Brevet FR3157793A1 — publié le 20250704

PROCEDE MIS EN OEUVRE PAR ORDINATEUR D’ESTIMATION DE LA FRACTION DE FLUX DE RESERVE CORONARIENNE, SYSTEME Procédé d’estimation de la fraction de flux de réserve coronarienne (FFR) d’un vaisseau comportant : Acquisition (ACQ 1 ) d’une première image d’un système d’imagerie ; Extraction (EXT 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ) définissant des descripteurs anatomiques d’un premier vaisseau ; Acquisition (ACQ 2 ) d’un second ensemble de données (ENS 2 ) comportant au moins la fréquence cardiaque, la pression systolique et la masse myocardique ; Génération (GEN 1 ) d’une sortie (S 1 ) définissant une prédiction d’une quantité de fraction de flux de réserve coronarienne (FFR) au moyen de l’exécution d’un premier modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) pour produire une sortie (S 1 ), ledit premier modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) mettant en œuvre une fonction de perte paramétrable incluant au moins un premier facteur modélisant au moins une contrainte physique paramétrée optimisée lors de l’entrainement dudit modèle (MLA 1 ), ladite contrainte physique paramétrée résultant notamment d’un modèle numérique d’équations hémodynamiques (MOD 1 ). Figure pour l’abrégé : Fig.5 PROCEDE MIS EN OEUVRE PAR ORDINATEUR D’ESTIMATION DE LA FRACTION DE FLUX DE RESERVE CORONARIENNE, SYSTEME Domaine de l’invention Le domaine de l’invention se rapporte aux procédés et systèmes pour la prédiction d’une valeur de la réserve coronaire appelée FFR pour la caractérisation du flux coronarien. Le domaine de l’invention concerne plus particulièrement les méthodes non invasives mettant en œuvre des moyens logiciels pour caractériser le flux coronarien. L’invention se rapporte à des moyens offrant une aide à la décision pour la pose d’un stent, l’approfondissement de manière invasif d’une pathologie ou au contraire écarter un risque d’infarctus par exemple. État de la technique Actuellement, la caractérisation du flux coronarien chez un patient notamment pour envisager ou non la pose d’un stent dans le cas de présence de sténoses impactant la réserve coronarienne implique de nombreuses étapes à mettre en œuvre et nécessite généralement une intervention invasive chez le patient. Une des constantes les plus dimensionnantes dans l’évaluation et la caractérisation du flux coronarien et la réserve coronarienne appelée FFR et signifiant dans la littérature anglosaxonne « Fractional Flow Reserve ». Généralement la mesure de la FFR avec une précision requise est réalisée à partir d’une coronarographie invasive par l’insertion d’un cathéter avec un capteur de pression. En effet, la FFR peut s’exprimer comme le rapport entre deux pressions mesurées en amont et en aval d’un vaisseau en considérant une pression amont mesurée au niveau de l’ostium afin de caractériser le flux coronarien du vaisseau. Certaines valeurs de la FFR peuvent conduire à un une surveillance du patient, à un ou des examens approfondis, ou encore à une intervention pour la pose d’un stent. Certaines solutions se basent uniquement sur une approche mettant en œuvre un modèle hémodynamique des vaisseaux à partir des équations de Navier Stokes. C’est par exemple le cas des solutions décrites dans la demande US2012/0041318 publiée le 16 février 2012. Un problème de cette approche est qu’un tel système est complexe à résoudre du fait qu’il s’agit d’un système d’équations différentielles et que ce dernier est résolu en 3D. Un tel système peut impliquer des moyens de calculs importants. Enfin, un tel modèle ne prend pas en compte une personnalisation des coefficients du système d’équations différentielles, notamment les coefficients de résistance, les coefficients de compliance, et autres conditions aux limites. D’autres solutions ne reposant que sur une approche d’apprentissage machine ne permettent pas un apprentissage optimal d’un modèle à entrainer. En effet, un tel modèle nécessite un entrainement sur des milliers, voire des millions de données du fait du nombre important de paramètres numériques mesurés chez chaque patient correspondant à l’ensemble des spécifiés de chaque patient et à l’ensemble des configurations d’écoulement des flux de sang au sein de chaque vaisseau. C’est notamment le cas de la demande publiée sous le numéro FR3096498 et déposée le 23/05/2019, avec un modèle entrainé sur 200 patients. Or les configurations peuvent être très diverses selon le type de vaisseau, l’élasticité des vaisseaux, leur longueur, le nombre de sténoses ou d’autres singularités présentes dans le vaisseau, du débit, de l’âge du patient, etc. Enfin une contrainte importante est que le recueil de données lors de l’entrainement impose de mesurer des variables de manière invasive et en différents points de chaque vaisseau. Il n’existe donc pas à ce jour un entrainement d’un modèle d’apprentissage machine reposant sur des données d’entrainement in vivo permettant de construire un modèle fiable. Il y a donc un enjeu à proposer une alternative fiable, robuste et non invasive aux solutions existantes. Selon un aspect, l’invention concerne un procédé d’estimation de la fraction de flux de réserve coronarienne d’un vaisseau comportant : Acquisition d’au moins une première image d’un système d’imagerie ; Extraction d’un premier ensemble de données définissant des descripteurs anatomiques d’un premier vaisseau de ladite première image ; Acquisition d’un second ensemble de données, dites données patient, comportant au moins la fréquence cardiaque et la masse myocardique ; Génération d’une entrée comportant le premier ensemble de données, le second ensemble de données ; Génération d’une sortie définissant une prédiction d’une quantité de fraction de flux de réserve coronarienne au moyen de l’exécution d’un premier modèle d’apprentissage machine pour produire une sortie, ledit premier modèle d’apprentissage machine mettant en œuvre une fonction de perte paramétrable incluant au moins un premier facteur modélisant au moins une contrainte physique paramétrée optimisée lors de l’entrainement dudit modèle, ladite contrainte physique paramétrée résultant notamment d’un premier modèle numérique d’équations hémodynamiques. Le procédé permet avantageusement d’estimer la pression en chaque point du vaisseau et permet donc d’estimer la fraction du flux de réserve coronarienne en chaque point du vaisseau. Un avantage est de disposer d’une estimation de la fraction du flux de réserve coronarienne précise et fidèle au cas d’espèce de l’individu considéré sans utiliser une mesure invasive. Un avantage de l’utilisation d’une fonction de coût intégrant une contrainte physique est de rendre plus performant l’apprentissage du modèle d’apprentissage machine notamment en utilisant des données d’entrainement hétérogènes, c’est-à-dire provenant de différentes sources. Selon un mode de réalisation, l’extraction du premier ensemble de données est obtenue grâce à une première segmentation d’une représentation d’un ensemble de vaisseaux acquis par le système d’imagerie, ladite extraction résultant d’une sélection d’au moins un premier vaisseau affiché sur un afficheur, la sélection d’un point du vaisseau. Un avantage est de tirer le meilleur parti des images acquises par un système d’imagerie notamment pour extraire des données anatomiques. Selon un mode de réalisation, les descripteurs anatomiques sont extraits d’une représentation du premier vaisseau, au moins un premier descripteur comportant une donnée caractéristique du rayon ou diamètre de la section en chaque position du premier vaisseau et au moins un second descripteur comportant le positionnement au sein de la longueur du vaisseau d’au moins un rétrécissement du diamètre définissant la présence d’au moins une sténose. Un avantage est d’utiliser des données personnalisées de patient pour entrainer le modèle d’apprentissage machine et exploiter le modèle d’apprentissage machine entrainé. Selon un mode de réalisation, le second descripteur comprend une donnée caractéristique de la section d’entrée d’au moins une portion définissant le rétrécissement du premier vaisseau et une donnée caractéristique de la section de sortie d’au moins une portion définissant le rétrécissement dudit du premier vaisseau. Selon un mode de réalisation, les descripteurs anatomiques extraits comprennent également : Un troisième descripteur correspondant à la courbure locale du vaisseau et/ou ; Un quatrième descripteur correspondant à la longueur d’une sténose et/ou ; Un cinquième descripteur correspondant à une dilatation locale du vaisseau (anévrisme). Un avantage est de permettre d’identifier certaines parties du vaisseau afin de les caractériser et d’obtenir une meilleure estimation de la pressions grâce au modèle d’apprentissage machine entrainé. