Brevet FR3159699A1 — publié le 20250829

Dispositif et procédé d’annotation d’images médicales Il est décrit un procédé d’annotation d’ une image cible obtenue par imagerie médicale comprenant: - une application, sur les tuiles d’images de référence, d’un modèle de fondation entraîné pour obtenir une représentation vectorielle d’une image médicale décomposée en tuiles, - une annotation de données médicales sur lesdites images de référence, - une application, du modèle de fondation, pour obtenir une représentation vectorielle des tuiles de ladite image cible, -une comparaison des représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et des images de référence, - une sélection, pour chaque tuile de ladite image cible, d’au moins une tuile d’ une image de référence, en fonction de la distance entre leur représentation vectorielle, - une obtention d’une annotation médicale en affectant à chaque tuile de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la tuile sélectionnée de l’image de référence. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 dispositif et procédé d’annotation d’images médicales La présente invention concerne le domaine de l’annotation des images radiologiques. Dans le domaine de l’imagerie médicale, il est important de noter que l'interprétation des images issues des appareils de radiologie, tels des CT-scan, des IRMs, nécessite une expertise et une expérience considérables de la part du radiologue. Ces derniers peuvent également se référer à des images précédentes du patient ou demander des études supplémentaires, telles que des coupes plus fines ou des examens contrastés, pour obtenir une meilleure visualisation ou une évaluation plus précise. Le radiologue examine méthodiquement les différentes parties du corps ou les régions spécifiques qui nécessitent une attention particulière en fonction d’une indication. Il évalue les structures osseuses, les organes internes, les vaisseaux sanguins, les tissus mous, etc. Il examine les images à la recherche de structures anatomiques normales et évalue leur apparence, leur taille, leur forme et leur position. Cela implique de reconnaître les organes, les os, les vaisseaux sanguins et les tissus environnants. Ces examens sont bien souvent déclenchés lors de la recherche de pathologies, d’anomalies, telles que des fractures, des lésions (ex: tumeurs ou encore maladies coronariennes), des infections, des thrombus, des anomalies congénitales, de des signes maladies, etc. Il compare les structures suspectes à celles qui sont considérées comme normales. Enfin, une fois les anomalies détectées ou non, le radiologue synthétise ses observations dans un rapport écrit détaillé, qui est ensuite transmis au médecin demandeur. Le rapport comprend généralement une description des structures normales, des anomalies détectées, leur localisation, leur taille, leur apparence et d'autres caractéristiques pertinentes. Toutes ces étapes peuvent rendre le procédé d’identification de maladies, imprécis et long pour un praticien et le risque de ne pas identifier une pathologie peut exister. En outre, l’interprétation d’un même cliché par deux ou plusieurs praticiens différents, voire l’interprétation d’un cliché à des intervalles de temps espacés par un même radiologue, peut conduire à des interprétations différentes du cliché. Ceci est par exemple illustré dans l’article de Daniela Muenzel et al intitulé : “Intra- and inter-observer variability in measurement of target lesions: implication on response evaluation according to RECIST 1.1 » publié le 2 janvier 2012. Il existe donc un besoin d’améliorer la détection des pathologies lors de l’interprétation des clichés médicaux. La présente invention a pour but de pallier au moins un des inconvénients de l’art antérieur. A cet effet, la présente invention propose un procédé d’annotation d’au moins une image cible obtenue par imagerie médicale représentant au moins une structure d’intérêt : - une application, sur une décomposition en tuiles d’une pluralité d’images de référence non annotées, d’un modèle de fondation préalablement entraîné pour obtenir une représentation vectorielle d’une image médicale décomposée en tuiles, - une annotation d’une pluralité de données médicales sur lesdites images de référence, au moins une donnée médicale étant annotée sur les tuiles de la dite au moins une structure d’intérêt présente dans lesdites images de référence, - une application, sur une décomposition en tuiles de ladite image cible, dudit modèle de fondation, pour obtenir une représentation vectorielle des tuiles de ladite image cible -une comparaison des représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et des représentations vectorielles des tuiles d’au moins une desdites images de référence, - une sélection, pour chaque tuile d’une structure d’intérêt de ladite image cible, d’au moins une tuile d’au moins une image de référence, dont la distance entre leur représentation vectorielle est inférieure à un seuil ou dont la distance est minimale, - une obtention d’une annotation d’au moins une donnée médicale pour les tuiles de ladite structure d’intérêt de ladite image cible, en affectant à chaque tuile de ladite structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la tuile sélectionnée de l’image de référence. Ainsi, avantageusement, la présente invention peut permettre d’annoter des images médicales sans ré-entrainer de réseaux de neurones sur de nouvelles images lorsque l’on souhaite bénéficier du contenu de nouvelles images lors de l’analyse d’images médicales cibles. Les vecteurs des images de référence obtenus sont associés, ou encore appariés à une ou plusieurs annotations. Les annotations sont reportées sur l’image cible en fonction d’une comparaison des vecteurs de référence avec les vecteurs de l’image cible. Selon certains modes de réalisation, ladite annotation d’une pluralité de données médicales comprend - une association d’un ou plusieurs labels à une tuile d’une image de référence, lesdits labels appartenant à un ou plusieurs atlas selon une classification déterminée. Selon certains modes de réalisation, ladite classification desdits labels est choisie parmi l’une ou l’autre ou plusieurs parmi : - une classification hiérarchique d’un organe du corps humain, la classification hiérarchique correspondant à un niveau de détail des composantes dudit organe - une classification pathologique, - une classification relative à une structure du corps humain. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend, préalablement à la comparaison des représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et des représentations vectorielles des tuiles d’au moins une desdites images de référence, - une sélection parmi ladite pluralité d’images de référence, des images de référence représentant au moins ladite structure d’intérêt, - ladite comparaison étant effectuée entre les tuiles de l’image cible et les tuiles des images de référence sélectionnées. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend, - une segmentation d’au moins une partie desdites images de référence parmi ladite pluralité des images de référence, pour identifier une ou plusieurs structures d’intérêt dans lesdites images - une segmentation de l’image cible, pour identifier une ou plusieurs structures d’intérêt dans l’image cible. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend, - une segmentation d’au moins une partie desdites images de référence parmi ladite pluralité des images de référence, pour identifier une ou plusieurs structures d’intérêt dans lesdites images - une segmentation E2’ de l’image cible, pour identifier une ou plusieurs structures d’intérêt dans l’image cible. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend, - une obtention d’une représentation vectorielle pour lesdites structures d’intérêt segmentées, à partir desdites représentations vectorielles des tuiles composant lesdites structures d’intérêt segmentées, pour les images de référence et pour l’image cible - une comparaison des représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et des représentations vectorielles des tuiles d’au moins une desdites images de référence étant obtenue par une comparaison des représentations vectorielles des structures d’intérêt segmentées. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend - une sélection, pour lesdites structures d’intérêt de l’image cible, d’au moins une structure d’intérêt d’une image de référence dont la distance entre leur représentation vectorielle est inférieure à un seuil ou dont la distance est minimale - une obtention d’une annotation d’au moins une donnée médicale pour ladite structure d’intérêt de ladite image cible, en affectant à ladite structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la structure d’intérêt de l’image de référence sélectionnée. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend, suite à l’affectation de ladite annotation à chaque tuile de ladite structure d’intérêt de l’image cible, - un regroupement des tuiles associées à la même annotation, - une détermination du contour de ladite structure d’intérêt, ledit contour englobant lesdites tuiles ayant la même annotation, - une association de ladite annotation desdites tuiles de ladite structure d’intérêt à ladite structure d’intérêt. