termes, afin d’éliminer successivement une pluralité de composantes de bruit ∈ T , le réseau de diffusion inverse RDiff comprend une pluralité de réseaux de neurones convolutifs qui sont exécutés successivement. Chaque réseau de neurones convolutif reçoit, en entrée, le vecteur modifié intermédiaire z Ti-1 et fournit, en sortie, un autre vecteur modifié intermédiaire z Ti correspondant au vecteur modifié intermédiaire z Ti-1 dans lequel la composante de bruit ∈ T est éliminée. De préférence, le réseau de neurones convolutif est ici un réseau U-Net. Afin d’éliminer toutes les composantes de bruit qui ont été introduites par le modèle de diffusion Diff et de récupérer les caractéristiques originales du vecteur latent z (c’est-à-dire de compenser les T applications de la ou des chaînes de Markov qui ont introduit précédemment la pluralité de composantes de bruit ∈ T ), le réseau de diffusion inverse RDiff comprend le même nombre T de réseaux de neurones convolutifs. Comme indiqué précédemment, ce nombre T est supérieur à 100. Préférentiellement, ce nombre est supérieur à 500. De manière encore plus souhaitable, le nombre T est supérieur à 1000. Finalement, l’association du modèle de diffusion Diff et du réseau de diffusion inverse RDiff permet de perturber en continu le vecteur latent z (représentant les caractéristiques principales de l’image d’entrée Imr) par l’ajout d’une composante de bruit (ici avec une distribution gaussienne par exemple) afin d’obtenir un vecteur modifié z T du vecteur latent z correspondant à une représentation bruitée du vecteur latent z puis d’inverser ce processus pour générer le vecteur restauré qui présente les caractéristiques originales du vecteur latent z . Le dispositif 1 et le réseau de neurones global NN précédemment présentés sont utilisés pour mettre en œuvre le procédé de génération d’au moins une image synthétique Ims à partir de l’image d’entrée Imr. La FIG. 3 est un schéma montrant des étapes d’un exemple de procédé de génération d’au moins une image synthétique Ims à partir de l’image d’entrée Imr selon la présente invention. Avant la mise en œuvre du procédé de génération selon l’invention, un procédé préliminaire est mis en œuvre afin d’entraîner le réseau de neurones global NN. Plus particulièrement, ce procédé préliminaire est mis en œuvre afin d’entraîner les différentes parties du réseau de neurones global NN, c’est-à-dire le premier réseau de neurones artificiels AutoNN et le réseau de diffusion inverse RDiff. En pratique ici, le premier réseau de neurones artificiels AutoNN est entraîné séparément du réseau de diffusion inverse RDiff. Le premier réseau de neurones artificiels AutoNN est entraîné à l’aide d’images de référence qui comprennent la portion osseuse concernée du corps du sujet. Par exemple, de telles images de référence comprennent le bassin. Ces images de référence sont par exemple des images obtenues lors de l’examen de patients. Le procédé préliminaire consiste donc à ajuster les poids des nœuds du premier réseau de neurones artificiels AutoNN afin de réduire la différence entre les images obtenues en sortie du premier réseau de neurones artificiels AutoNN (lorsque les images de référence sont fournies en entrée) et les images de référence. En pratique ici, l’entraînement du premier réseau de neurones artificiels AutoNN consiste à optimiser des fonctions de perte (« loss functions ») telles que la fonction de perte L1, la fonction de perte perceptuelle et la fonction de régularisation KL (Kullback-Leibler). L’optimisation de ces fonctions de perte est implémentée à l’aide d’un optimiseur d’Adam avec, par exemple, un taux d’apprentissage égal à 1,10 -4 . L’entraînement du premier réseau de neurones artificiels AutoNN implique de répéter l’ajustement de poids un grand nombre de fois, tout en appliquant également successivement une pluralité d’images de référence distinctes. Une pluralité d’époques d’entraînement est donc effectuée pour entraîner le premier réseau de neurones artificiels AutoNN. Le nombre d’époques d’entraînement est par exemple supérieur à 500, de préférence, supérieur à 1000. L’exécution d’au moins 2000 époques d’entraînement permet de