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend l’estimation du débit du flux sanguin entrant au repos à partir d’au moins la fréquence cardiaque, la pression systolique et la masse myocardique, le second ensemble de données comportant la valeur dudit débit du flux sanguin entrant. Un avantage est de disposer d’une donnée d’entrée mesurable chez chaque patient et dont la prise en compte permet une meilleure estimation de la pression en sortie en chaque point du premier vaisseau. Selon un mode de réalisation, l’estimation du débit du flux hyperémique entrant au repos à partir d’au moins la fréquence cardiaque, la pression systolique et la masse myocardique, le second ensemble de données comportant la valeur dudit débit du flux hyperémique entrant. Un avantage est de disposer de données d’entrée mesurables chez chaque patient et dont la prise en compte permet une meilleure estimation de la pression en sortie en chaque point du premier vaisseau. Selon un mode de réalisation, le second ensemble de données patient comprend notamment : Un Age de l’individu ; Un genre de l’individu ; Un indicateur de diabète de l’individu ; Un indicateur d’hypertension de l’individu. Un avantage est de disposer de données d’entrée personnalisées notamment provenant de données pouvant être collectées simplement et permettant d’améliorer la prévision de la pression de sortie selon le profil de patient. Selon un mode de réalisation, le premier modèle d’apprentissage machine est un réseau DeepONet dont la fonction de perte intègre un second facteur définissant une fonction de perte d’un opérateur mathématique différentiel. Un avantage est d’exploiter un modèle d’apprentissage sans avoir à modéliser et simuler un système d’équations différentielles lors de l’utilisation des données pour estimer les pressions au sein d’un premier vaisseau. Selon un mode de réalisation, le premier facteur est modélisé lors de l’entrainement du modèle d’apprentissage machine par une fonction paramétrique dont les paramètres sont dépendants des solutions des équations du modèle numérique d’équations hémodynamiques caractérisant le flux hémodynamique dans le premier vaisseau, ladite fonction paramétrique étant implémentée par un opérateur non linéaire continu, la résolution de ladite fonction paramétrique permettant de générer des bornes de valeurs en dehors desquelles la fonction de coût est pénalisée. Un avantage est d’obtenir une fonction plus performance et dont l’apprentissage a permis de supprimer des valeurs incohérentes, par exemple violant les lois physiques. Selon un mode de réalisation, les équations caractérisant le flux hémodynamique dans le premier vaisseau pour optimiser la fonction de coût et modélisé par le premier modèle numérique hémodynamique qui comprend un système d’équations comportant : Un modèle de conservation de la masse ; Un modèle de conservation de la quantité de mouvement ; Une équation d’état de la pression. Un avantage est de tenir compte de plusieurs contraintes caractérisées par différentes équations de la physique et permettant de limiter le domaine d’entrainement. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte une étape d’entrainement réalisé à partir d’un troisième ensemble de données d’entrainement caractérisant des portions de canalisations modélisant chacune une géométrie irrégulière caractéristique d’au moins un profil de section prédéfini, l’entrainement du modèle d’apprentissage machine étant supervisé de sorte que les valeurs caractérisant l’écoulement d’un fluide dans chaque portion soient mesurées sur un banc de test comportant au moins une portion de canalisation de test et des capteurs permettant de mesurer des données de test en différents points dudit banc de test comportant notamment le débit d’écoulement, la pression, la viscosité, la résistance du fluide, le nombre de Reynolds et la densité du fluide. Un avantage de permettre de générer de nombreuses données d’entrainement prenant en compte de nombreuses géométries anatomiques sans nécessiter de tester une grande variété de géométries de vaisseaux de différents patients. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte une caractérisation des différentes portions du banc de test, chaque portion étant caractérisé par un rayon d’artère à modéliser, une longueur d’artère à modéliser, une élasticité ou une compliance et un type de portion. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte une pompe, une horloge et un moyen d’enregistrer une fréquence de pompage de manière à injecter un fluide au sein du banc de test reproduisant une activité périodique relative au cycle cardiaque caractérisation des différentes portions du banc de test. Un avantage est de permettre de contrôler une grande variété de paramètres du modèle in vitro et de simuler différents patients virtuels représentant une diversité de patients. Selon un mode de réalisation, le troisième ensemble de données comprend également une mesure et un calcul pour au moins un point de chaque portion de canalisation prédéfinie : d’au moins une résistance de sortie modélisation la force qui s’oppose à l’écoulement du sang dans la portion du premier vaisseau ; d’au moins une impédance ; d’au moins une valeur de viscosité du fluide ; d’au moins une valeur de la pression à l’équilibre. Un avantage est de permettre d’étalonner un banc de test ayant des caractéristiques similaires à une réelle anatomique de vaisseau. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte une étape d’entrainement réalisé à partir d’un second ensemble de données d’entrainement caractérisant la géométrie de portions de vaisseaux obtenues à partir d’un système d’imagerie, l’entrainement du modèle d’apprentissage machine étant supervisé de sorte que les valeurs caractérisant l’écoulement d’un fluide dans le premier vaisseau soient estimées par un second modèle d’équations hémodynamique appelé solveur numérique, pour définir des données de test et de validation du modèle d’apprentissage machine. Un avantage est de disposer d’une grande possibilité d’entrainement à partir de données médicales telles que de réelles images de patients dont on peut estimer les valeurs et les caractéristiques de l’écoulement pour entrainer le modèle d’apprentissage machine de l’invention. Selon un mode de réalisation, une seconde segmentation du premier vaisseau génère automatiquement une pluralité de types de segments dont : un premier type de segment définissant des portions sensiblement régulières correspondant à des portions de vaisseaux présentant une section diminuant progressivement d’une extrémité proximale vers une extrémité distale ; un second type de segment définissant au moins une portion irrégulière, ladite au moins une portion irrégulière correspondant à une portion comportant au moins un rétrécissement du diamètre supérieur à un seuil prédéfini, chacun des ensembles de segments ayant un système d’équations modélisant le flux hémodynamique dans ladite portion. Selon un mode de réalisation, la seconde segmentation du premier vaisseau génère automatiquement une pluralité de types de segments dont : Un troisième type segment caractérisé par la présence d’une courbure locale du vaisseau supérieure à un seuil prédéfini et/ou ; Un quatrième type segment caractérisé par une dilatation locale du vaisseau (anévrisme). Un avantage est de modéliser l’écoulement au plus proche de la réalité de l’écoulement dans chaque portion tenant compte de l’anatomie du vaisseau considéré. Selon un mode de réalisation, le solveur numérique comprend un système d’équations caractérisant la physique de l’écoulement d’un flux hémodynamique à partir des équations incompressibles de Navier Stokes appliqué à un au moins une portion d’un vaisseau d’une seule dimension. Un avantage est de simplifier les équations et de permettre un entrainement faciliter par la réduction de la dimension du solveur. Selon un mode de réalisation, le système d’équations comprend un second modèle numérique hémodynamique comprenant pour chaque portion de vaisseau au moins un modèle parmi lesquels : Un modèle de conservation de la masse et/ou ; Un modèle de conservation de la quantité de mouvement et/ou ; Une équation d’état de la pression et/ou ; Un premier modèle d’un delta de pression et/ou ; Un second modèle d’un delta de pression établi à partir des mesures in-vitro. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte un calcul des caractéristiques d’écoulement du sang dans chaque portion du premier vaisseau en chaque point de l’axe du vaisseau à partir du second modèle hémodynamique appliqué localement sur chacune des portions. Selon un mode de réalisation, le second modèle numérique hémodynamique permet d’estimer pour chaque portion de vaisseau du second type un delta de pression à partir d’un modèle de delta de pression comportant un coefficient de résistance visqueuse et un coefficient de résistance turbulente. Un avantage est de disposer d’un modèle semi-empirique qui peut être affiné pour chaque profil anatomique considéré. Selon un mode de réalisation, le second modèle numérique hémodynamique permet d’estimer pour chaque portion de vaisseau du second type, du troisième type, et/ou du quatrième type un delta de pression à partir d’un modèle de delta de pression comportant un coefficient de résistance visqueuse et un coefficient de résistance turbulente, lesdits coefficients étant estimés à partir d’essais réalisés sur un banc de test in vitro de l’invention, lesdites mesures réalisées sur le banc de test permettant d’estimer des caractéristiques d’écoulement d’un fluide. Un avantage est d’utiliser les mesures in vitro pour obtenir un modèle d’équations aux plus proches de l’anatomie de la portion de vaisseau considéré. Selon un mode de réalisation, le premier modèle d’apprentissage machine est entrainé en considérant les valeurs estimées par le second modèle intégré sur l’ensemble du premier vaisseau. Un avantage est de simplifier l’utilisation du modèle d’apprentissage machine en exploitant qu’un nombre limité de données d’entrée. Selon un mode de réalisation, un premier ensemble de données d’entrainement comprend des données de géométries extraites d’un système d’imagerie de vaisseaux de patients, des données de patients comportant au moins la fréquence cardiaque, la pression systolique et la masse du myocarde et des données de test et de validations issues de mesures de pressions en différents points de la portion de vaisseau considérée. Selon un autre aspect l’invention concerne un procédé d’entrainement d’un algorithme d’apprentissage machine pour produire un réseau entrainé permettant de calculer la pression