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend en outre - un lissage des contours de ladite structure d’intérêt annotée. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend en outre, préalablement à ladite annotation de l’image cible, - une sélection d’un atlas en fonction d’un ou plusieurs critères choisis parmi : - un niveau hiérarchique de détail relatif à une pathologie, ou une malformation, ou une anomalie suspectée, ou une structure, -un ou plusieurs types de structures choisis parmi les vaisseaux, et/ou les artères, et/ou les muscles, et/ou les os, - une zone du corps, associée à un ou plusieurs niveaux hiérarchiques de détail de cette zone, ladite annotation contenant un ou plusieurs labels de l’atlas sélectionné pour la au moins une structure d’intérêt. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend en outre, - un affichage de ladite image cible avec ladite annotation. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend, suite à l’affichage de ladite image cible avec ladite annotation, - la sélection d’un nouvel atlas différent d’un atlas précédemment sélectionné, le nouvel atlas sélectionné comprenant des annotations plus précises que l’atlas précédemment sélectionné , - l’annotation d’au moins une donnée médicale pour les tuiles de ladite structure d’intérêt de ladite image cible, en affectant à chaque tuile de ladite structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la tuile sélectionnée de l’image de référence issue du nouvel atlas sélectionné. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend - une correction des annotations d’au moins une donnée médicale pour les tuiles de ladite structure d’intérêt de ladite image cible, lorsque ladite annotation est incorrecte, - un enrichissement de l’ensemble des images de référence avec ladite image cible sur laquelle les annotations ont été corrigées et un ajout de ladite au moins une annotation corrigée auxdits labels. Selon certains modes de réalisation, suite à l’obtention d’une annotation d’au moins une donnée médicale pour ladite structure d’intérêt de ladite image cible, ladite image cible est ajoutée à l’ensemble des images de référence, ladite au moins une annotation d’au moins une donnée médicale pour ladite structure d’intérêt de ladite image cible étant rajoutée auxdits labels. Selon certains modes de réalisation, ladite au moins une image cible et/ou ladite au moins une image de référence sont des images obtenues par tomodensitométrie ou par imagerie à résonnance magnétique. Selon certains modes de réalisation, ledit modèle de fondation est entraîné par apprentissage auto supervisé. Selon certains modes de réalisation, ladite structure peut être l’une ou l’autre ou plusieurs parmi - une partie du corps humain, - une pathologie d’une partie du corps humain. Selon certains modes de réalisation, ladite partie du corps humain peut être l’une ou l’autre ou plusieurs parmi - des structures osseuses, - des organes internes, - des vaisseaux sanguins, - des tissus mous. Selon certains modes de réalisation, ladite donnée médicale est relative à l’une ou l’autre ou plusieurs parmi : - un nommage d’un organe, et/ou d’une structure osseuse, et/ou d’un vaisseau sanguin, et/ ou de tissus mous, et/ou - un nommage d’une pathologie. La présente invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’un quelconque de ses modes de réalisation lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. La présente invention concerne également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. L’invention concerne également un dispositif d’annotation d’au moins une image cible obtenue par imagerie médicale représentant au moins une structure d’intérêt, le dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés pour - appliquer, sur une décomposition en tuiles d’une pluralité d’images de référence non annotées, un modèle de fondation préalablement entraîné pour obtenir une représentation vectorielle d’une image médicale décomposée en tuiles, - annoter une pluralité de données médicales sur lesdites images de référence, au moins une donnée médicale étant annotée sur les tuiles de la dite au moins une structure d’intérêt présente dans lesdites images de référence, - appliquer, sur une décomposition en tuiles de ladite image cible, ledit modèle de fondation, pour obtenir une représentation vectorielle des tuiles de ladite image cible -comparer les représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et les représentations vectorielles des tuiles d’au moins une desdites images de référence, - sélectionner, pour chaque tuile d’une structure d’intérêt de ladite image cible, au moins une tuile d’au moins une image de référence, dont la distance entre leur représentation vectorielle est inférieure à un seuil ou dont la distance est minimale, - obtenir une annotation d’au moins une donnée médicale pour les tuiles de ladite structure d’intérêt de ladite image cible, en affectant à chaque tuile de ladite structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la tuile sélectionnée de l’image de référence. FIG. 1 La FIG. 1 représente un procédé selon certains modes de réalisation de l’invention. FIG. 2 La FIG. 2 représente une vue schématisée d’une image médicale comprenant plusieurs structures sur laquelle une grille de patchs est positionnée, FIG. 3 La FIG. 3 représente un exemple de segmentation des structures sur une image médicale, FIG. 4 La FIG. 4 représente un exemple d’une annotation selon une première classification, FIG. 4 La FIG. 4 représente un exemple d’une annotation selon une seconde classification, FIG. 5 La FIG. 5 représente un exemple d’une annotation par patch d’une image médicale, FIG. 6 La FIG. 6 représente un exemple de l’utilisation de la segmentation lors de l’annotation, FIG. 7 La FIG. 7 représente un exemple de dispositif selon un mode de réalisation de l’invention. La présente invention concerne principalement le domaine de l’imagerie médicale. On peut entendre par imagerie médicale, de manière non exhaustive, des images de type radiographie, CT-scan ou tomodensitométrie (tomographie par ordinateur), IRM (imagerie par résonance magnétique), échographie, mammographie, angiographie, endoscopie… La présente invention peut aider à améliorer le processus de diagnostic de pathologies à partir de l’observation d’images médicales. Elle peut notamment aider à identifier de manière automatique des anomalies observées sur des images médicales. Elle peut notamment aider à annoter des images médicales à partir d’images de référence et notamment à partir de structures identifiées dans des images de référence. Une image de référence peut par exemple être une image représentative d’un individu identifié comme individu représentatif pour une catégorie de population. Par exemple, on peut prendre une image de référence par genre, par âge ou tranche d’âge, par origine. On peut ainsi déterminer une pluralité d’images de référence représentant un foie humain selon différents âge, genres…On peut aussi déterminer une pluralité d’images par pathologie. On peut ainsi obtenir une image représentative d’une pathologie particulière. On peut également obtenir, pour une pathologie particulière, d’un organe déterminé, une pluralité d’images représentatives de sous-groupes dans cette pathologie particulière. Enfin, il est aussi possible d’acquérir des images de référence pour une pluralité de méthodes d’acquisition différentes; Par exemple, la base de données d’images de références peut contenir des séquences d’IRM différentes ou encore différentes images associées à des temps d’injection différents en CT scan. Par structure, nous entendons dans la suite de la description, des structures osseuses, des organes internes, des vaisseaux sanguins, des tissus mous, des pathologies, des anomalies, telles que des fractures, des lésions (ex: tumeurs ou encore maladies coronariennes), des infections, des thrombus, des anomalies congénitales, des des signes de maladies, etc. ainsi une structure peut être définie comme une partie du corps humain ou une pathologie relative à une partie du corps humain ou encore une zone pathologique relative à une partie du corps humain. La FIG. 1 représente un mode de réalisation d’un procédé selon la présente divulgation. Un modèle de fondation (connu sous l’acronyme anglais « foundation model ») ou encore appelé modèle de base, est entraîné sur un ensemble d’images médicales, étape E1. Préférentiellement, pour obtenir des performances remarquables, cet ensemble d’images médicales comprend au moins 100 millions d’images. On peut toutefois diminuer cet ensemble d’images médicales à un nombre inférieur. Par image on entend ici soit une radiographie 2D, soit une tranche d'une acquisition 3D (CT scan ou IRM), qui contient typiquement de 100 à 1000 de ces images. Ces images sont représentatives de la diversité de la pratique radiologique et de préférence: - couvrent de nombreux organes/indications différentes, - représentent une pluralité d’exemples variés pour une même pathologie, - sont obtenues avec une pluralité de techniques d'acquisition: CT-Scanner (avec ou sans injection)/IRM (via les différentes séquences disponibles, qui sont très nombreuses), - sont obtenues en utilisant une pluralité de systèmes d’imagerie (CT-scanner, IRM…) fournies par une pluralité de constructeurs