déterminer des hyperparamètres optimaux (tels que les poids de nœuds, la taille de lot et le taux d’apprentissage) du premier réseau de neurones artificiels AutoNN. Le procédé préliminaire est également mis en œuvre afin d’entraîner le réseau de diffusion inverse RDiff. À cette fin, le modèle de diffusion Diff et le réseau de diffusion inverse RDiff sont exécutés à l’aide de vecteurs latents de référence qui sont associés à des images de référence qui comprennent la portion osseuse concernée du corps du sujet. Ici, les vecteurs latents de référence sont par exemple associés aux images de référence utilisées pour entraîner le premier réseau de neurones artificiels AutoNN (tel que décrit précédemment). Avantageusement selon la présente invention, les vecteurs latents de référence sont associés au bassin. Le réseau de neurones global NN est donc entraîné de manière optimale pour gérer des images représentant le bassin du sujet. En variante, si une autre portion osseuse est considérée, les images de référence sont adaptées à cette autre portion osseuse considérée. Le procédé préliminaire consiste donc à ajuster les poids des nœuds du réseau de diffusion inverse RDiff afin de réduire la distance entre les vecteurs restaurés obtenus en sortie du réseau de diffusion inverse RDiff (lorsque les vecteurs latents de référence sont fournis en entrée du modèle de diffusion Diff) et les vecteurs latents de référence correspondants. En d’autres termes, lors du procédé préliminaire, les poids des nœuds du réseau de diffusion inverse RDiff sont ajustés de manière à ce que les vecteurs restaurés (obtenus en sortie du réseau de diffusion inverse RDiff) convergent vers les vecteurs latents de référence (fournis en entrée du modèle de diffusion Diff). L’entraînement du réseau de diffusion inverse RDiff implique de répéter l’ajustement de poids de nombreuses fois, tout en appliquant également successivement une pluralité de vecteurs modifiés de référence distincts en entrée du modèle de diffusion inverse Diff (les vecteurs modifiés de référence sont par exemple associés à des vecteurs latents de référence correspondants). Une pluralité d’époques d’entraînement sont ainsi effectuées pour entraîner le modèle de diffusion Diff et le réseau de diffusion inverse RDiff. Le nombre d’époques d’entraînement est supérieur à 500, de préférence, supérieur à 1000. L’exécution d’au moins 2000 époques d’entraînement permet de déterminer des hyperparamètres optimaux (tels que les poids de nœuds) du réseau de diffusion inverse RDiff. Le procédé de génération d’une image synthétique Ims à partir d’une image d’entrée Imr (également noté « procédé de génération » dans la suite) est ainsi mis en œuvre à la suite de procédé préliminaire présenté. Le procédé de génération est par exemple mis en œuvre par le processeur 5 de l’unité de commande 2. D’une manière générale, le procédé de génération est mis en œuvre par ordinateur. Comme représenté sur la FIG. 3 , le procédé de génération commence par une étape Rec de réception d’au moins une image d’entrée Imr. Cette image d’entrée Imr représente une partie du corps d’un sujet qui comprend une portion osseuse 50 du corps. Ici, la portion osseuse 50 est le bassin 50 du sujet. Les Figures 4a à 4c montrent trois exemples d’images d’entrée représentant le bassin 50 du sujet. En pratique, une pluralité images d’entrée Imr sont reçues par le processeur 5 de l’unité de commande 2. Cette pluralité d’images d’entrée Imr est par exemple stockée dans la mémoire 7 de l’unité de commande 2. Par souci de clarté, le procédé de génération est décrit en considérant une seule image d’entrée Imr mais ce procédé de génération s’applique de la même manière à toutes les images d’entrée Imr de la pluralité d’images d’entrée Imr. Le procédé de génération comprend alors un processus de prétraitement Pre-Proc de l’image d’entrée Imr. Le processus de prétraitement Pre-Proc vise à traiter l’image d’entrée Imr afin de rendre les étapes suivantes du procédé de génération plus efficaces. Le processus de prétraitement Pre-Proc est ici configuré pour obtenir une version prétraitée de l’image d’entrée Imr (également appelée image prétraitée