d’un fluide en une pluralité de positions au sein d’un premier vaisseau en fonction du temps au sein du cycle cardiaque, ledit procédé d’entrainement comportant : Acquisition d’un premier ensemble de données d’entrainement à partir de : Acquisition d’une première image d’un système d’imagerie ; Extraction d’un premier ensemble de données définissant des descripteurs anatomiques d’un premier vaisseau de ladite première image ; Acquisition d’un troisième ensemble de données, dites données patient, comportant au moins la fréquence cardiaque et la masse myocardique ; Lecture de données caractérisant des points de mesures de pression d’un premier vaisseau définissant des données de test et de validation d’un modèle d’apprentissage machine ; Exécution du modèle d’apprentissage machine et apprentissage par la mise en œuvre d’une fonction de coût minimisant l’erreur entre une donnée produite par le modèle et les données de tests et de validation ; Acquisition d’un second ensemble de données d’entrainement à partir de : Acquisition d’une première image d’un système d’imagerie ; Extraction d’un premier ensemble de données définissant des descripteurs anatomiques d’un premier vaisseau de ladite première image ; Résolution d’un solveur modélisant un modèle d’équations hémodynamiques à partir des équations incompressibles de Navier Stokes en une dimension, les données estimées par le solveur définissant des données de test et de validation d’un modèle d’apprentissage machine ; Exécution du modèle d’apprentissage machine et apprentissage par la mise en œuvre d’une fonction de coût minimisant l’erreur entre une donnée produite par le modèle et les données de tests et de validation ; Acquisition d’un troisième ensemble de données d’entrainement à partir de : Modélisation d’un ensemble de géométries définissant des canalisations adaptées à acheminer un fluide dont la viscosité est sensiblement celle du sang et adaptées à être agencées au sein d’un banc de test ; Exécution d’un ensemble de tests d’écoulement d’un fluide avec une variété de géométries différentes au sein du banc de test ; Mesure de données caractérisant des points de mesures de pression d’une première portion de canal définissant des données de test et de validation d’un modèle d’apprentissage machine ; Exécution du modèle d’apprentissage machine et apprentissage par la mise en œuvre d’une fonction de coût minimisant l’erreur entre une donnée produite par le modèle et les données de tests et de validation. Un avantage est de disposer d’une grande variété de données d’entrainement permettant d’apprendre le modèle sur une grande diversité de cas. Un autre avantage est que les différentes branches ou données d’entrainement peut être utilisées pour configurer une autre branche. Ainsi les données in vitro permettent de paramétrer la branche d’entrainement se basant sur le solveur CFD. Identiquement les données acquises par l’imagerie de réels patients peuvent être utilisées pour le paramétrage du solveur CFD. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : FIG. 1 : une représentation des différents systèmes permettant d’acquérir et traiter les données et les images de vaisseaux d’un patient pour prédire la FFR d’au moins un premier vaisseau ; FIG. 2 : une représentation du résultat d’une étape de segmentation d’une artère en 3D comportant plusieurs vaisseaux avec la création de lignes centrales pour chaque vaisseau artériel ; FIG. 3 : une représentation d’un vaisseau en particulier dont on souhaite estimer la FFR à partir d’une segmentation selon un mode de réalisation du procédé de l’invention ; FIG. 4 : une représentation d’un vaisseau redressé selon un axe Ox permettant de mettre en œuvre une étape de segmentation d’un mode de réalisation du procédé de l’invention ; FIG. 5 : un mode de réalisation des principales étapes du procédé d’estimation de la FFR ; FIG. 6 : un mode de réalisation des principales étapes du procédé d’entrainement d’un modèle d’apprentissage machine selon l’invention ; FIG. 7 : un exemple de réalisation d’une architecture à une sortie d’un réseau de type DeepONet comportant la mise en œuvre d’une fonction de coût paramétrée selon des contraintes physiques ; FIG. 7 : un exemple de réalisation d’une architecture à plusieurs sorties d’un réseau de type DeepONet comportant la mise en œuvre d’une fonction de coût paramétrée selon des contraintes physiques ; FIG. 7 : un exemple de réalisation d’une architecture de la FIG. 7 mise en œuvre selon les procédés de l’invention ; FIG. 8 : un exemple de banc de test permettant de réaliser des mesures pour définir un ensemble de données d’entrainement comportant des données pour tester et valider le modèle d’apprentissage machine ; FIG. 9 : un exemple de modèle de géométrie pouvant être utilisée sur le banc de test de la FIG. 8 ; FIG. 10 : d’autres exemples de modèle de géométrie d’une portion sténosée pouvant être utilisée sur le banc de test de la FIG. 8 , FIG. 11 : un exemple de seconde segmentation adaptées mis en œuvre pour découper différents vaisseaux selon des types de segments. Définitions On appelle « FFR » dans la présente invention : un rapport entre une pression d’entrée d’un vaisseau et une pression de sortie. On appelle « Pa » : la pression d’entrée d’un vaisseau. On appelle « Pd » : la pression de sortie d’un vaisseau. On appelle « Pdi » : la pression selon l’axe d’un vaisseau. ON appelle « ST » : une sténose dans le cas général et « ST i » lorsqu’une sténose en particulier est désignée est décrite dans un exemple. On appelle un réseau « DON » un réseau DeepONet désignant dans la terminologie anglosaxonne : « Deep Operator Network ». On nomme « MLA 1 » un modèle d’apprentissage machine entraîné pour générer des sorties à partir de données d’entrées. On nomme « ENS 1 ’», « ENS 1 ’’», « ENS 1 ’''» les données nécessaires à l’entrainement du modèle d’apprentissage machine utilisées selon différentes sources de données. ENS 1 ’ se rapporte aux données d’entrainement utilisés et mesurés in vivo. ENS 1 ’' se rapporte aux données d’entrainement obtenues à partir d’un modèle modélisant les flux hémodynamiques MOD 2 . ENS 1 ’’’ se rapporte aux données d’entrainement utilisées et mesurées in vitro. On nomme « ENS 1 » les données acquises par le modèle d’apprentissage machine lors de l’exploitation du modèle entrainé. On note que les données de l’ensemble ENS 1 peuvent comprendre des données supplémentaires vis-à-vis de l’un des ensemble ENS 1 ’ ou ENS 1 ’’ notamment des « données patient ». On nomme « ENS 2 » les « données patient » correspondant aux données physiologiques mesurées, aux données démographiques, les antécédents, etc., ces données définissent une partie des données d’entrée du modèle d’apprentissage machine MLA 1 entrainé. On nomme « ENS 2 '» les « données patient » pour entrainer le modèle d’apprentissage machine MLA 1 correspondant aux données physiologiques mesurées, aux données démographiques, les antécédents. Il est possible dans certains modes de réalisation que les données ENS 2 soient utilisées pour l’entrainement du modèle MLA 1 , en conséquence, des données de l’ensemble ENS 2 peut être comprises dans l’ensemble ENS 2 ’. On nomme « CFD » un solveur d’équations différentielles de Navier Stokes désignant dans la terminologie anglosaxonne « computational Fluid Dynamics » signifiant analyse numérique de mécanique des fluides. On nomme « CFD 1-D» un solveur d’équations différentielles de Navier Stokes selon une dimension. On appelle L opé (θ) : le terme ou le facteur d’une fonction de coût modélisant la perte à minimer d’un modèle d’opérateur d’un réseau intégrant des données d'entraînement physiologique in-vivo et in-vitro. Il est également noté L operator (θ). On appelle L phy (θ) : le terme ou le facteur d’une fonction de coût modélisant la perte à minimer d’un système d’équations physiques d’un réseau intégrant des contraintes physiques. Il est également noté L physics (θ). On nomme une « première segmentation » SEG 1 , la segmentation permettant d’acquérir des images d’un système d’imagerie 3D et de sélectionner un vaisseau ou une artère d’intérêt et de calculer les volumes intérieur, extérieur et de calculer les lignes centrales des vaisseaux ou des artères. On nomme une « seconde segmentation » SEG 2 , la segmentation permettant de découper un vaisseau en plusieurs portions longitudinales afin d’utiliser un modèle d’équations hémodynamiques MOD 2 pour modéliser le flux sanguin dans chacune des portions. On nomme « HIS » le système d’information de l’hôpital dont l’acronyme signifie « Hospital Information System » dans la terminologie anglo-saxonne. Il peut correspondre également au système de gestion des dossiers de santé électroniques des patients. On nomme « CFS » le système d’analyse cardiaque dont l’acronyme signifie dans la terminologie anglo-saxonne « Coronary Flow System ». La résistance est notée R d’une manière générale ou R 2 dans les équations. La résistance désigne la force qui s’oppose à l’écoulement du sang à travers le vaisseau sanguin. Elle est influencée notamment par le diamètre et la longueur du vaisseau, la viscosité du sang, le type de flux : laminaire ou turbulent, et l’élasticité des parois du vaisseau. L’impédance est notée Zc d’une manière générale et R 1 dans les équations. L’impédance permet de prendre en compte les aspects dynamiques du flux et du vaisseau, notamment du fait que le vaisseau se contracte et se dilate au cours du temps au sein du cycle cardiaque. L’impédance peut également restituée l’influence des ondes de pression et la dépendance fréquentielle liée au rythme cardiaque. La compliance est notée C, elle peut s’exprimée comme l’inverse de l’élasticité. L’élasticité peut également être