différents, - sont représentatives d’individus différents en genre, âge, origine, - peuvent parvenir d’une pluralité de centres d’acquisition. Cette étape E1 est optionnelle dans le sens où le procédé tel que divulgué se sert du modèle de fondation tel qu’obtenu lors de cette étape E1, qui peut être obtenu bien en amont des étapes du procédé décrites ultérieurement. Cette étape consiste à ajuster les poids et les paramètres du modèle de fondation en utilisant les données d'entraînement. Cela se fait généralement par optimisation d'une fonction de perte à l'aide d'algorithmes d'optimisation tels que la descente de gradient stochastique (SGD) ou ses variantes. L'objectif est de minimiser l'erreur entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles. Le modèle de fondation utilisé peut comprendre de quelques centaines de millions de paramètres à au moins un milliard de paramètres pour être pertinent vis-à-vis de l’application à la présente divulgation. Selon certains modes de réalisation, le nombre de paramètres peut atteindre 20 milliards. Plusieurs techniques d’entrainement d’un modèle de fondation sont décrites dans la littérature et ne font pas l’objet de la présente divulgation. Les techniques elles-mêmes, typiquement le Self-Supervised Learning, tel que décrit dans le document intitulé « DINOv2: https://ai.meta.com/blog/dino-v2-computer-vision-self-supervised-learning/) » sont publiques mais les données radiologiques ne le sont pas, ce qui fait que les modèles de fondation spécifiques à la radiologie ne sont pas accessibles facilement. Le modèle de fondation utilisé est de préférence basé sur des transformeurs visuels, tel que proposé par exemple par les modèles ViT (https://arxiv.org/abs/2010.11929) ou SWIN (https://arxiv.org/abs/2103.14030), qui définissent les patchs utlisés pour la mesure de similarité dans le procédé de la présente divulgation. Le modèle de fondation ainsi entraîné peut être utilisé dans les étapes du procédé telles que décrites ci-après. Le modèle de fondation utilisé peut être un modèle de type d’apprentissage auto supervisé (connu en anglais sous le terme de SSL pour « self-supervised learning) qui constitue une approche d'apprentissage automatique qui permet au modèle d'apprendre, à partir de données non étiquetées, non annotées, en créant des tâches supervisées artificielles à partir de ces données. Le modèle de fondation fournit en sortie une représentation vectorielle ou latente, ou encore un vecteur latent, (connue sous le nom de « embedding » en anglais), de la donnée rentrée, ici en l’occurrence de l’image médicale reçue en entrée ou d’une partie de l’image médicale reçue en entrée telle une ou plusieurs structures d’intérêt. Plus précisément, l’image est découpée en patchs, encore appelées tuiles, de taille intermédiaire (typiquement mais pas exclusivement 16x16 pixels) et le modèle de fondation associe à chacun des patchs un vecteur latent ou vecteur représentatif. La FIG. 2 représente une vue schématisée d’une image médicale et son quadrillage en patch ou encore sur laquelle une grille de patchs est posée. Les patchs peuvent constituer une grille définie par le modèle de fondation avant l’entrainement, et posée de manière statique sur l’image. Avantageusement, la taille d’un patch peut être définie en fonction de la taille de la structure la plus petite. Autrement dit, la taille d’un patch peut être telle qu’elle ne soit pas plus grande que la taille de la plus petite structure médicale à étudier. Ainsi, une structure telle que définie précédemment peut être couverte par un ou plusieurs patchs, ou parties de patchs. De même, un patch peut se trouver positionné en totalité sur une structure ou chevaucher une ou plusieurs structures. La taille des patchs, lorsqu’elle est composée d’un carré de 16*16 pixels reste relativement petite par rapport à la plus grande partie des structures et ainsi, le phénomène de bord induit par les patchs compris seulement partiellement dans une structure, peut être considéré comme négligeable. Selon certains modes de réalisation, le procédé selon l’invention peut comprendre une étape de zoom ou grossissement de l’image ou une étape d’augmentation de la résolution de l’image, préalablement à son codage par le modèle de fondation, de manière à adapter la taille des structures en fonction de la taille des patchs. Ceci peut être avantageux lorsque la taille des patchs utilisée par le modèle de fondation est trop grande par rapport à la taille des structures à étudier (structures d’intérêt codées par le modèle de fondation). Selon certains modes de réalisation, la taille de la représentation vectorielle est fixée à l’entrainement du modèle de fondation. Par exemple, la représentation vectorielle peut être un vecteur de taille 2048. Différents architectures et algorithmes d’entraînement de modèles de fondation peuvent être utilisés pour créer un modèle de fondation dédié aux images médicales. On connaît par exemple les algorithmes « CLIP », « DINO », qui peuvent être utilisés dans la présente divulgation. Lorsque l’on souhaite caractériser une structure sur une image médicale cible, par exemple pour détecter une pathologie sur une image médicale cible (en détectant une structure pathologique), par exemple à l’occasion d’un nouvel examen médical, au moins une donnée de cette image cible ou cette image cible, est rentrée dans le modèle de fondation. Comme indiqué sur la FIG. 1 , les données de l’image cible utilisées par le modèle de fondation peuvent être une ou plusieurs images cibles. Optionnellement, le procédé peut comprendre une étape E2 et une étape E2’. Les étapes E2 et E2’ sont des étapes de segmentation permettant de segmenter les images en des structures d’intérêt présentes dans les images, ou une partie des structures d’intérêt, pour identifier une ou plusieurs structures d’intérêt. Cette segmentation peut être réalisée en utilisant la méthode telle que décrite dans la publication « segment anything » de Alexander Kirillov et al publié le 5 avril 2023. La segmentation permet de regrouper ensemble des parties de l’image ayant des similarités visuelles. La segmentation regroupe en outre les patchs qui se trouvent dans une même structure. De telles méthodes de segmentation peuvent par exemple être basées sur des méthodes de détection de contour. Des parties de l’image ayant des similarités visuelles sont généralement des parties de l’image faisant partie d’une même structure. Ceci peut avantageusement ensuite permettre d’obtenir de manière automatique, les contours des structures annotées. A l’issu des étapes E2 et E2’, on obtient ainsi des images de référence, respectivement des images cibles, dans lesquelles une ou plusieurs structures sont identifiées ou segmentées. La FIG. 3 représente un exemple de segmentation d’une image médicale, sur laquelle deux structures différentes, structure 1 et structure 2, sont identifiées. On peut noter que les étapes de segmentation consistent à isoler ou encore détecter ou déterminer des zones de l’image médicale en fonction de leurs caractéristiques, mais n’a pas pour but de les reconnaitre anatomiquement. On peut bien entendu noter que les étapes E2, E3, E4 et E5 (E5 appliquée aux données relatives aux images de référence), sont effectuées en amont des étapes E2’ et E5 (E5 appliquée aux données relatives aux images cibles), de manière à disposer des représentations vectorielles des patchs des images de référence, voire des images segmentées, lors de l’étape E6. Bien entendu les étapes E2, E3, E4 et E5 (E5 appliquée aux données relatives aux images de référence) peuvent être réalisées au fur et à mesure de l’enrichissement de la base de données des images de référence avec d’autres images. Lors d’une étape E3, on détermine des annotations pouvant permettre d’obtenir un ou plusieurs atlas. Un atlas peut être qualifié comme étant une base de données de patchs de référence annotés. Autrement dit encore, un atlas représente une cartographie visuelle. Lors de l’étape E3, on obtient une annotation d’au moins une donnée médicale sur lesdites images de référence, au moins une donnée médicale étant annotée sur les patchs présents dans les structures d’intérêt des images de référence. La donnée médicale est relative à l’une ou l’autre ou plusieurs parmi : - un nommage d’un organe, et/ou d’une structure osseuse, et/ou d’un vaisseau sanguin, et/ ou de tissus mous, et/ou d’une autre structure ou sous-structure anatomique et/ou - un nommage d’une pathologie Ces annotations sont effectuées sur au moins une image de référence et permettent de définir des classes associées à des patchs, qu’on appelle patchs de référence. Une annotation peut donc être effectuée à l’échelle du patch, chaque patch pouvant être annoté, ou autrement dit étiqueté. Un patch de référence peut correspondre à au moins une structure d’intérêt, ou une partie d’une structure d’intérêt, pouvant être identifiée, et est annoté avec le ou les labels associés à la structure d’intérêt. Ainsi, un patch de référence peut être associé à plusieurs labels, par exemple de manière hiérarchique. Un patch peut être associé à une ou plusieurs données anatomiques, tel un label d’une structure (foie, radius, aorte…) et en plus à une ou plusieurs données pathologiques (stéatose hépatique). Un patch peut par exemple