Imr’ dans la suite). La FIG. 5 est un schéma montrant les étapes successives d’un exemple du processus de prétraitement Pre-Proc selon la présente invention. Comme visible sur la FIG. 5 , le processus de prétraitement Pre-Proc comprend tout d’abord une étape Ext d’extraction de la partie comprenant la portion osseuse 50 (ici le bassin) de sorte que l’image prétraitée Imr’ soit focalisée sur cette partie du corps comprenant la portion osseuse 50. En pratique, cette étape d’extraction Ext comprend une étape Seg de segmentation de l’image d’entrée Imr afin d’identifier la partie comprenant la portion osseuse 50. En pratique, cette étape de segmentation Seg est mise en œuvre à l’aide d’un réseau de neurones convolutif de segmentation. Ce réseau de neurones convolutif de segmentation est configuré pour identifier des régions anatomiques différentes telles que les tissus mous et les portions osseuses et mettre en évidence les portions osseuses. Le réseau de neurones convolutif de segmentation est ici configuré pour recevoir l’image d’entrée Imr et pour fournir, en sortie, une pluralité de masques multi-classes. La formulation « multi-classes » signifie ici que chaque classe est associée à une région anatomique correspondante. Le réseau de neurones convolutif de segmentation est ainsi configuré pour prédire un masque multi-classes correspondant à des portions osseuses (par exemple ici au bassin). Dans une implémentation pratique, le réseau de neurones convolutif de segmentation est ici un réseau U-Net. Il est noté ici que le réseau de neurones convolutif de segmentation peut également être entraîné avant la mise en œuvre du procédé de génération. Par exemple, le réseau de neurones convolutif de segmentation est entraîné lors du procédé préliminaire décrit précédemment. Avantageusement selon la présente invention, le réseau de neurones convolutif de segmentation est entraîné à l’aide des images de référence introduites précédemment. De telles images de référence comprennent avantageusement le bassin. Ces images de référence sont par exemple des images obtenues lors de l’examen de patients. Comme visible sur la FIG. 5 , le processus de prétraitement Pre-Proc comprend alors une étape Mask de détermination d’un masque binaire correspondant à la partie comprenant la portion osseuse. Ce masque binaire est obtenu sur la base du masque multi-classes prédit (pour les portions osseuses) par le réseau de neurones convolutif de segmentation lors de l’étape de segmentation Seg. En d’autres termes, ici, le processeur 5 de l’unité de commande 2 convertit le masque multi-classes prédit pour les portions osseuses en un masque binaire. Cette étape permet de déterminer un masque se focalisant uniquement sur la portion osseuse (ici le bassin). La FIG. 6 montre un exemple d’un tel masque binaire. Enfin, l’étape d’extraction Ext comprend une étape Gen de traitement d’une image prétraitée intermédiaire Im1 sur la base de ce masque binaire déterminé. Plus particulièrement, le processeur 5 de l’unité de commande 2 génère l’image prétraitée intermédiaire Im1 par application du masque binaire déterminé à l’image d’entrée Imr. Plus particulièrement, l’image prétraitée intermédiaire Im1 est obtenue par multiplication du masque binaire déterminé et de l’image d’entrée Imr. Cette étape Gen permet d’éliminer les autres régions anatomiques qui ne sont pas d’intérêt ici (puisque le procédé de génération se concentre sur les portions osseuses). En d’autres termes, la portion osseuse est extraite grâce à la multiplication du masque binaire déterminé et de l’image d’entrée Imr. Grâce à cette étape d’extraction Ext, l’image d’entrée Imr est modifiée afin d’être focalisée sur cette partie du corps comprenant la portion osseuse 50 (comme indiqué, les autres régions anatomiques sont éliminées de l’image prétraitée Imr’). La FIG. 7 montre un exemple d’image prétraitée intermédiaire Im1 obtenue après l’étape d’extraction Ext. Comme représenté sur la FIG. 5 , le processus de prétraitement Pre-Proc comprend alors une étape Crop de recadrage de l’image prétraitée intermédiaire Im1 obtenue après l’étape d’extraction Ext. Lors de cette étape, le processeur 5 de l’unité