appelée élastance. Elle correspond à la capacité d’un tissu à revenir à l’état initial après avoir subi une déformation. La compliance désigne la capacité d’un vaisseau à se dilater et à augmenter de volume en réponse à une augmentation de la pression interne. Les valeurs P 0 , A 0 correspondent à des valeurs mesurées ou estimées ou calculées à l’équilibre. Il correspond dans le cycle cardiaque à l’instant dans lequel le fluide, c’est-à-dire le sang, est le moins soumis à la dynamique. Cela correspond par exemple à un minimum local de certaines valeurs en dynamique, notamment la vitesse ou le débit. Le procédé s’applique indifféremment à des vaisseaux et des artères. Ainsi dans la présente invention, lorsque le vaisseau 10 sera désigné, les modes de réalisation décrits s’appliquent également de la même manière à une artère. L’invention concerne d’une part un procédé pour prédire la pression et une valeur de la FFR d’un vaisseau du myocarde d’un individu à partir d’un modèle d’apprentissage machine entrainé et un procédé pour entrainer ledit modèle d’apprentissage machine permettant de prédire la FFR d’un vaisseau du myocarde d’un individu. L’invention peut se rapporter à tout type de vaisseau autre que ceux du myocarde dont on dispose en entrée une expression du débit ou un flux entrant de sang. Dans ce dernier, cas la branche d’entrainement « in vivo » est alors adaptée selon le type de vaisseau considéré et donc le modèle d’apprentissage machine entrainé associé. Procédé pour prédire la FFR Le procédé pour prédire la FFR comporte plusieurs étapes. La FIG. 5 représente un mode de réalisation des étapes du procédé pour estimer la FFR. Acquisition d’une image Selon un mode de réalisation, une première étape comporte une acquisition d’au moins une image d’un ensemble d’au moins un vaisseau à partir d’un système d’imagerie. Selon un mode de réalisation, une pluralité d’images est acquise de manière à reconstruire une image 3D complète d’une région d’intérêt. Le système d’imagerie peut être un scanner tel qu’un coroscanner, une IRM ou un dispositif d’imagerie ultrasonore. Ces images sont appelées images DICOM et désignent dans la terminologie anglo-saxonne « Digital Imaging and Communications in Medicine ». Un tel format permet une interopérabilité de l’image avec différents systèmes. En outre, différentes données peuvent être associées et enregistrées avec l’image, notamment des données relatives au patient. Par ailleurs, le format permet l’exploitation des données d’imagerie de manière à réaliser des opérations et afficher certains paramètres. Cette étape est notée ACQ 1 sur la FIG. 5 . L’étape correspondante lors de la phase d’entrainement est notée ACQ 1 sur la FIG. 6 . Selon un mode de réalisation, un coroscanner est mis en œuvre pour recueillir des images d’un individu. Un tel système d’imagerie repose sur un système d’imagerie médicale de tomodensitométrie. Il est également appelé angio-scanner des coronaires et noté dans la littérature CTCA désignant « Coronary Computed Tomography Angiography » dans la terminologie anglosaxonne. L’image produite est obtenue à l’aide d’un appareil à rayon X. Les données recueillies sont ensuite traitées par un ordinateur pour créer des images en coupe transversale du cœur. Ces images peuvent être compilées pour former une vue 3D des artères coronaires telles que représentées à la FIG. 2 . Le procédé de l’invention permet de récupérer des images nettes du cœur et des artères. Un avantage de ce système d’imagerie est que la CTCA est non invasive, rapide, et offre des images de haute résolution, permettant une évaluation détaillée des artères coronaires. La FIG. 1 représente différents composants d’un système d’imagerie non invasif tel qu’un CTCA. La FIG. 1 représente un premier bloc noté HIS permettant de recueillir les données mesurées chez un patient par des dispositifs de mesure telles que des données d’imagerie comme une image IRM ou une image d’un Coroscanner. Ce composant est également capable de recevoir des rapports ou des analyses produit(e)s par le composant CFS. Un second bloc noté PACS permet d’archiver, d’enregistrer et de transmettre les données médicales acquises. Le composant PACS comprend un serveur de données. Un troisième bloc noté VIEW permet de visualiser les images acquises, de créer la première segmentation et d’exploiter des métadonnées et des données issues de la première segmentation SEG 1 . Un quatrième bloc noté CFS comprend une unité de calcul permettant utiliser la première segmentation SEG 1 comme entrée et de procéder à la seconde segmentation SEG 2 desdites images si besoin lors de l’entrainement du modèle d’apprentissage machine MLA 1 ou lors de l’exploitation du modèle CFD MOD 2 . Selon un mode de réalisation, cette unité de calcul est utilisée également pour mettre en œuvre le solveur CFD et/ou le modèle MLA 1 pour le calcul de la FFR. Selon un mode de réalisation, cette unité de calcul est configurée pour générer un rapport de type « compte rendu » permettant restituer les principales sorties du modèle MLA 1 , les données d’acquisition et les données calculées à partir des données produites par le modèle MLA 1 . Ce rapport peut être affiché sur un afficheur d’un ordinateur afin qu’un opérateur ou un médecin puisse le consulter. La FIG. 2 représente une vue 3D segmentée de l’aorte 11 et des vaisseaux coronaires (e.g. LAD, LCX, RCA). Un vaisseau 10 est représenté parmi d’autres vaisseaux. Il est appelé par la suite « premier vaisseau » et est noté 10. Le procédé de l’invention permet de sélectionner un vaisseau dont on souhaite estimer la FFR, tel que le premier vaisseau 10, à partir du procédé de l’invention. La FIG. 3 représente le premier vaisseau 10 dont l’image a été acquise grâce à un système d’imagerie tel qu’un coroscanner et qui a été sélectionné à partir d’une opération de sélection réalisée sur l’afficheur. Selon un autre mode de réalisation, le procédé déclenche automatiquement le procédé de l’invention sur l’ensemble des vaisseaux acquis ou une pré-sélection d’un sous-ensemble de vaisseaux identifiés. Dans la suite de la description, le procédé s’applique à l’analyse d’un vaisseau 10 sélectionné à partir d’un afficheur. La FIG. 3 représente dans ce cas une vue en coupe 2D d’un vaisseau 10. Dans le cas de la FIG. 3 , le premier vaisseau 10 comporte différentes portions sténosées ST 1 , ST 2 ou non sténosées 6 pouvant être sélectionnées grâce à un sélecteur ou à une méthode de détection automatique des variations de diamètres. Représentation des images Le procédé de l’invention comprend un traitement des images du premier vaisseau 10 de manière à permettre son affichage à partir d’un afficheur de CFS. A cette fin, un algorithme de reconnaissance d’images est mis en œuvre afin d’isoler certaines parties d’intérêt et de segmenter l’image. Le procédé de l’invention permet de générer une représentation bidimensionnelle d’un vaisseau. Le vaisseau représenté est avantageusement sélectionné au préalable à partir d’un sélecteur. Un opérateur peut sélectionner une artère, un vaisseau débouchant ou une portion de vaisseau à partir du système d’exploitation des images acquises. A cette fin un algorithme de traitement d’image peut être mis en œuvre de manière à détourer automatiquement les images et à extraire les pixels d’au moins un vaisseau ou une artère au sein d’une image pour en afficher une représentation. La FIG. 2 illustre le résultat de la première segmentation avec la création des lignes centrales pour chaque vaisseau artériel. Cette étape est mise en œuvre au niveau de l’étape VIEW de la FIG. 1 . Une première segmentation SEG 1 permet de collecter les images du système d’imagerie et de sélectionner les pixels d’intérêt d’un vaisseau ou plus généralement d’un organe. Un algorithme de segmentation permet d’analyser les densités spectrales de l’image acquise, les contours de formes et contrastes de cette dernière selon le système d’imagerie utilisé afin d’exploiter les portions d’intérêt d’une image acquise. Cette première segmentation SEG 1 permet de sélectionner un vaisseau par exemple en sélectionnant un groupe de pixels d’intérêt d’une zone à conserver. Lors de l’analyse d’une forme définissant un vaisseau, un point de référence proximal et un point de référence distal sont automatiquement calculés afin de sélectionner une portion longitudinale d’un vaisseau. Selon un mode de réalisation, un point de référence proximal est défini avec une artère parente. Le point de référence distal peut correspondre à un point d’une zone dans laquelle une référence anatomique peut être relevée, ou un diamètre donné d’un point situé en dessous d’un diamètre prédéfini. Ce diamètre prédéfini correspond par exemple à une valeur de 1,5 mm. Cette limite correspond aux limites de résolution actuelle des coroscanners. Toutefois, si cette limite venait à baisser ou si un autre système d’imagerie plus performant était utilisé, l’invention pourrait s’appliquer sur un vaisseau jusqu’à une extrémité distale ayant un rayon inférieur à 1,5 mm afin d’ajuster une nouvelle référence distale. La première segmentation SEG 1 permet de délimiter la surface extérieure du vaisseau et la surface intérieure du vaisseau et de calculer une ligne centrale moyenne du vaisseau. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend la mise en œuvre d’un algorithme de redressement permettant de générer un affichage du vaisseau dans une représentation 2D le long d’un axe Ox qui peut définir par exemple la ligne centrale du vaisseau La première segmentation SEG 1 comprend la possibilité de définir un marqueur le long de vaisseau sur la représentation 2D ou la représentation 3D de sorte à visualiser des plans de coupes du vaisseau. A cette fin un sélecteur permet à un utilisateur de sélectionner un plan de coupe à partir d’un marqueur. Selon un mode de réalisation, la première segmentation SEG 1 permet de délimiter des portions de toute ou partie d’un vaisseau ou d’une artère pour sélectionner ladite portion et marquer ladite portion afin d’annoter la représentation. Un intérêt est de permettre d’annoter des portions de métadonnées pouvant être exploitées lors de l’entrainement du modèle d’apprentissage machine MLA 1 ou lors de l’exploitation du modèle CFD MOD 2 dit CFD. Représentation du vaisseau sélectionné La FIG. 4 illustre une représentation d’un vaisseau 10 redressé selon un axe Ox. La figure représente différentes parties du vaisseau 10 et différents descripteurs du vaisseau 10. Un intérêt de cette représentation est que le diamètre ou le rayon intérieur d’une portion de vaisseau ou d’artère comportant au moins une sténose peut être également visualisé selon un même axe longitudinal et donc selon une référence commune de l’ensemble des diamètres dudit vaisseau ou de ladite artère. Au sein de la FIG. 4 sont représentées des plaques notées 4 telles que des plaques de calcium dans cet exemple qui se forment sur la paroi intérieure d’un vaisseau 10. Les sténoses sont détectées grâce à l’imagerie, elles correspondent à des réductions locales de diamètres ou de rayons du premier vaisseau 10. Prétraitement et extraction des caractéristiques anatomiques Les données anatomiques sont utilisées pour définir une partie des données d’entrée du modèle d’apprentissage machine MLA 1 et sont également utilisées pour l’entrainement du modèle MLA 1 . Selon un mode de réalisation, les données d’entrée du modèle entrainé comprennent un premier ensemble de données ENS 1 caractérisant l’anatomie d’au moins un vaisseau à partir d’une image acquise de l’individu. Le procédé permet de sélectionner un premier vaisseau 10 d’une image acquise et d’extraire automatiquement à partir d’un traitement de l’image des données caractérisant chaque portion 6, ST du premier vaisseau 10. L’étape d’extraction est notée EXT 1 sur la FIG. 5 illustrant la mise en œuvre du procédé pour estimer la FFR. L’étape correspondante lors de l’entrainement est notée également EXT 1 sur la FIG. 6 . Le diamètre intérieur est préférentiellement extrait sur toute la longueur du premier vaisseau 10 grâce à une analyse et un traitement des images acquises. - Courbure Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de calcul de la courbure du vaisseau en différents points du vaisseau. Selon un mode de réalisation, une fonction C b (x) définit la fonction permettant de déterminer la courbure en fonction de la position x sur l’axe longitudinal Ox de la représentation du vaisseau redressé de la FIG. 4 ou de l’axe centrale du vaisseau non redressé. La courbure du vaisseau peut donc être enregistrée lors de cette opération de manière à être réexploitée ensuite comme donnée pour modéliser certaines portions du vaisseau par exemple lors de la phase d’entrainement utilisant un modèle hémodynamique MOD 2 . Le procédé permet d’annoter les portions ayant une courbure supérieure à un seuil donné par exemple dans l’étape de seconde segmentation SEG 2 . Cette opération est réalisée notamment lors de la seconde segmentation SEG 2 . En effet, lorsque la courbure est supérieure à un seuil donné sur une portion du vaisseau, le flux hémodynamique dans ces portions peut être modélisé par une ou des équation(s) dédiée(s). Selon un mode de réalisation, la courbure de certaines portions du vaisseau peut être utilisée comme entrée du modèle d’apprentissage machine MLA 1 . Le procédé de l’invention permet d’indexer le long d’un vaisseau 10 considéré l’ensemble des rayons ou des diamètres intérieurs le long dudit vaisseau 10. Selon un mode amélioré, le rayon extérieur peut être mesuré et indexé le long du vaisseau 10 considéré. Un intérêt est de considérer l’épaisseur de la paroi d’un vaisseau 10. Toutefois, l’invention peut être mise en œuvre sans considération de l’épaisseur du vaisseau ou de l’artère considérée. Lors de l’opération de traitement d’image, une fonction du rayon r(x) peut être générée en relevant l’ensemble des rayons du vaisseau ou de l’artère considérée depuis une position d’origine x 0 jusqu’à une position terminale x t . La résolution de l’échantillonnage de la fonction peut être définie de sorte à discrétiser l’ensemble des valeurs sur une échelle prédéfinie. Selon un mode de réalisation, l’ensemble des courbures du vaisseau 10 est également indexé le long du vaisseau redressé selon l’axe longitudinal Ox. Ainsi, le procédé de l’invention permet de recueillir par une analyse automatique de l’image l’ensemble des valeurs de rayons ou de diamètres intérieurs et l’ensemble des valeurs de courbures du vaisseau 10 considéré. Ces valeurs sont enregistrées dans une mémoire et chacune des valeurs est associée à une position du vaisseau 10 selon l’axe longitudinal de redressement. - Singularité Le procédé de l’invention comprend une étape de détection d’un ensemble de singularités le long du vaisseau 10 considéré Selon un premier exemple, un premier type de singularité est une plaque 4. Selon un second exemple, un second type de singularité est une zone d’abouchement ou une zone de bifurcation. Selon un troisième exemple, un troisième type de singularité est un anévrisme. D’autres types de singularités peuvent être relevés. Dans la suite de la description, il sera considéré comme exemple le cas où des plaques 4 entrainent la formation d’une sténose ou de plusieurs sténoses ST. - Sténose La FIG. 4 représente un cas d’exemples dans laquelle deux sténoses ST 1 et ST 2 sont identifiées grâce à un traitement d’image. Une détection automatique des sténoses peut être configurée par l’analyse automatique de la variation des diamètres ou des rayons intérieurs du vaisseau sur l’ensemble de la portion analysée. On remarque que la FIG. 4 représente des plaques 4 ne gérant pas de sténoses et d’autres entraînant une conséquence sur la formation de sténoses ST 1 et ST 2 . Le procédé de l’invention permet de relever et d’annoter la présence de sténoses sur une image d’un vaisseau. Selon un mode de réalisation, l'identification directe des sténoses n'est pas prévue et des auto-encodeurs sont utilisés. Les auto-encodeurs sont un type de réseau de neurones utilisé dans l'apprentissage automatique pour l'apprentissage non supervisé. Ils se composent d’un encodeur et d’un décodeur, et leur objectif est d’apprendre une représentation latente des données d’entrée. La représentation latente est dotée de propriétés supplémentaires nécessaires et peut servir, par exemple, à réduire la dimensionnalité des données ou à éliminer le bruit. L'invention comprend d'autres implémentations d'auto-encodeurs pour les données d'entrée 2D et 3D. La présence d’une sténose ST est la conséquence d’une réduction locale du rayon ou du diamètre intérieur du premier vaisseau 10. Chaque sténose ST peut être détectée et identifiée grâce à un algorithme d’analyse d’images. Différents algorithmes existants peuvent être appliqués dans le cadre de la présente invention comme les auto-encodeurs précédemment évoqués. La détection des sténoses permet leur dénombrement le long du premier vaisseau 10. Les portions de vaisseau comportant une sténose ST sont indexées et la présence de ladite sténose ST peut être caractérisée par un ensemble de positions x s le long de l’axe Ox. Les sténoses de la FIG. 4 sont notées ST 1 et ST 2 . Chaque sténose ST peut être caractérisée selon différents critères. Un premier critère correspond à ses dimensions. Les dimensions d’une sténose ST comportent au moins la longueur selon l’axe Ox et l’épaisseur selon l’axe perpendiculaire à l’axe Ox de la sténose ST. Le diamètre d’occlusion encore le rayon minimal dans la portion sténosée peut être extraits. Selon d’autres modes de réalisation, les paramètres suivants peuvent être utilisés pour caractériser une sténose : Le diamètre minimal de la sténose en mm et/ou ; La surface minimale de la sténose en mm² selon un plan de coupe du vaisseau et/ou ; Le volume total de de la sténose en mm3 et/ou ; Le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage de diamètre du vaisseau et/ou ; Le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage de surface du vaisseau selon un plan de coupe du vaisseau et/ou ; La courbure de la zone correspondant à la sténose. Ces paramètres morphologiques sont par exemple calculés à partir de la singularité identifiée telle qu’une singularité de type plaque. Selon un mode de réalisation, le diamètre ou le rayon intérieur du vaisseau 10 à chaque position d’une portion sténosée ST 1 , ST 2 peut être calculée également. Cette dernière donnée peut compléter par exemple une donnée caractérisant l’épaisseur de la sténose dans le procédé de l’invention. Dans le cas de la FIG. 4 , deux sténoses ST 1 , ST 2 ont été identifiées le long du vaisseau 10. Une première sténose a une longueur L ST1 la seconde sténose à une longueur L ST2 . Le rayon ou le diamètre dans ces portions peut être relevé. Selon un mode de réalisation, la distance entre deux sténoses ST 1 et ST 2 peut également être pris en compte par une mesure sur l’image. La mesure peut avantageusement être réalisée automatiquement à partir d’un algorithme de traitement de l’image. Cette donnée peut être utilisée pour l’entrainement et/ou l’exploitation du modèle entrainé MLA 1 . Selon un mode de réalisation, le vaisseau peut être découpé en plusieurs segments afin de calculer la pression d’entrée et la pression de sortie de chaque segment notamment lors de la seconde segmentation pour entrainer le modèle. On considère le cas dans la suite de la description