être associé au label foie et au label stéatose hépatique. En d’autres mots, l’annotation de données médicales comprend l’association d’un ou plusieurs labels à un patch d’une image de référence, les labels appartenant à un ou plusieurs atlas selon une classification déterminée. La classification des labels peut être choisie parmi l’une ou l’autre ou plusieurs parmi : - une classification hiérarchique d’un organe du corps humain, la classification hiérarchique correspondant à un niveau de détail des composantes dudit organe - une classification pathologique, - une classification relative à une structure du corps humain, Selon certains modes de réalisation, les annotations des images de référence sont effectuées manuellement par un opérateur tel un radiologue, par exemple à l’aide d’une interface graphique sur un ordinateur, une tablette... Selon certains modes de réalisation, les annotations peuvent être effectuées de manière plus automatique, par un logiciel. On peut utiliser par exemple le logiciel « IMAIOS » qui annote une image de référence et plus particulièrement les structures présentes dans cette image de référence. Selon certains modes de réalisation, les annotations comprennent au moins une classe anatomique. Par classe anatomique, on peut entendre un nom d’organe, tel foie, cœur, poumon… Selon certains modes de réalisation, les annotations comprennent au moins une pathologie relative à une classe anatomique. Par exemple, une annotation peut consister en une lésion cancéreuse (par exemple une tumeur du poumon), métabolique (stéatose hépatique), infectieuse… Selon certains modes de réalisation, les annotations faites sur les images de référence sont faites par structure, afin de faciliter l’association d’une annotation à un patch. Les annotations de la structure sont ensuite automatiquement associées aux patchs composant cette structure. Lorsque l’étape E2 n’est pas présente, on détermine en outre lors de l’étape d’annotation E3, des structures d’intérêt, par exemple en traçant sur l’image les contours des structures d’intérêt pour les déterminer géographiquement. Les annotations sont ensuite appliquées sur ces zones géographiques (correspondant à des structures anatomiques) déterminées. Par exemple, lorsqu’une image contient une représentation d’une stéatose hépatique, les contours de celle-ci sont tracés et des annotations indiquant au moins que cette structure est une stéatose hépatique sont associées à cette structure. Lorsque l’étape E2 est présente, les annotations réalisées à l’étape E3, peuvent être effectuées sur les images de référence segmentées lors de l’étape E2. La segmentation ou encore l’identification visuelle des structures de référence dans les images de référence, permet une annotation plus simple des structures que lorsque celle-ci n’existe pas. En effet, selon certaines méthodes, en sélectionnant une structure d’intérêt segmentée, par exemple par l’intermédiaire d’une interface graphique, selon un exemple par un clic de souris sur la structure, une fenêtre peut s’ouvrir dans laquelle le radiologue peut saisir le nom de la structure. Le procédé peut également comprendre une étape optionnelle E4 comprenant à la fois une personnalisation, E41 et une sélection, E42 de l’atlas. En effet, si l’image cible est obtenue suite à une suspicion d’une certaine pathologie ou malformation, une personnalisation du type des annotations peut aider à affiner la détection de l’anomalie ou de la pathologie. La personnalisation peut consister à - déterminer une classe d’atlas en fonction d’un niveau hiérarchique de détail relatif à une pathologie, une malformation, une anomalie suspectée, une structure, - déterminer une pluralité de classes d’atlas pour une ou plusieurs structures d’intérêt, chacune liée à un niveau hiérarchique, - déterminer une classe d’atlas spécialisée par type de structure, par exemple une classe pour les vaisseaux, une classe pour les artères, pour les muscles, pour les os… - déterminer une classe d’atlas pour des zones du corps, par exemple une classe d’atlas pour le haut du dos, pour le bas du dos, pour la jambe, le bras..celle-ci pouvant également être combinée à une pluralité de niveaux hiérarchiques. Ces classes d’atlas personnalisées sont enregistrées, comme les images de références et les vecteurs des patchs associés et peuvent être utilisées et enrichies de manière collaborative par un ensemble de praticiens. Ainsi, la personnalisation peut avoir comme effet technique d’aider au diagnostic en apportant un niveau de détail adapté à une pathologie, malformation, anomalie suspectée, structure. De plus selon leur spécialité médicale, les radiologues peuvent souhaiter obtenir les annotations de façon différente de leur confrère. Ainsi, sans besoin de ré-entrainer le modèle de fondation, les praticiens peuvent alors, tout en bénéficiant du modèle de fondation entraîné et partagé, utiliser leur propre annotation (atlas) pour les mesures de similarité et les annotations de l’image cible et personnaliser les atlas. Cette personnalisation peut permettre de définir une ou plusieurs versions de l’atlas. Les figures 4a et 4b illustrent par exemple des niveaux de granularité différents du cerveau analysé en tant que structure. Une version de l’atlas peut correspondre à un nommage différent des structures, à un niveau de détail particulier pour une structure déterminée. Plus généralement, une version de l’atlas peut correspondre à un niveau hiérarchique de détail associé à une structure comme illustré sur les figures 4a et 4b. Ainsi, la personnalisation a pour avantage d’améliorer la détection de pathologies ou anomalies d’une structure en donnant un niveau de détail important sur cette structure. Par exemple, un oncologue peut se focaliser sur des pathologies, parfois même sur des pathologies liées à un organe précis. Une version d’atlas personnalisé pour ce praticien peut consister en un atlas contenant une pluralité d’annotations très précises de cet organe. En augmentant le niveau de détail, on peut obtenir plus de précision et/ou de robustesse dans l’analyse d’une image médicale. Un rhumatologue lui préfèrera obtenir une version de l’atlas contenant des détails sur des structures osseuses et un tel atlas peut permettre une meilleure détection de maladies telles des rhumatismes, de l’arthrose. La personnalisation de l’atlas peut être faite ou refaite plusieurs fois et n’est pas statique dans le temps. Elle peut également évoluer en fonction de la découverte de nouvelles pathologies. Ceci peut donc permettre de continuellement mieux annoter les images médicales, sans besoin d’entrainement du modèle de fondation. Une sélection d’un atlas parmi les atlas personnalisés peut être effectuée, étape E42, lorsque l’on dispose de plusieurs atlas. La sélection peut être faite en fonction d’une pathologie recherchée ou d’une structure de l’image cible ou en fonction des préférences d’un praticien ou encore de sa spécialité. La sélection peut être faite en fonction : - d’un niveau hiérarchique de détail relatif à une pathologie, une malformation, une anomalie suspectée, une structure, - d’un type de structure, par exemple une classe pour les vaisseaux, une classe pour les artères, pour les muscles, pour les os… - d’une zone du corps, par exemple une classe d’atlas pour le haut du dos, pour le bas du dos, pour la jambe, le bras..celle-ci pouvant également être combinée à une pluralité de niveaux hiérarchiques. On peut noter que l’étape de sélection E42 peut être itérée plusieurs fois (suite à l’étape E8 décrite ultérieurement) si l’atlas sélectionné précédemment ne permet pas une annotation suffisamment précise de ladite structure d’intérêt. Par analyse suffisamment précise on peut entendre que les labels utilisés sont trop génériques ou trop haut niveau, par exemple au niveau d’une structure correspondant à un organe (voir FIG. 4 ) et non pas au détail de cet organe (voir FIG. 4 ). On peut aussi entendre que l’atlas initialement sélectionné était lié à une classification par structure alors qu’une classification pathologique est plus appropriée. Ainsi, avec un seul modèle de fondation entrainé et une seule étape de mesure de similarité, plusieurs types ou niveaux d’annotation peuvent être obtenus. Lors d’une étape E5, le modèle de fondation reçoit en entrée d’une part des données de référence et d’autre part des données cibles. Comme mentionné précédemment, l’étape E5 est réalisée de manière décorrélée sur les images de référence et sur les images cibles. L’application du modèle de fondation aux images de référence peut être réalisée en arrière-plan à partir d’une base de données d’images de référence par exemple et lorsque de nouvelles images de référence sont ajoutées à cette base de données. Le procédé nécessite au moins qu’une image de référence ait été utilisée par le modèle de fondation, pour effectuer, lors d’une étape E6, la mesure de similarité. Plus le nombre d’images de référence est important et diversifié ou adapté à l’image cible, plus le résultat de la mesure de similarité est pertinent. Par adapté on peut entendre que le procédé permet une meilleure précision lorsque l’on dispose d’une grande quantité d’images de référence annotées ayant été codées par le modèle de fondation qui contiennent les structures d’intérêt présentes dans