de commande 2 effectue un recadrage central de l’image prétraitée intermédiaire Im1 obtenue après l’étape d’extraction Ext. En d’autres termes, l’image prétraitée intermédiaire Im1 est coupée afin de conserver la représentation de la portion osseuse et de dizaines de voxels autour de la portion osseuse 50 (afin d’obtenir les dimensions souhaitées pour l’image prétraitée Imr’, par exemple les dimensions de 128 x 128 x 128 voxels). Cette étape de recadrage Crop vise à éliminer les parties non pertinentes de l’image prétraitée intermédiaire Im1 obtenue après l’étape d’extraction Ext et permet ensuite de réduire la taille de l’image recadrée Imc. Le processus de prétraitement Pre-Proc comprend ensuite une étape Size de redimensionnement de l’image recadrée Imc afin d’uniformiser la taille des images qui sont impliquées dans le procédé de génération. À titre d’exemple, le processeur 5 de l’unité de commande 2 rééchantillonne l’image recadrée Imc à une taille uniforme de 128 x 128 x 128 voxels (à l’aide d’un espacement standard de voxels de 1,5 x 1,5 x 1,5). La FIG. 8 montre un exemple d’une autre image prétraitée intermédiaire Im2 obtenue après les étapes de recadrage et de redimensionnement. Le cadre représenté sur les Figures 7 et 8 illustre la réduction de l’image après les étapes de recadrage et de redimensionnement. Comme visible sur la FIG. 5 , le processus de prétraitement Pre-Proc comprend également une étape Orient d’ajustement de l’orientation spatiale de la partie comprenant la portion osseuse 50. Plus particulièrement, le processeur 5 de l’unité de commande 2 ajuste l’orientation spatiale de la partie comprenant la portion osseuse 50 afin d’obtenir une orientation prédéterminée de cette partie. Cette orientation spatiale est ajustée dans le système d’orientation standard RAS (antéro-postérieur droit). Plus explicitement, ce système d’orientation RAS signifie que la première dimension pointe vers le côté droit de la portion osseuse (ici le bassin), la deuxième dimension pointe vers la face antérieure de la portion osseuse, et la troisième dimension pointe vers le sommet de la portion osseuse. Les directions sont considérées comme étant depuis la perspective du sujet. Les Figures 4a à 4c montrent des exemples d’images d’entrée (la portion osseuse étant le bassin) dans trois orientations anatomiques différentes. Cette étape d’ajustement Orient vise à ajuster l’orientation des images afin d’assurer la cohérence de l’alignement spatial lors de la mise en œuvre du procédé de génération, améliorant ainsi l’efficacité de ce procédé de génération. La FIG. 9 montre un exemple d’image prétraitée intermédiaire Im3 obtenue après l’étape Orient d’ajustement de l’orientation spatiale. Enfin, le processus de prétraitement Pre-Proc comprend une étape Norm de normalisation de l’intensité de l’image prétraitée intermédiaire Im3. Cette étape de normalisation Norm vise à mettre à l’échelle l’intensité associée aux voxels de l’image prétraitée intermédiaire Im3 entre 0 et 1. En pratique, les intensités très élevées sont filtrées à l’aide d’un filtre ou de filtres connus afin d’éliminer les anomalies et artefacts potentiels. L’image prétraitée Imr’ est obtenue après cette étape de normalisation Norm. La FIG. 10 montre un exemple de l’image prétraitée Imr’. Le processus de prétraitement est particulièrement avantageux car il permet de standardiser des images d’entrée acquises par différents systèmes d’examen, qui n’ont pas le même format ni les mêmes caractéristiques d’acquisition. Cette uniformisation des images d’entrée permet d’améliorer l’efficacité de l’implémentation du procédé de génération. En outre, le processus de prétraitement permet de réduire la taille des images qui sont stockées dans la mémoire 7 de l’unité de commande 2 et qui sont traitées dans le procédé de génération, ce qui permet de préserver la mémoire et les ressources informatiques. Il est à noter que le processus de prétraitement est facultatif. S’il est mis en œuvre, les étapes suivantes du procédé de génération sont implémentées sur l’image prétraitée Imr’. S’il n’est pas mis en œuvre, les étapes suivantes du procédé de génération sont directement