où un vaisseau est considéré entièrement depuis un point d’entrée, généralement une zone d’abouchement avec une artère et une extrémité distale définit par un marquer géométrique ou anatomique. La FIG. 4 est utilisée pour décrire un vaisseau utilisé lors de la phase d’exploitation du modèle MLA 1 et également pour décrire un vaisseau utilisé lors de la phase d’entrainement par exemple à partir d’un modèle hémodynamique MOD 2 pour lequel une équation peut être associée à des portions non sténosées et une autre équation peut être associée à des portions sténosées. La courbe de pression permet de visualiser l’évolution de la pression le long du vaisseau. Cette courbe bien que représentée sur la FIG. 4 ne peut être obtenue directement à partir de l’imagerie. Le procédé de l’invention permet de pallier ce problème puisque l’objectif de l’invention est de prédire les valeurs de pression le long du vaisseau 10 à partir d’un modèle d’apprentissage machine MLA 1 entrainé. Lorsque les points de pression sont obtenus, il est possible de considérer deux points à l’entrée et à la sortie du vaisseau 10 pour calculer la FFR. Le procédé de l’invention permet d’estimer, comme le montre la FIG. 4 , la pression p(x) en tout point du vaisseau. Dans ce cas la FFR est alors calculée dans un second temps à partir des valeurs prédites de la pression Pd et Pa. Selon un mode de réalisation, la valeur prédite est une valeur de la FFR qui est un rapport entre une pression d’entrée Pa d’un vaisseau et une pression en un point considéré du vaisseau, par exemple la pression de sortie Pd. On a la relation suivante qui est vérifié en tout point x du vaisseau : FFR(x) = P(x) / Pa. L’estimation de la pression peut également être faite au moyen du second modèle CFD appelé MOD 2 afin d’entrainer le modèle MLA 1 avec les valeurs estimées par le solveur. Cette représentation permet d’illustrer les chutes de pressions après la présence d’une sténose. Lors de l’étape d’entrainement utilisant les données d’entrainement, une courbe de pression peut être obtenue selon l’axe Ox du vaisseau dans lequel un cathéter muni d’une sonde de pression navigue. L’invention peut utiliser de telles données mises à disposition et enregistrées dans une mémoire. L’entrée du modèle d’apprentissage machine MLA 1 correspond à l'ensemble du vaisseau ou de l'artère considérée telle que celle représentée à la FIG. 4 . L'artère ou le vaisseau est une unité topologique, allant de l'entrée à la sortie. Dans le cas où il y a plusieurs branches dans l'artère par exemple une branche LDA et LCX ou une branche RCA, le modèle MLA 1 considère chacune d’entre elles de manière indépendante. Un échange de données telles que, les extractions des caractéristiques anatomiques, le débit q ou la pression p aux zones d’abouchement permet de prendre en considération les différentes contraintes de jonction. Selon un mode de réalisation, la longueur du vaisseau 10 allant d’un point d’entrée caractéristique jusqu’à un point de sortie caractéristique peut également définir une donnée d’entrée du modèle d’apprentissage machine MLA 1 . Les points caractéristiques peuvent correspondre à des points de bifurcation, à un point du vaisseau correspondant à un rétrécissement du diamètre supérieur à un seuil, etc. Données d’entrée du procédé pour prédire la FFR Les données anatomiques définies précédemment définissent une partie des données d’entrée, notée ENS 1 , du modèle d’apprentissage machine MLA 1 . Selon un mode de réalisation, les données d’entrée du modèle entrainé MLA 1 comprennent un second ensemble de données ENS 2 caractérisant l’individu. Débit d’entrée Selon un mode de réalisation, le débit d’entrée au repos Q rest est calculé à partir de la masse du myocarde Mc qui est une donnée acquise en entrée du système. Un modèle algébrique permet d’exprimer le débit d’entrée au repos Q rest à partir de la masse du myocarde Mc. Selon un mode de réalisation, la donnée d’entrée du modèle MLA 1 est la masse du myocarde Mc ou la masse alimentée par un des vaisseaux, ou la masse d’une partie du myocarde telle que la masse d’un ventricule gauche, M C_LV. Selon un autre mode de réalisation, la donnée d’entrée du modèle MLA 1 est un débit calculé à partir de la masse du myocarde Mc ou à partir de la masse d’une partie du myocarde. Dans ce dernier cas, le procédé comprend un calcul du débit au repos dans le premier vaisseau 10 dont la masse du myocarde Mc est connue. Selon la sélection du vaisseau, la fraction de sang de l’artère alimentant ledit vaisseau est considérée. Le procédé de l’invention permet de déduire de la sélection du premier vaisseau 10 considéré le débit en amont alimentant ledit premier vaisseau 10. On dénombre trois artères principales alimentant le cœur et donc l’ensemble des vaisseaux. Les 3 artères sont notées LAD, LCX et RCA. La première artère LAD désigne l’artère appelée « Left Anterior Descending artery » dans la terminologie anglosaxonne et en français : « L’artère interventriculaire antérieure ». Cette artère alimente la partie antérieure du cœur, en particulier au ventricule gauche. La seconde artère LCX désigne l’artère appelée « Left Circumflex » dans la terminologie anglosaxonne, ou en français l’artère circonflexe gauche. Elle fournit le sang à la paroi latérale du cœur, principalement au ventricule gauche. La troisième artère RCA désigne l’artère « Right Coronary Artery », ou l’artère coronaire droite. Elle irrigue principalement le ventricule droit et une partie du ventricule gauche. Ces artères fournissent le sang oxygéné aux différentes parties du myocarde. Le débit sanguin dans ces artères peut être calculé selon des proportions connues d’éjection du sang dans chaque artère. Une relation permet de déduire le débit au repos dans un vaisseau donné. Selon un mode de réalisation, la relation suivante peut s’écrire : Q rest = 2.5 * (M C 0 . 75 ) [ml/min], Selon un autre mode de réalisation, si seule la masse du ventricule gauche M C_LV est connue, cette relation peut s’écrire : Q rest_LV = 12*((0.7*( f c * P syst )/1000)-0.4) * M C_LV / 100 [ml/min], où f c est la fréquence cardiaque et P syst est la pression systolique. Cette relation n'est valable que si le débit répond à la demande en oxygène de l’individu. Dans le cas de la caractérisation d’un flux hyperémique, un coefficient de flux hyperémique k hyp peut être calculé selon une formule empirique. k hyp = 4.5 – 0.018 * ds + 0.00056 * ds 2 – 0.0000085 * ds 3 avec ds : Le degré de sténose coronarienne maximum exprimé en pourcentage de diamètre du vaisseau. La relation suivante peut s’écrire : Q hyp = Q rest * k hyp Si seule la masse du ventricule gauche est connue, la relation peut s’écrire Q hyp = Q rest_LV * k hyp Selon un mode de réalisation, le modèle comprend en entrée uniquement la masse du myocarde Mc. Selon un autre mode de réalisation, le modèle comprend en entrée la masse du myocarde et le débit au repos en entrée. On comprend que les deux entrées Q rest et Mc sont fortement corrélées et donc qu’une seule valeur peut être considérée en entrée du modèle MLA 1 . Toutefois, le modèle peut prendre en compte les deux entrées. Données des patients Ces données sont notées ENS 2 sur la FIG. 5 et ENS 2 ’ sur la FIG. 6 pour les données d’entrainement « in vivo ». Selon un mode de réalisation, la fréquence cardiaque de l’individu est en entrée du modèle MLA 1 . Selon un mode de réalisation, une donnée supplémentaire est prise en compte avec la valeur de la pression systolique de l’individu. Selon un mode de réalisation, l’âge de l’individu est une entrée du modèle MLA 1 . Selon un mode de réalisation, le genre de l’individu est également une entrée du modèle MLA 1 . Selon un mode de réalisation, le poids et la taille de l’individu sont des entrées du modèle MLA 1 . Selon un mode de réalisation, des données d’antécédents sont des entrées du modèle MLA 1 telles que la présence de diabète, de l’hypertension l’existence et le dénombrement d’intervention(s) coronaire percutanée antérieure, l’existence et le dénombrement d’infarctus du myocarde, la quantification d’une consommation de tabac. Données contextuelles Normalisation Le procédé d’estimation de la FFR de l’invention comporte une étape visant à normaliser NM les données formant les descripteurs anatomiques extraits des segments/portions du premier vaisseau 10 et à normaliser les données des patients. Cette étape est notée NML sur la FIG. 5 et sur la FIG. 6 . On désigne donc l’étape de normalisation NML en entrainement ou en exploitation du modèle d’apprentissage machine MLA 1 . Les étapes de normalisation sont par construction conçues de manière à générer des sorties normalisées quelques soit les données d’entrainement. Ainsi, seules les données d’entrée peuvent éventuellement changer à l’entrée des blocs NML . Les données d’entrée peuvent comporter différents formats selon les données recueillies. Le bloc de normalisation NML permet donc d’appliquer des transformations potentiellement différentes sur les valeurs mesurées. Selon un mode de réalisation, la normalisation NML comprend une étape de mise à l’échelle des valeurs selon une échelle prédéfinie. La normalisation NML comprend également une transformation des données selon un système d’unités prédéfini Selon un autre mode de réalisation, l’étape de normalisation NML comprend une mise à niveau de la précision des données et de leur format. La normalisation NML permet de générer le format de données permettant de traiter le vecteur d’entrée de la même manière que le vecteur d’entrée a été utilisé pour l’entrainement selon les différentes branches d’entrainement. Selon un mode de réalisation, une technique d'imputation de données est appliquée aux données d'entrée pour