l’image cible. Comme indiqué sur la FIG. 1 , les données d’au moins une image de référence utilisées par le modèle de fondation peuvent être des images de référence dites quelconques, c’est-à-dire non sélectionnées (ou autrement dit non pré-triées) par type de structure. Comme mentionné précédemment, le modèle de fondation associe à un patch d’une image, une représentation vectorielle. Les images cibles, les images de référence sont donc décomposées ou encore quadrillées en patch, (comme on peut le voir sur la FIG. 2 ) de taille déterminée, et par exemple de taille 16*16 pixels préalablement à leur utilisation par le modèle de fondation. La taille des patchs est déterminée par la taille des patchs paramétrée du modèle de fondation. Autrement dit, le modèle de fondation travaille sur des patchs de taille déterminée de l’image de référence et de l’image cible. Autrement dit le modèle de fondation est appliqué sur une décomposition en patchs des données d’une pluralité d’images de référence et des données de l’image cible. La représentation vectorielle obtenue pour chaque patch est enregistrée de manière à être utilisée lors des étapes ultérieures Le procédé comprend donc une application, sur une décomposition en tuiles ou patchs, de ladite pluralité d’images de référence, du modèle de fondation entraîné pour obtenir une représentation vectorielle d’une image décomposée en patchs. Le procédé comprend donc une application, sur une décomposition en tuiles ou patchs, de l’image cible, du modèle de fondation entraîné pour obtenir une représentation vectorielle d’une image décomposée en patchs. Selon certains modes de réalisation, le modèle de fondation reçoit en entrée une ou plusieurs images de référence préalablement sélectionnées et se focalisant par exemple sur une structure d’intérêt. Ce mode de réalisation peut trouver un intérêt lorsque l’on n’a pas accès à une base de données d’images de référence. Dans un tel mode de réalisation, on peut considérer que les représentations vectorielles des patchs des images de référence n’ont pas été générées par le modèle de fondation préalablement ni enregistrées dans une base de données préalablement mais sont générées au même moment que la génération pour l’image cible. Comme décrit ultérieurement, de nouveaux patchs de référence peuvent enrichir le procédé lorsque de nouvelles pathologies sont détectées, ou lorsque de nouveaux patchs sont considérés comme particulièrement pertinents pour servir de patchs de référence. A l’issu de l’étape E5, on peut donc disposer d’une pluralité de patchs de référence auxquels sont associés un vecteur de référence. On peut également, selon certains modes de réalisation, disposer de vecteurs de référence par structure de référence et de vecteurs cibles par structure de l’image cible. En effet, lorsque les patchs sont associés à une structure, par exemple suite à la segmentation effectuée lors de l’étape E2 (ou E2’), un vecteur peut être déterminé par structure à partir des vecteurs de patchs associés à la structure obtenus par le modèle de fondation. La détermination d’un vecteur par structure peut être faite selon différentes méthodes, suite à l’obtention d’un vecteur par patch. Selon un mode de réalisation, le vecteur associé à la structure peut être obtenu en faisant une moyenne arithmétique des vecteurs des patchs identifiés comme patchs de la structure. Selon un autre mode de réalisation, la totalité des vecteurs de la structure, sont tous comparés aux vecteurs de référence à l’étape E6. L’application du modèle de fondation sur les images de référence génère donc une pluralité de vecteurs de référence, associés à des patchs, ces vecteurs associés à des patchs pouvant être regroupés pour déterminer un vecteur associé à une structure commune aux patchs. Les images de référence, ainsi que les vecteurs, associés aux patchs ou aux structures sont enregistrées, par exemple dans une base de données de manière à être utilisées lors de l’étape de mesure de similarité E6. La description vectorielle de l’image cible est comparée à la description vectorielle de l’image ou des images de référence, étape E6. Plus précisément, la représentation vectorielle d’un patch cible d’une image cible est comparée à la représentation vectorielle des patchs de référence. Selon certains modes de réalisation, lorsque des vecteurs par structure sont obtenus à partir des vecteurs par patch, la mesure de similarité peut être faite sur les vecteurs obtenus par structure. L’étape E6 comprend : - la comparaison entre la représentation vectorielle des patchs de l’image cible et les représentations vectorielles obtenues pour les patchs d’au moins une image de référence, - la sélection, pour chaque tuile de l’image cible, d’au moins une tuile d’au moins une image de référence, dont la distance entre leur représentation vectorielle est inférieure à un seuil ou dont la distance est minimale. Comme mentionné précédemment, pour raccourcir les temps de calcul, il peut être avantageux de sélectionner les images de référence utilisées lors de la mesure de similarité en fonction de structures d’intérêt recherchées dans l’image cible. Ainsi, préalablement à la mesure de similarité, le procédé peut comprendre une étape (non représentée) de sélection d’une pluralité d’images de référence comprenant la ou les structures d’intérêt présentes dans l’image cible ou supposées présentes dans l’image cible, afin d’effectuer la mesure de similarité avec les vecteurs des patchs des images sélectionnées. Avantageusement la sélection consiste à sélectionner les images de référence comprenant la ou les structures anatomiques présentes dans l’image cible. Cette sélection peut avantageusement être basée uniquement sur des structures anatomiques et non pas sur des pathologies. Cette sélection peut être effectuée en fonction d’une donnée médicale reçue, la donnée médicale pouvant être relative à une pathologie ou une anomalie. Cette donnée peut être considérée comme statistiquement potentiellement présente dans au moins une structure de l’image cible, par exemple par un praticien ayant opéré un bilan clinique sur le patient à qui appartient l’image cible préalablement à la réalisation de l’image médicale. Cette sélection peut consister à sélectionner des images de référence contenant des structures présentes dans l’image cible, saines et pathologiques. La sélection peut être encore plus précise en sélectionnant des images de référence contenant la ou les structures présentes dans l’image cible montrant une pathologie suspectée dans l’image cible. Ainsi, par exemple, une image cible de foie peut être comparée à toutes ou au moins à une pluralité d’images de références de foie comprenant à la fois des foies pathologiques et des foies sains. En sélectionnant uniquement les images de foies, l’étape de similarité est plus rapide puisque le nombre d’images est réduit et notamment réduit aux images pertinentes. Plus précisément, les structures d’intérêt peuvent être liées à une pathologie ou une anomalie anatomique. Par exemple, lorsque le radiologue soupçonne qu’un patient présente la maladie de NASH, le radiologue peut sélectionner des images de référence comprenant une structure correspondant à un foie annoté comme un foie présentant la maladie de NASH et utiliser les vecteurs de référence de ces images comme vecteurs de référence à utiliser pour la mesure de similarité. Ceci évite avantageusement de comparer les vecteurs de l’image cible avec tous les vecteurs des images de référence, dont la plupart sont très éloignés, raccourcissant ainsi le temps de calcul. La comparaison peut s’effectuer par une mesure de similarité entre la représentation vectorielle du patch cible (respectivement de la structure cible) et chacune des représentations vectorielles des patchs de référence (respectivement des structures de référence). La mesure de similarité peut par exemple s’effectuer en mesurant la distance euclidienne entre représentations vectorielles. On peut sélectionner une ou plusieurs représentations vectorielles de référence dont la distance est la plus faible avec la représentation vectorielle du patch cible. Lorsque l’on sélectionne plusieurs représentations vectorielles, on peut sélectionner les représentations vectorielles dont la distance est inférieure à une distance prédéterminée ou paramétrée. Ceci peut permettre d’améliorer la robustesse car si plusieurs patchs de référence représentatifs d’une pathologie, par exemple de la maladie de Nash, sont sélectionnés, ceci peut confirmer le diagnostic de cette pathologie sur le foie cible. On obtient donc le patch de référence associé à la représentation vectorielle sélectionnée, le patch de référence et la représentation vectorielle associée étant par exemple liés par un index, un pointeur, ou liés de manière classique dans une base de données. Le modèle de fondation produisant un vecteur par patch, un regroupement de patchs formant une structure d’intérêt peut être réalisé et la mesure de similarité peut être effectuée à l’échelle de la structure et non pas du patch. Comme mentionné ci-dessus, lorsque l’image cible et l’image de référence sont segmentées (étapes E2’ et E2) on peut déterminer un vecteur par structure. Ainsi, la mesure de similarité peut être effectuée en comparant un vecteur d’une structure