implémentées sur l’image d’entrée Imr. Comme représenté sur la FIG. 3 , le procédé de génération comprend alors une étape S4 de conversion de l’image d’entrée Imr (ou de l’image prétraitée Imr’) en un vecteur latent z . Cette étape de conversion S4 est mise en œuvre grâce à la partie d’encodage Enc du premier réseau de neurones artificiels AutoNN décrit précédemment. Le vecteur latent z présente ainsi des dimensions inférieures aux dimensions de l’image d’entrée Imr (ou de l’image prétraitée Imr’). Ici, les dimensions du vecteur latent z sont par exemple de 30 x 24 x 30 voxels (alors que les dimensions de l’image d’entrée Imr sont de 512 x 512 x 500 voxels et que les dimensions de l’image prétraitée Imr’ sont de 128 x 128 x 128 voxels). Le procédé de génération se poursuit alors par une étape S6 de détermination d’un vecteur modifié z T par application d’un traitement de diffusion au vecteur latent z . Le traitement de diffusion utilise ici le modèle de diffusion Diff (qui est mis en œuvre par le processeur 5 de l’unité de commande 2). Comme décrit précédemment, le traitement de diffusion vise à ajouter une composante de bruit ∈ T au vecteur latent z afin d’obtenir une représentation de bruit de ce vecteur latent z . Plus particulièrement ici, comme décrit précédemment, le processus de diffusion comprend la composition de fonctions de diffusion qui est appliquée au vecteur latent z . Chaque fonction de diffusion correspond à l’ajout de la composante de bruit ∈ T . Chaque fonction de diffusion est ici implémentée par le biais d’une chaîne de Markov (telle que décrite précédemment). Comme indiqué précédemment, la composante de bruit ∈ T est par exemple ici une composante avec une distribution gaussienne. Par conséquent, après cette étape de détermination S6, la sortie du module de diffusion est une représentation bruitée du vecteur latent z (cette représentation bruitée est représentée par le vecteur modifié z T ). Le procédé de génération comprend ensuite l’étape S8 de détermination du vecteur restauré par application d’un traitement de diffusion inverse au vecteur modifié z T . Le traitement de diffusion inverse est ici implémenté par le réseau de diffusion inverse RDiff. Comme décrit précédemment, le traitement de diffusion inverse vise à éliminer récursivement les composantes de bruit ∈ T qui ont été introduites par le modèle de diffusion Diff afin de restaurer les caractéristiques originales du vecteur latent z (générant ainsi le vecteur restauré ). Lors de ce traitement de diffusion inverse, le vecteur modifié z T est débruité par une pluralité d’opérations de débruitage successives. Le vecteur restauré est ainsi une représentation débruitée du vecteur modifié z T . Plus particulièrement ici, comme décrit précédemment, le processus de diffusion inverse comprend la composition de fonctions de diffusion inverse qui est appliquée au vecteur modifié z T . Chaque fonction de diffusion inverse correspond à l’élimination de la composante de bruit ∈ T . Chaque fonction de diffusion inverse est ici mise en œuvre par un réseau de neurones convolutif correspondant (précédemment décrit). Par conséquent, après cette étape de détermination S8, la sortie du module de diffusion inverse est le vecteur restauré qui comprend les caractéristiques originales du vecteur latent z . Le vecteur restauré présente les mêmes dimensions que le vecteur latent z . Comme représenté sur la Figure 3, le procédé de génération comprend enfin une étape S10 de conversion du vecteur restauré en une image synthétique Ims. Cette étape de conversion S10 est mise en œuvre grâce à la partie de décodage Dec du premier réseau de neurones artificiels AutoNN décrit précédemment. L’image synthétique Ims présente les mêmes dimensions que l’image d’entrée Imr (ou que l’image prétraitée Imr’). Ici, les dimensions de l’image synthétique Ims sont par exemple de 512 x 512 x 500 voxels (ou 128 x 128 x 128 voxels). Avantageusement selon la présente invention, l’image synthétique Ims représente la partie du corps du sujet qui comprend la portion osseuse 50. Ici, l’image synthétique Ims représente le bassin 50. Les Figures 11a à 11c représentent des exemples d’images