remplir les valeurs manquantes. L’entrée du modèle d’apprentissage machine MLA 1 est notée E 1 sur la FIG. 5 . Les entrées correspondantes sur la FIG. 6 lors des phases d’entrainement sont notées ENS 1 ’, ENS 1 ’’, ENS 1 ’’’, ENS 2 ’. Les données de tests et de validations E 2 , E 3 , E 4 permettent d’entrainer le modèle en corrigeant l’erreur d’une fonction de coût Lf. Sortie du modèle MLA Le procédé de l’invention met en œuvre un modèle d’apprentissage machine MLA 1 pour produire des données de sorties notées S 1 sur la FIG. 5 . Notamment, les données de sorties comprennent les valeurs prédites de pression le long du vaisseau, du débit le long du vaisseau, et des valeurs des sections du vaisseau 10. Les pressions prédites sont utilisées pour déduire la fonction de la FFR selon l’axe. Les sorties correspondantes lors de l’entrainement sont notées respectivement S 2 , S 3 et S 4 selon les branches d’entrainement de la FIG. 6 . Parmi les données produites par le modèle MLA 1 , il est possible d‘exploiter la pression d’entrée Pa considérée au plan de coupe définissant l’entrée du vaisseau et la pression Pd considérée au plan de coupe définissant la sortie du vaisseau. A partir des pressions produites par le modèle MLA 1 , le procédé de l’invention comprend une étape de calcul de la FFR, à savoir le rapport Pd/Pa. Cette étape est représentée à la FIG. 5 illustrant le procédé pour estimer la FFR ou les pressions en sorties. Cette étape est également représentée à la FIG. 6 représentant le procédé d’entrainement. Selon un mode de réalisation, le débit Q est prédit par le modèle MLA 1 en tout point x du vaisseau et tout au long du cycle cardiaque dont en fonction du temps t. Enfin, les valeurs des sections A en entrée et en sortie peuvent être générées et l’évolution de cette section A(t) au cours du cycle cardiaque peut également être calculée par le modèle MLA 1 . Enfin le modèle peut être entrainé de sorte à produire la section A 0 à l’équilibre. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend une étape de traitement des données générées par le modèle MLA 1 pour produire de nouvelles valeurs de paramètres d’intérêt. Selon un mode de réalisation correspondant à celui de la FIG. 7 , les valeurs d’intérêt sont la pression à l’équilibre P 0 , la résistance R et la compliance C et l’impédance Zc en sortie de la portion considérée, c’est-à-dire calculée au plan de coupe de sortie. Dans la FIG. 4 , ce plan de coupe de sortie est le plan pc 6 . Sur la FIG. 11 , ce plan de coupe peut être défini au(x) point(s) OB 1 , OB 2 , OB 3 ou OB 4 . Modèle L'invention met en œuvre un modèle permettant de prédire la pression et d'autres caractéristiques associées d'un récipient, en tenant compte de diverses contraintes géométriques et physiques. Le modèle est basé sur l’apprentissage automatique scientifique SciML, un domaine de recherche qui utilise l’apprentissage profond pour résoudre des problèmes physiques complexes. Un exemple de modèle SciML est le réseau neuronal fondé sur la physique dit réseau « PINN ». Un tel réseau est particulièrement adapté pour apprendre des lois physiques notamment non linéaires par exemple approchées par des équations différentielles. Un intérêt d’un tel réseau est de permettre de travailler sur des processus physiques dans des vaisseaux sténosés. Cependant, PINN ne peut fournir des solutions que pour des paramètres vasculaires définis, tels que la géométrie du vaisseau ou la position de la sténose. L’inclusion de chaque nouvelle valeur de paramètre nécessite une simulation distincte, impliquant un recyclage complet du PINN. Pour surmonter ces limitations, un mode de réalisation utilise un réseau de type DeepONet basé sur la physique également noté « PIDeepONet ». Un tel réseau est dénommé modèle MLA 1 dans la présente demande. Le réseau PIDeepONet peut être utilisé pour apprendre divers opérateurs linéaires ou non linéaires et imposer des contraintes physiques. Réseau DeepONet Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention met en œuvre un algorithme d’apprentissage machine MLA 1 basée sur un réseau DeepONet, noté DON. Un tel réseau est conçu pour apprendre des opérateurs mathématiques. Dans ce contexte un tel opérateur est une fonction appelée « mapping » dans la terminologie anglo-saxonne. Elle transforme une fonction en une autre. Le réseau DeepONet apprend cette transformation directement à partir de données d’entrainement ENS 1 ’. Dans un réseau de type DON, la fonction de perte Lf est conçue pour capturer l’erreur entre les sorties prédites par le réseau et les sorties réelles ou attendues pour un ensemble donné de fonctions d’entrée. La forme générale de la fonction de perte dans un DON est typiquement une fonction de l’erreur entre la prédiction du réseau et la vraie sortie pour divers échantillons d’entrées ENS1', ENS2', ENS1'’, ENS 1 '’’. Dans le cas d’un réseau formé pour apprendre un opérateur mathématique, la fonction de perte peut inclure des termes qui évaluent la précision avec laquelle les dérivées sont prédites. De manière à représenter l’opérateur mathématique à partir des données, le réseau DON permet de considérer deux composantes généralement notées « trunk » et branch » dans la terminologie anglosaxonne. La composante ou branche « trunk » est notée Bt et la composante ou branche « branch » est notée Bb dans la suite de la description. La FIG. 7 représente une architecture d’un réseau appelé dans la terminologie anglosaxonne « Physics informed DeepONet ». Cet exemple d’architecture de type DON est avantageusement exécuté dans le procédé de l’invention. Un réseau DeepONet informée par la physique permet aux fonctions de sortie d'être cohérentes avec les contraintes physiques en minimisant une perte prenant en compte des lois physiques sous-jacentes. Cette architecture comprend des entrées {u(x i )} i et {y k (i)} k définissant les entrées respectivement de deux branches Bb et Bt du réseau. La FIG. 7 représente un exemple d’architecture à une sortie. Selon un mode de réalisation, les procédés de l’invention mettent en œuvre une architecture de réseau à plusieurs sorties. La FIG. 7 représente un exemple d’architecture à plusieurs sorties. Dans cet exemple, les sorties de la branche Bb du réseau sont divisées en n groupes et les sorties de la branche Bt du réseau sont divisés également en n groupes. Puis les k ème sortie de chaque groupe sont traitées ensemble et produisent la k ème solution. La FIG. 7 représente un exemple d’architecture à n sorties utilisées dans le cadre de l’invention de sorte à générer différentes sorties ici représentées par la pression P, le débit Q, la section A et la section A 0 à l‘équilibre. Dans cette figure, les sorties secondaires sont représentées. Les sorties secondaires sont les données calculées dans un second temps à partir des données produites par le réseau MLA 1 . Elles sont donc obtenues indirectement. La FIG. 7 représentent notamment la FFR obtenue selon l’axe du vaisseau, la pression à l’équilibre P 0 , l’impédance Zc, la compliance C et la résistance R. Le modèle peut s’exprimer comme une fonction G(u)(y) prenant en entrées du modèle les deux entrées {u(x i )} i et {y k } k pour générer une prédiction. [Math 1] Où i = 1, … , K Où 0 = p 0 1 n Les entrées {u(x i )} i ɛ [1 ;N] représentent N fonctions d’entrée distinctes. Et pour chaque y k (i) pris sur un intervalle K ε [1 ; P], il y a P valeurs prises dans le domaine de la fonction G(u (i) ). La sortie générée est notée G(u (i) ,y(i)). Dans le cas de la présente invention, les valeurs y k (i) sont les données d’entrées reçues et traitées en entrée du modèle MLA 1 pour chaque échantillon d’entrée. Un échantillon comprend l’ensemble des données d’entrée d’un individu tel que son âge, la fréquence cardiaque f c , la masse du myocarde Mc, etc. Un échantillon peut également correspondre dans le cas de l’entrainement du modèle à un échantillon d’un cas modélisé in vitro ou simulé à partir d’un modèle CFD auxquelles des données de patients fictifs/virtuels ont été affectées. u(x i ) est une fonction restituant les paramètres permettant de décrire les différentes anatomies de vaisseaux ou portions de vaisseaux définissant les données d’entrées anatomiques d’entrainement ENS 1 ’. u(xi) est une fonction permettant de traiter les données d’entrainement ENS 1 ’ afin d’entrainer le modèle MLA 1 . u(x i ) correspond aux fonctions d'entrée, qui décrivent les caractéristiques géométriques/anatomiques du vaisseau dans les points capteurs x. Dans un mode de réalisation, u(x) est défini dans le domaine [0, 1] et dépend de la distance à la sténose. Pour de telles fonctions, 0 correspond à 100 % de sténose et 1 signifie l'absence de sténose. Dans un autre mode de réalisation, les fonctions u(x) sont déterminées par une représentation interne générée par le réseau d'auto-encodeurs. Dans ce cas, la construction de u(x) est un processus d’apprentissage non supervisé. La branche Bb du DON traite l’entrée de l’opérateur. Cette entrée est généralement une fonction ou un ensemble de valeurs qui représentent une fonction. La branche Bb apprend une représentation de la fonction d’entrée. Pour ce faire, elle peut prendre en entrée des échantillons de cette fonction, par exemple, des valeurs de la fonction à différents points, et produire une représentation de dimension supérieure qui capture certaines caractéristiques de cette fonction. Cette branche Bb permet de comprendre la structure et les propriétés de la fonction d’entrée, permettant au réseau de répondre correctement aux variations dans ces données d’entrée. La branche Bt est conçue pour traiter les points {y k } k du domaine pour lesquels la sortie de l’opérateur doit être évaluée. La branche Bt produit