segmentée de l’image cible aux vecteurs des structures segmentées des images de référence. Ceci peut avantageusement être plus rapide que de comparer les patchs un à un. Une fois le patch de référence sélectionné ou la structure de référence sélectionnée lors de l’étape E6, les annotations de ce patch de référence sélectionné ou de cette structure de référence sélectionnée, sont reportées sur le patch cible, respectivement sur la structure d’intérêt de l’image cible, étape E7. La FIG. 5 représente un exemple de patchs annotés. Suite à l’obtention d’une annotation d’au moins une donnée médicale pour la structure d’intérêt de l’image cible, l’image cible est ajoutée à l’ensemble des images de référence, la au moins une annotation d’au moins une donnée médicale pour la structure d’intérêt de l’image cible étant rajoutée aux labels. Avantageusement, le procédé peut comprendre, suite à l’affectation de l’annotation à chaque patch de la structure d’intérêt, - une obtention du contour de la structure d’intérêt, le contour englobant les patchs ayant la même annotation, - une association de l’annotation des patchs de la structure d’intérêt à la structure d’intérêt. Ceci permet une lecture plus claire des annotations. En effet, une annotation par patch peut être moins lisible qu’une annotation par structure. On peut noter, comme sur la FIG. 5 que les annotations peuvent être indiquées sous la forme de couleur par patch, une couleur étant associée à une annotation. Ici par exemple, les patchs de foie sont colorés en gris clair et le gris clair est associé au foie. Les structures sont généralement de forme géométrique différente de la forme des patchs. En effet, la forme des structures est plus proche d’une forme ovoïde alors que les patchs tels qu’ils sont définis sont de forme carrée (ou éventuellement rectangle). Ainsi, on peut comprendre aisément que lorsque l’on décompose une image ou une structure en patchs, au moins certains des patchs peuvent se trouver sur le bord d’une structure et comprendre à la fois des pixels appartement à la structure et des pixels n’appartenant pas à la structure créant des effets de bord. Comme l’indique la FIG. 5 , la représentation des patchs sans qu’ils soient regroupés en structure offre une visibilité moins bonne que lorsque les patchs sont regroupés en structure, FIG. 6 . En effet, les patchs compris sur les bords des structures d’intérêt, ont des vecteurs représentatifs probablement éloignés des vecteurs représentatifs des patchs de référence de cette structure d’intérêt puisqu’ils comprennent à la fois des pixels de la structure et des pixels hors de la structure. Un vote peut être effectué pour déterminer si un patch comprenant à la fois des pixels de la structure et des pixels hors de la structure est associé à la structure. Ce vote peut être fait manuellement par un opérateur ou automatiquement. Ce vote peut par exemple être basé sur une proportion de pixels faisant partie de la structure, et si cette proportion est supérieure à un premier seuil, le patch est sélectionné comme appartenant à la structure. Cette détermination peut être effectuée en utilisant les informations de segmentation obtenues lors de l’étape E2’. La FIG. 6 illustre un mode de réalisation de l’obtention de l’annotation de la structure d’intérêt à partir de l’annotation des patchs et de la segmentation. Selon ce mode de réalisation, les contours de structures (image de droite en bas) sont obtenus par la segmentation obtenue lors de l’étape E2’. La classification des vecteurs par tuile obtenue lors de la mesure de similarité de l’étape E6 est illustrée sur l’image de droite en haut. On obtient l’image de gauche sur laquelle une annotation de foie et de rate est obtenue, en combinant les contours de l’image de droite en bas et les tuiles classées de l’image de gauche haute. Ainsi les tuiles des bords de la structure sont associées à la structure en fonction des contours de la structure. Selon d’autres modes de réalisation, lorsque l’on ne dispose pas de la segmentation en structure d’intérêt donc de l’image en bas à droite (absence des étapes E2 et E2’), on obtient l’image annotée (image de gauche de la FIG. 6 ) à partir de la classification des patchs (image de droite haute de la FIG. 6 ) sur laquelle un vote peut être effectué pour déterminer si un patch comprenant à la fois des pixels de la structure et des pixels hors de la structure est associé à la structure. L’association d’un patch comprenant seulement une partie de ces pixels dans une structure à cette structure peut être établie à partir de considérations anatomiques et ainsi les contours des structures peuvent être déterminés. Ainsi, on regroupe les tuiles associées à la même annotation, comme mentionné ci-dessus, - on détermine le contour de la structure d’intérêt, le contour englobant les tuiles ayant la même annotation, - on associe, à la structure d’intérêt, l’annotation des tuiles de la structure d’intérêt. Un exemple est donné en FIG. 5 sur lequel on peut observer les problèmes des effets en bord de structure. Les annotations de référence étant déportées sur chacun des patchs de manière indépendante, cela est une source de bruit: des patchs voisins peuvent être associés à des annotations différentes. Il peut donc être décidé que certains de ces patchs sont des patchs de foie et d’autres non. Des méthodes de lissage peuvent être utilisées pour ajuster les contours ou les incohérences. La méthode de lissage peut consister à utiliser des noyaux de convolution pour atténuer ce bruit Dans certains modes de réalisation, il peut être nécessaire d’ajuster les annotations, pour s’adapter à certaines contraintes morphologiques de la morphologie du patient dont l’image est l’image cible. Par exemple, il peut être nécessaire d’ajuster des contours de l’organe d’intérêt. Afin d’être utilisée par le radiologue, l’image cible annotée peut être affichée, par exemple sur un écran, étape E8. Le radiologue peut ainsi, simplement et directement, visualiser l’image analysée du patient. Le procédé lui permet donc avantageusement de bénéficier d’un compte-rendu créé automatiquement à partir des images de référence. De plus, le niveau de détail des annotations peut avoir été personnalisé lors de l’étape E41, les annotations sont donc adaptées au niveau de détail personnalisé pour permettre de détecter des anomalies ou des pathologies. Si les annotations affichées ne suffisent pas pour l’interprétation d’une pathologie ou d’une anomalie, il peut être envisagé de sélectionner un nouvel atlas, étape E42, dont les annotations sont plus précises ou plus adaptées. Par exemple, un atlas correspondant au bras peut avoir été sélectionné. Lors de l’analyse de l’image affichée comprenant les annotations présentes dans l’atlas relatif au bras, le radiologue peut souhaiter afficher des précisions sur le poignet s’il suspecte un problème au niveau du poignet. Le procédé peut comprendre une nouvelle sélection d’un atlas relatif au poignet. Les étapes E7 et E8 sont réitérées suite à cette nouvelle sélection. Suite à la sélection d’un nouvel atlas, le procédé comprend les étapes E7 à E9. Lors de l’étape E7, on annote au moins une donnée médicale pour les tuiles de la structure d’intérêt de l’image cible, en affectant à chaque tuile de la structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la tuile sélectionnée de l’image de référence issue du nouvel atlas sélectionné. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend une étape de correction, E9. Cette étape peut avantageusement être mise en œuvre, par exemple lorsque les annotations visualisées lors de l’étape E8, sont incorrectes, notamment à l’échelle de la structure. Cette correction peut consister en une modification de l’annotation ou des annotations faite lors de l’étape E7, par exemple par une réception, à travers une interface utilisateur, d’une information d’annotation correctrice. Par exemple, il peut arriver que de nouvelles images cibles soient analysées, contenant des structures différentes de celles présentes dans les images de référence. La mesure de similarité entre les vecteurs représentatifs de ces nouvelles images et les vecteurs représentatifs des images de référence peut conduire à sélectionner des vecteurs de référence éloignés des vecteurs de référence des images cibles, même si ce sont les plus proches, ce qui peut conduire à une annotation peu précise, voire très éloignée. Par exemple, lorsqu’il y a de l’ascite autour du foie, dans certaines pathologies du foie, l’apparence du foie peut être altérée et une image cible contenant un tel foie peut être difficilement annotée comme étant une image de foie. L’étape E9 peut permettre de corriger cette erreur d’annotation. Ainsi, par exemple, lorsqu’une nouvelle image cible présentant un foie malade baignant dans de l’ascite est analysée, ses vecteurs de référence sont proches des vecteurs de référence de l’image de référence précédemment analysée et corrigée contenant un tel foie. Les annotations de cette image de référence contenant le foie entouré d’ascite sont donc utilisées pour être reportées lors de l’étape E7 sur cette image cible. Ainsi, avantageusement, l’étape E9 peut permettre au procédé de s’améliorer lorsque les images corrigées viennent alimenter, ou encore enrichir la base de données