synthétiques générées respectivement à partir des images d’entrée représentées sur les Figures 4a à 4c. En comparant les images d’entrée des Figures 4a à 4c aux images synthétiques respectivement générées représentées sur les Figures 11a à 11c, on peut voir que le procédé de l’invention permet de préserver les détails anatomiques du bassin. Par conséquent, en partant d’une image réelle comprenant la portion osseuse 50, l’invention permet de générer une image synthétique correspondante qui préserve les caractéristiques principales de l’image réelle. Elle permet de préserver la structure spatiale des images médicales. Ce point est crucial en imagerie médicale car l’agencement spatial des structures osseuses est essentiel pour effectuer un diagnostic et une analyse précis. Selon la connaissance des inventeurs, le procédé de l’invention est le premier à être mis au point pour générer efficacement des images synthétiques du bassin. Le procédé selon l’invention est particulièrement avantageux pour les images médicales qui sont des tomodensitogrammes. En effet, les tomodensitogrammes sont des images tridimensionnelles qui ne présentent généralement pas une résolution aussi bonne que celle des images IRM par exemple. Par conséquent, il est difficile de générer des images synthétiques de haute qualité à partir de tomodensitogrammes réels (les images de haute qualité correspondent ici à des images dans lesquelles tous les détails anatomiques sont préservés). Selon l’invention, le procédé de génération permet de générer des images synthétiques à partir de tomodensitogrammes qui préservent tous les détails anatomiques de la portion osseuse concernée (ici le bassin). Autrement dit, le procédé de l’invention permet de générer des images synthétiques tridimensionnelles qui reproduisent fidèlement les détails anatomiques de la portion osseuse concernée, même si la résolution des images d’entrée n’est pas très élevée. Avantageusement, le procédé selon l’invention permet de conserver toutes les caractéristiques principales des images d’entrée tout en diminuant la taille (liée à la mémoire) des images synthétiques générées d’au moins cent fois. À titre d’exemple, les images d’entrée présentent une taille d’environ 110 Mo alors que la taille des images synthétiques correspondantes est d’environ 820 ko. En outre, dans la pratique, en raison du traitement de diffusion et du traitement de diffusion inverse (et de l’ajout et de l’élimination successifs de composantes de bruit), une même image d’entrée peut être utilisée plusieurs fois pour générer une pluralité d’images synthétiques différentes qui préserveront les caractéristiques principales de l’image d’entrée. Les similitudes entre les images d’entrée et les images synthétiques générées correspondantes peuvent être appréciées quantitativement par une analyse statistique. Par exemple, les valeurs de divergence de Kullbach-Leibler (KL) et les valeurs de distance euclidienne sont évaluées pour plusieurs couples d’images d’entrée et d’images synthétiques générées correspondantes. Il est à noter ici que le procédé de génération a été mis en oeuvre à l’aide de plus de 430 images d’entrée (ici des tomodensitogrammes) provenant d’examens médicaux réalisés sur des patients. À titre d’exemple, pour cinq couples, les valeurs de divergence KL sont comprises entre 0,00511 et 0,01071. Les valeurs de divergence KL sont ainsi proches de zéro, ce qui suggère que les distributions des voxels entre l’image d’entrée (c’est-à-dire originale) et l’image synthétique sont légèrement différentes d’un point de vue statistique. Cela indique que la distribution de valeurs de voxels dans l’image synthétique générée est très proche de celle de l’image réelle. Si l’on considère la distance euclidienne pour les cinq mêmes couples, les valeurs de cette distance euclidienne sont comprises entre 0,12656 et 0,18573. Ces valeurs de la distance euclidienne illustrent des proximités relativement élevées entre les voxels des images générées et ceux des images réelles. De telles analyses statistiques démontrent la grande efficacité du procédé de l’invention pour générer des images synthétiques très similaires aux images