des images de référence. Ces nouvelles images de référence alimentant la base de données d’image de référence sont injectées dans le modèle de fondation pour en obtenir leur vecteur de référence. Ainsi, le modèle dispose d’une nouvelle image de référence, de son vecteur de référence et des annotations associées. Le procédé tel que décrit permet donc avantageusement, sans ré-entrainer le modèle de fondation, de bénéficier des informations médicales de nouvelles images de référence. Selon certains modes de réalisation, lors de l’étape E9, le radiologue, outre corriger, peut également ajuster les annotations obtenues à partir des annotations de l’image de référence sélectionnée. Ainsi, il peut être possible de personnaliser les annotations à l’image cible, par exemple si le radiologue détecte de nouvelles pathologies. Ainsi, suite à l’étape E9, le procédé peut passer à l’étape E3 dans laquelle les atlas existants peuvent être modifiés ou complétés à partir des informations identifiées lors de l’affichage, étape E8. Ceci peut permettre de rendre plus robuste les annotations. Dans certains cas, de nouveaux atlas peuvent également être créés. Cette personnalisation peut également être liée aux préférences du radiologue. Selon certains modes de réalisation, il peut être possible de modifier les contours par des méthodes de lissage lors de l’étape E9. Ceci est notamment pertinent lorsque les images n’ont pas fait l’objet d’une segmentation telle que décrites dans les étapes E2 et E2’. La méthode de lissage peut consister à utiliser des noyaux de convolution pour atténuer ce bruit. Selon certains modes de réalisation, on peut mettre à disposition une plateforme collaborative permettant à des praticiens d’utiliser un tel procédé en l’enrichissant avec leurs propres images médicales et/ou leurs propres images de référence. Ainsi, lorsque certains praticiens ou centres de soin sont spécialisés sur une pathologie, un organe...ils peuvent annoter des images de référence ciblées sur cette pathologie et/ou cet organe d’intérêt, ces nouvelles annotations pouvant constituer de nouvelles classes sémantiques de l’atlas. La présente divulgation peut ainsi permettre avantageusement de détecter des pathologies qui ne sont pas présentes dans les images d'entraînement du modèle mais qui sont découvertes lors des examens des images cibles. Ces nouvelles images cibles deviennent des images de référence et apportent de nouvelles annotations. A cet effet, de nouvelles images de référence peuvent être ajoutées par des praticiens de manière à venir enrichir le procédé et rendre plus pertinent la mesure de similarité. Plus le nombre d’images de référence est élevé, plus le procédé est efficace en termes d’annotation et moins il nécessite d’ajustement par le praticien dans la mise en forme d’un compte-rendu. La présente divulgation peut être utilisée pour l’identification de “signatures” caractéristiques de pathologies. Par exemple, il existe plusieurs sous-groupes de carcinomes hépatocellulaires (CHC), le cancer du foie le plus courant: typiquement il existe les sous-groupes des pseudo-progresseurs, des progresseurs, et des hyper-progresseurs. Des images représentatives d’un foie atteint de chacun des sous-groupes de pathologie peuvent être annotées par un praticien et le modèle de fondation peut être appliqué sur ces nouvelles images constituant des images de référence. En comparant ces images de référence avec un celle d’un nouveau patient atteint de CHC, on peut très simplement identifier le sous-groupe associé à ce CHC. On peut ainsi utiliser le modèle de fondation pour définir une signature des sous-groupes de CHC. On peut notamment appliquer la présente divulgation à la détection de la maladie de Nash (acronyme anglais de « stéatose-hépatite non alcoolique »). Cette maladie touche potentiellement un nombre important de personnes dans la population générale, entre 1,5 et 6 % de la population et reste actuellement sous-diagnostiquée. Il y a donc potentiellement de nombreux patients atteints de cette maladie et qui l’ignorent dans les cohortes d’images déjà collectées et qui ont par exemple servies à entraîner le modèle de fondation. Grâce à la présente divulgation, des praticiens peuvent annoter des images comprenant des foies présentant cette pathologie. Ces images sont des images de référence qui sont rentrées dans le modèle de fondation et produisent chacune en sortie une représentation vectorielle (par patch). Ces représentations vectorielles sont ensuite également utilisées, avec toutes les représentations vectorielles des patchs des images de référence déjà collectées, pour les mesures de similarité effectuées lors de l’étape E6. Ainsi, la présente divulgation ne nécessite pas d’entrainer de nouveau le modèle de fondation avec des images représentatives de la pathologie NASH. Une mesure de similarité des représentations vectorielles de foie pathologique NASH issues du modèle de fondation avec les représentations vectorielles des images de référence présentant des foies NASH issues du modèle de fondation et annotées peut permettre d’annoter rapidement et automatiquement des images de foies NASH. Le modèle de fondation peut ainsi permettre d’identifier une signature des foies ayant la maladie de NASH. La présente invention concerne également un dispositif d’annotation mettant en œuvre le procédé tel que décrit précédemment dans l’un au moins de ces modes de réalisation. A cette fin, la présente divulgation concerne un dispositif d’annotation d’au moins une image cible obtenue par imagerie médicale représentant au moins une structure d’intérêt, le dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés pour - appliquer, sur une décomposition en tuiles d’une pluralité d’images de référence non annotées, un modèle de fondation préalablement entraîné pour obtenir une représentation vectorielle d’une image médicale décomposée en tuiles, - annoter une pluralité de données médicales sur les images de référence, au moins une donnée médicale étant annotée sur les tuiles de la au moins une structure d’intérêt présente dans les images de référence, - appliquer, sur une décomposition en tuiles de l’image cible, le modèle de fondation, pour obtenir une représentation vectorielle des tuiles de l’image cible -comparer les représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et les représentations vectorielles des tuiles d’au moins une des images de référence, - sélectionner, pour chaque tuile d’une structure d’intérêt de l’image cible, au moins une tuile d’au moins une image de référence, dont la distance entre leur représentation vectorielle est inférieure à un seuil ou dont la distance est minimale, - obtenir une annotation d’au moins une donnée médicale pour les tuiles de la structure d’intérêt de l’image cible, en affectant à chaque tuile de la structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la tuile sélectionnée de l’image de référence. La FIG. 7 représente un exemple d’architecture matérielle 10 d’un dispositif d’annotation permettant l’implémentation d’un procédé selon la présente divulgation et tel que représenté par exemple en FIG. 1 . Cette architecture matérielle est celle d’un ordinateur. D’autres éléments d’architecture matérielle sont présents dans le dispositif 10 et non représentés ici. L’architecture matérielle 10 comprend un ou plusieurs processeurs 11 (un seul est représenté sur la FIG. 2 ) mettant en œuvre un procédé selon la présente divulgation, une mémoire morte 12 (de type « ROM »), une mémoire non volatile réinscriptible 13 (de type « EEPROM » ou « Flash NAND » par exemple), une mémoire volatile réinscriptible 14 (de type « RAM ») une interface de communication 15 avec un réseau externe (par exemple un réseau cellulaire pour accéder à des bases de données externes pouvant enregistrer les données de référence, les bases de données pouvant être partagées et alimentées de manière collaborative) et une interface de communication 16 (ou plusieurs interfaces de communication) avec des équipements de radiologie par exemple. La mémoire morte 12 constitue un support d’enregistrement conforme à un exemple de mode de réalisation de l’invention, lisible par le processeur ou les processeurs 11 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur Prog conforme à un exemple de mode de réalisation de l’invention comportant des instructions pour l’exécution d’étapes du procédé selon l’un ou plusieurs des modes de réalisation de l’invention. En variante, le programme d’ordinateur Prog est stocké dans la mémoire non volatile réinscriptible 13. Dans certains modes de réalisation, l’architecture matérielle 10 peut comprendre également une carte graphique de type GPU (pour « graphic processor unit » en anglais), non représentée. Le programme d’ordinateur Prog peut permettre au dispositif 10 de mettre en œuvre au moins une partie du procédé conforme à la présente divulgation et tel qu’illustré par exemple en FIG. 1 . Ce programme d’ordinateur Prog peut ainsi définir des modules fonctionnels et logiciels, configurés pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé d’annotation conforme à un exemple de mode de réalisation de l’invention, ou au moins une partie de ces étapes. Ces modules fonctionnels s’appuient sur ou commandent les éléments matériels 11, 12, 13, 14, 15 cités