réelles qui sont utilisées pour leur génération. Les images synthétiques générées présentent l’avantage de conserver les détails anatomiques et les caractéristiques principales des images originales. Avantageusement, les images synthétiques générées peuvent ainsi être utilisées pour enrichir les ensembles de données d’entraînement afin d’entraîner efficacement les réseaux de neurones qui sont utilisés dans le domaine médical. Procédé de génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle (Ims) à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle (Imr), le procédé comprenant : - réception (S2) d’une image d’entrée tridimensionnelle (Imr) représentant une partie d’un corps d’un sujet, ladite partie comprenant une portion osseuse (50), - conversion (S4) de l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr) en un premier vecteur ( z ) qui présente des dimensions inférieures aux dimensions de l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr), - détermination (S6), à l’aide d’un module de diffusion, d’un vecteur modifié ( z T ) par application d’un traitement de diffusion au premier vecteur ( z ), le vecteur modifié ( z T ) correspondant à une représentation bruitée du premier vecteur ( z ), ledit module de diffusion étant configuré pour recevoir, en entrée, le premier vecteur ( z ) et pour fournir, en sortie, le vecteur modifié ( z T ), - détermination (S8), à l’aide d’un module de diffusion inverse, d’un second vecteur ( ) par application d’un traitement de diffusion inverse au vecteur modifié ( z T ), le second vecteur correspondant à une représentation débruitée du vecteur modifié ( z T ), ledit module de diffusion inverse étant configuré pour recevoir, en entrée, le vecteur modifié ( z T ) et pour fournir, en sortie, le second vecteur ( ), et - conversion du second vecteur ( ) en une image synthétique tridimensionnelle (Ims) qui présente les mêmes dimensions que l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr), l’image synthétique tridimensionnelle (Ims) représentant ladite partie du corps du sujet, ladite partie comprenant la portion osseuse (50). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la portion osseuse (50) est le bassin. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la conversion de l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr) en premier vecteur ( z ) est mise en œuvre en utilisant une partie d’encodage (Enc) d’un réseau de neurones artificiels (AutoNN), la partie d’encodage (Enc) étant configurée pour recevoir, en entrée, l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr) et pour fournir, en sortie, le premier vecteur ( z ), et dans lequel la conversion du second vecteur ( ) en image synthétique tridimensionnelle (Ims) est mise en œuvre en utilisant une partie de décodage (Dec) du réseau de neurones artificiels (AutoNN), la partie de décodage (Dec) étant configurée pour recevoir, en entrée, le second vecteur ( ) et pour fournir, en sortie, l’image synthétique tridimensionnelle (Ims). Procédé selon la revendication 3, dans lequel le réseau de neurones artificiels (AutoNN) est un autoencodeur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le traitement de diffusion comprend une composition de fonctions de diffusion appliquée au premier vecteur ( z ), chaque fonction de diffusion correspondant à l’ajout d’une composante de bruit, et dans lequel le traitement de diffusion inverse comprend une composition de fonctions de diffusion inverse appliquée au vecteur modifié ( z T ), chaque fonction de diffusion correspondant à l’élimination de la composante de bruit. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la composante de bruit est une composante avec une distribution gaussienne. Procédé selon la revendication 5 ou 6, dans lequel chaque fonction de diffusion correspond à une chaîne de Markov, le traitement de diffusion comprenant l’application d’une pluralité de chaînes de Markov successives, deux chaînes de Markov successives de la pluralité de chaînes de Markov successives étant séparées par un pas de temps, le traitement de diffusion étant associé à un nombre T de pas de temps, et dans lequel le module de diffusion inverse comprend un réseau de neurones convolutif configuré pour mettre en œuvre une fonction de diffusion inverse correspondante. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le nombre T de pas de temps est supérieur à 100, de préférence supérieur à 500, et encore plus préférentiellement supérieur à 1000. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, comprenant en outre, avant la conversion (S4) de l’image d’entrée tridimensionnelle, un prétraitement (Pre-Proc) de l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr), afin d’obtenir une image tridimensionnelle prétraitée (Imr’), le premier vecteur ( z ) étant obtenu par conversion de ladite image tridimensionnelle prétraitée (Imr’). Procédé selon la revendication 9, dans lequel le prétraitement (Pre-Proc) de l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr) comprend une extraction (Ext) de la partie comprenant la portion osseuse (50) de sorte que l’image tridimensionnelle prétraitée (Imr’) soit focalisée sur ladite partie comprenant la portion osseuse (50). Procédé selon la revendication 10, dans lequel l’extraction (Ext) de la partie comprenant la portion osseuse (50) comprend : - segmentation (Seg) de l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr) afin d’identifier ladite partie comprenant la portion osseuse (50), - détermination (Mask) d’un masque correspondant à ladite partie comprenant la portion osseuse (50) sur la base de l’image d’entrée tridimensionnelle segmentée, et - génération (Gen) d’une image tridimensionnelle prétraitée intermédiaire par application dudit masque à l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr). Procédé selon la revendication 11, dans lequel le prétraitement (Pre-Proc) de l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr) comprend un recadrage (Crop) et un redimensionnement (Size) de l’image tridimensionnelle prétraitée intermédiaire. Procédé selon l’une quelconque des revendications 10 à 12, dans lequel le prétraitement (Pre-Proc) de l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr) comprend une exécution (Orient) d’un ajustement d’une orientation spatiale de l’image tridimensionnelle prétraitée intermédiaire. Dispositif (1) de génération d’au moins une image synthétique tridimensionnelle (Ims) à partir d’une image d’entrée tridimensionnelle (Imr), le dispositif (1) comprenant une unité de commande (2) configurée pour : - recevoir une image d’entrée tridimensionnelle (Imr) représentant une partie d’un corps d’un sujet, ladite partie comprenant une portion osseuse (50), - convertir l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr) en un premier vecteur ( z ) qui présente des dimensions inférieures aux dimensions de l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr), - déterminer, à l’aide d’un module de diffusion, un vecteur modifié ( z T ) par application d’un traitement de diffusion au premier vecteur ( z ), le vecteur modifié ( z T ) correspondant à une représentation bruitée du premier vecteur ( z ), ledit module de diffusion étant configuré pour recevoir, en entrée, le premier vecteur ( z ) et pour fournir, en sortie, le vecteur modifié ( z T ), - déterminer, à l’aide d’un module de diffusion inverse, un second vecteur ( ) par application d’un traitement de diffusion inverse au vecteur modifié ( z T ), le second vecteur ( ) correspondant à une représentation débruitée du vecteur modifié ( z T ), ledit module de diffusion inverse étant configuré pour recevoir, en entrée, le vecteur modifié ( z T ) et pour fournir, en sortie, le second vecteur ( ), et - convertir le second vecteur ( ) en une image synthétique tridimensionnelle (Ims) qui présente les mêmes dimensions que l’image d’entrée tridimensionnelle (Imr), l’image synthétique tridimensionnelle (Ims) représentant ladite partie du corps du sujet, ladite partie comprenant la portion osseuse (50). Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur (5) et configuré de telle sorte que le processeur (5) réalise un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13 lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur (5). Support lisible par ordinateur stockant un programme d’ordinateur selon la revendication 15.