précédemment. Procédé d’annotation d’au moins une image cible obtenue par imagerie médicale représentant au moins une structure d’intérêt : - une application (E5), sur une décomposition en tuiles d’une pluralité d’images de référence non annotées, d’un modèle de fondation préalablement entraîné pour obtenir une représentation vectorielle d’une image médicale décomposée en tuiles, - une annotation (E3) d’une pluralité de données médicales sur lesdites images de référence, au moins une donnée médicale étant annotée sur les tuiles de la dite au moins une structure d’intérêt présente dans lesdites images de référence, - une application (E5), sur une décomposition en tuiles de ladite image cible, dudit modèle de fondation, pour obtenir une représentation vectorielle des tuiles de ladite image cible -une comparaison (E6) des représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et des représentations vectorielles des tuiles d’au moins une desdites images de référence, - une sélection (E6), pour chaque tuile d’une structure d’intérêt de ladite image cible, d’au moins une tuile d’au moins une image de référence, dont la distance entre leur représentation vectorielle est inférieure à un seuil ou dont la distance est minimale, - une obtention (E7)d’une annotation d’au moins une donnée médicale pour les tuiles de ladite structure d’intérêt de ladite image cible, en affectant à chaque tuile de ladite structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la tuile sélectionnée de l’image de référence. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ladite annotation (E3) d’une pluralité de données médicales comprend - une association d’un ou plusieurs labels à une tuile d’une image de référence, lesdits labels appartenant à un ou plusieurs atlas selon une classification déterminée. Procédé selon la revendication 2 dans lequel ladite classification desdits labels est choisie parmi l’une ou l’autre ou plusieurs parmi : - une classification hiérarchique d’un organe du corps humain, la classification hiérarchique correspondant à un niveau de détail des composantes dudit organe - une classification pathologique, - une classification relative à une structure du corps humain, Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant, préalablement à la comparaison des représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et des représentations vectorielles des tuiles d’au moins une desdites images de référence, - une sélection parmi ladite pluralité d’images de référence, des images de référence représentant au moins ladite structure d’intérêt, - ladite comparaison étant effectuée entre les tuiles de l’image cible et les tuiles des images de référence sélectionnées. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant, - une segmentation (E2) d’au moins une partie desdites images de référence parmi ladite pluralité des images de référence, pour identifier une ou plusieurs structures d’intérêt dans lesdites images - une segmentation (E2’) de l’image cible, pour identifier une ou plusieurs structures d’intérêt dans l’image cible. Procédé selon la revendication 5 comprenant, - une obtention d’une représentation vectorielle pour lesdites structures d’intérêt segmentées, à partir desdites représentations vectorielles des tuiles composant lesdites structures d’intérêt segmentées, pour les images de référence et pour l’image cible - une comparaison (E6) des représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et des représentations vectorielles des tuiles d’au moins une desdites images de référence étant obtenue par une comparaison des représentations vectorielles des structures d’intérêt segmentées, - une sélection, pour lesdites structures d’intérêt de l’image cible, d’au moins une structure d’intérêt d’une image de référence dont la distance entre leur représentation vectorielle est inférieure à un seuil ou dont la distance est minimale - une obtention d’une annotation d’au moins une donnée médicale pour ladite structure d’intérêt de ladite image cible, en affectant à ladite structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la structure d’intérêt de l’image de référence sélectionnée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5 comprenant, suite à l’affectation de ladite annotation à chaque tuile de ladite structure d’intérêt de l’image cible, - un regroupement des tuiles associées à la même annotation, - une détermination du contour de ladite structure d’intérêt, ledit contour englobant lesdites tuiles ayant la même annotation, - une association de ladite annotation desdites tuiles de ladite structure d’intérêt à ladite structure d’intérêt. Procédé selon la revendication 7 comprenant en outre - un lissage des contours de ladite structure d’intérêt annotée. Procédé selon l’une des revendications 2 à 8 comprenant préalablement à ladite annotation de l’image cible, - une sélection (E42) d’un atlas en fonction d’un ou plusieurs critères choisis parmi : - un niveau hiérarchique de détail relatif à une pathologie, ou une malformation, ou une anomalie suspectée, ou une structure, -un ou plusieurs types de structures choisis parmi les vaisseaux, et/ou les artères, et/ou les muscles, et/ou les os, - une zone du corps, associée à un ou plusieurs niveaux hiérarchiques de détail de cette zone, ladite annotation contenant un ou plusieurs labels de l’atlas sélectionné pour la au moins une structure d’intérêt. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant en outre - un affichage (E8) de ladite image cible avec ladite annotation. Procédé selon les revendications 9 et 10 comprenant, suite à l’affichage de ladite image cible avec ladite annotation, - la sélection (E42) d’un nouvel atlas différent d’un atlas précédemment sélectionné, le nouvel atlas sélectionné comprenant des annotations plus précises que l’atlas précédemment sélectionné , - l’annotation d’au moins une donnée médicale pour les tuiles de ladite structure d’intérêt de ladite image cible, en affectant à chaque tuile de ladite structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la tuile sélectionnée de l’image de référence issue du nouvel atlas sélectionné. Procédé selon l’une des revendications 10 ou 11 comprenant - une correction (E9) des annotations d’au moins une donnée médicale pour les tuiles de ladite structure d’intérêt de ladite image cible, lorsque ladite annotation est incorrecte, - un enrichissement de l’ensemble des images de référence avec ladite image cible sur laquelle les annotations ont été corrigées et un ajout de ladite au moins une annotation corrigée auxdits labels. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel, suite à l’obtention d’une annotation d’au moins une donnée médicale pour ladite structure d’intérêt de ladite image cible, ladite image cible est ajoutée à l’ensemble des images de référence, ladite au moins une annotation d’au moins une donnée médicale pour ladite structure d’intérêt de ladite image cible étant rajoutée auxdits labels. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel ladite structure peut être l’une ou l’autre ou plusieurs parmi - une partie du corps humain, - une pathologie d’une partie du corps humain. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel ladite partie du corps humain peut être l’une ou l’autre ou plusieurs parmi - des structures osseuses, - des organes internes, - des vaisseaux sanguins, - des tissus mous. Procédé selon l’une des revendications 2 ou 3 dans lequel ladite donnée médicale est relative à l’une ou l’autre ou plusieurs parmi : - un nommage d’un organe, et/ou d’une structure osseuse, et/ou d’un vaisseau sanguin, et/ ou de tissus mous, et/ou - un nommage d’une pathologie Programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 16 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 16. Dispositif d’annotation d’au moins une image cible obtenue par imagerie médicale représentant au moins une structure d’intérêt, le dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés pour - appliquer, sur une décomposition en tuiles d’une pluralité d’images de référence non annotées, un modèle de fondation préalablement entraîné pour obtenir une représentation vectorielle d’une image médicale décomposée en tuiles, - annoter une pluralité de données médicales sur lesdites images de référence, au moins une donnée médicale étant annotée sur les tuiles de la dite au moins une structure d’intérêt présente dans lesdites images de référence, - appliquer, sur une décomposition en tuiles de ladite image cible, ledit modèle de fondation, pour obtenir une représentation vectorielle des tuiles de ladite image cible -comparer les représentations vectorielles des tuiles de l’image cible et les représentations vectorielles des tuiles d’au moins une desdites images de référence, - sélectionner, pour chaque tuile d’une structure d’intérêt de ladite image cible, au moins une tuile d’au moins une image de référence, dont la distance entre leur représentation vectorielle est inférieure à un seuil ou dont la distance est minimale, - obtenir une annotation d’au moins une donnée médicale pour les tuiles de ladite structure d’intérêt de ladite image cible, en affectant à chaque tuile de ladite structure d’intérêt de l’image cible, l’annotation d’une donnée médicale associée à la tuile sélectionnée de l’image de référence.