une représentation de ces points. Cette représentation est ensuite utilisée pour prédire la sortie de l’opérateur à ces points spécifiques. La branche Bt permet au réseau DON de comprendre comment l’opérateur agit sur différentes parties de son domaine, ce qui permet d’améliorer les prédictions des sorties du modèle DON. Les sorties des branches Bb et Bt sont combinées entre elles pour produire la sortie finale du réseau. Cette combinaison peut se faire de différentes manières. Selon un exemple la combinaison est réalisée par un produit scalaire. En traitant séparément l’entrée de l’opérateur via la branche Bb et les points de sortie via la branche Bt, le réseau DON peut apprendre efficacement la relation entre l’entrée et la sortie de l’opérateur. Cette séparation permet une plus grande flexibilité et précision dans l’apprentissage d’opérateurs complexes. Selon un exemple d’implémentation, le réseau DON ne comprend qu’une branche Bb. Un tel réseau est appelé dans la terminologie anglo-saxonne « unstacked DeepONet ». Elle présente l’avantage d’être moins consommatrice en calculs matriciels. Selon un exemple d’implémentation d’un réseau DON, une architecture du réseau est configurée de sorte que les sorties des branches Bb et Bt sont combinées via une combinaison linéaire, telle qu’un produit scalaire, pour produire la sortie finale du réseau DON. Selon un mode de réalisation, le réseau DON prend en compte des contraintes physiques. Le réseau est appelé « physics-informed DeepONet » dans la terminologie anglosaxonne. Un tel réseau permet de prendre en compte dans la configuration de la fonction de perte des contraintes physiques permettant de pénaliser des valeurs prédites en dehors d’une gamme de valeurs prédéfinie. Fonctions de perte Selon un exemple, la fonction de perte L f (θ) du réseau DON est configurée pour minimiser un premier terme noté L opé (θ) qui correspond à la fonction de perte de l’opérateur et un second terme noté L phy (θ) qui correspond à la fonction de perte des contraintes physiques. Selon un mode de réalisation, lors de l’entrainement du modèle MLA 1 , la fonction de perte Lf(θ) est configurée pour optimiser une erreur en tenant compte d’un facteur permettant d’apprendre l’opérateur L opé (θ) optimisant l’erreur d’une fonction u(x) modélisant la géométrie des vaisseaux et un permettant d’apprendre des contraintes physiques L phy (θ) optimisant l’erreur d’un système d’équations définissant des bornes et un domaine compatible de la physique induite par les équations de Navier Stokes. L'étape de calcul et d'optimisation de l’erreur calculée par la fonction perte est représentée à la FIG. 6 lors de l’entrainement du modèle MLA 1 . La fonction de perte peut s’écrire : L f (θ) = L opé (θ) + L phy (θ) Avec selon un exemple, l’expression suivante des deux opérateurs : , [Math 2] , [Math 3] Où {y k (i)} k=1 à Q désigne à un ensemble de points échantillonnés de manière aléatoire dans le domaine G(u (i) ). Où N est un opérateur différentiel linéaire ou non linéaire qui donne aux équations différentielles la forme suivante : N(u, G) = 0 Les contraintes physiques pris en compte dans l’équation [3] par l’opérateur L phy (θ) peuvent prendre la forme du système d’équations différentielles issu des équations incompressibles de Navier Stokes. Ce système d’équations prend la forme d’un modèle numérique d’équations hémodynamiques appelé MOD 1 . Il peut s’exprimer de la manière suivante : [Math 4] Selon un autre mode de réalisation, un autre système d’équations hémodynamiques peut être utilisé pour définir le modèle MOD 1 ou d’autres équations peuvent être intégrées dans le modèle MOD 1 des équations [4]. Ces équations hémodynamiques peuvent être modélisées en 1D, en 2D ou en 3D. D’autres équations d’états que celle de la pression peuvent être utilisées également. Selon un mode de réalisation, l’équation empirique du calcul du module de Young est utilisée comme cela est décrit pour la CFD. Selon un exemple, les équations de Navier Stokes sont représentées de manière non dimensionnée et sont intégrées sur la surface de la section transversale du vaisseau ou de la portion de vaisseau considéré. Les paramètres et variables sont définies ainsi : [Math 5] On considère x une coordonnée selon l’axe Ox de redressement du vaisseau. t est le paramètre temps, p est la pression, q est le débit du flux, A est la section, δ est la frontière de l’épaisseur de la couche et ν est viscosité. Dans ces équations, une nouvelle variable Re, désignant le nombre de Reynolds, est introduite. Les valeurs des variables dans un modèle à une dimension 1D sont considérées comme leurs valeurs maximales connues. En outre, le procédé de l’invention permet de considérer comme une autre variable cible. Pour les variables additionnelles , , , , des contraintes supplémentaires ont été définies, à savoir : , , , . Ainsi, si les intervalles suivants sont violés, la fonction de coût pénalisera l’apprentissage : = [0 ; 1] = [0 ; 1] = [7 e -06, 1] = [7 e -06, 1] Selon différents modes de réalisation, des méthodes d’optimisation et de minimisation de chaque équation [4] du modèle MOD 1 décrit peuvent être mises en œuvre pour résoudre le système selon un résidu ou une erreur à minimiser. Entrainement du modèle L’invention concerne également un procédé d’entrainement du modèle MLA 1 . Un intérêt du procédé d’entrainement de l’invention est de considérer différents ensembles de données de test et de validation E 2 , E 3 et E 4 provenant de différentes configurations d’entrainement pour entrainer le modèle MLA 1 . La FIG. 6 représente le modèle MLA 1 lors de ces différentes phases d’entrainement notées B 1 , B 2 , B 3 permettant d’obtenir trois entrées du réseau pour l’entrainer Trois entrées sont représentées sur la FIG. 6 par les blocs B 1 , B 2 , B 3 permettant de mieux comprendre ces différentes phases d’entrainement. Les données de tests et de validations de chacune de ces branches E 2 , E 3 et E 4 sont représentées en sortie des 3 blocs de normalisation des données notés NML. Un avantage d’un entrainement utilisant différentes configurations est d’obtenir de meilleure prédiction dans la phase d’exploitation du modèle MLA 1 . En effet, la première entrée vise à entrainer le modèle MLA 1 avec des données testées in vivo, c’est à dire avec des patients pour lesquels des mesures de pression sont réalisées à partir d’un cathéter. La seconde entrée vise à entrainer le modèle MLA 1 avec un solveur CFD permettant de résoudre un système d’équations différentielles incompressibles de Navier Stockes. La troisième branche vise à entrainer le modèle MLA 1 avec des données mesurées sur un banc de test, les mesures sont dites in vitro. Un tel entrainement en 3 phases permet d’obtenir un panel de données de test exhaustif permettant d’obtenir des données représentatives du cas réel, prenant en compte les équations de la physique et enfin permettant de modéliser un grand nombre de géométries différentes de sténoses. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention peut comprendre un entrainement reposant uniquement sur une seule entrée {B 1 }, {B 2 } ou {B 3 }, ou sur deux entrées {B 1 , B 2 }, {B 1 , B 3 }, {B 2 , B 3 } parmi trois. Par exemple, selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention ne comprend que les données d’entrainement {ENS 1 ’’, E 3 } et {ENS 1 ’’’, E 4 }. Dans ce cas le modèle est entrainé uniquement avec des données du solveur CFD et des données in vitro. Lorsque le procédé d’entrainement comprend la première entrée B 1 des tests in vivo peuvent être conduits afin d’obtenir les données E 2 . Dans un autre cas, les données E 2 existent et sont enregistrées dans une mémoire ou une base de données. Dans ce dernier cas, le procédé de l’invention reçoit les données d’une mémoire pour entrainer le modèle avec les données de test E 2 qui ont déjà été recueillies. Un tel entrainement comportant les données de plusieurs entrées B 1 , B 2 et B 3 telles que représentées à la FIG. 6 permet d’obtenir de meilleures prédictions de pression en entrée p a d’un premier vaisseau 10 et de meilleures prédictions de pression sur l’axe jusqu’à la sortie du vaisseau y compris la pression de sortie p d du premier vaisseau 10. La FFR déduite par le réseau ainsi entrainé est alors plus fiable selon le cas d’espèce rencontré. Entrée B2 : données d’entrainement du solveur CFD Une seconde entrée notée « cfd » sur la FIG. 6 permet d’entrainer le modèle d’apprentissage machine MLA 1 . Selon un mode de réalisation, un ensemble de données d’entrainement correspondant aux données de test et de validation E 3 est obtenu grâce à la résolution d’un modèle dit « CFD 1D ». Le système d’équations CFD 1D est par exemple appliqué à des données acquises d’une géométrie de vaisseau obtenu d’un système d’imagerie. La FIG. 6 représente ce cas d’exemple dans lequel les données anatomiques du vaisseau 10 issues de la première segmentation SEG 1 de la première entrée B 1 sont utilisées pour fournir des données anatomiques au solveur CFD 1D de l’entrée B 2 . La flèche 19 représente l’acquisition de ces données. Seconde et troisième Segmentations SEG2, SEG3 pour le solveur CFD Le procédé de l’invention comporte une seconde segmentation SEG 2 du premier vaisseau 10 en différents segments ou portions. Cette étape est notée SEG 2 sur la FIG. 6 . L’étape de seconde segmentation SEG 2 est utilisé notamment lors de la phase d’entrainement jointement avec le modèle de modélisation MOD 2 du flux hémodynamique également appelé CFD. Une troisième segmentation SEG 3 peut également être utilisée lors de la phase d’entrainement avec des données de test in vitro. Cette phase d’entrainement correspond à la troisième branche de la FIG. 6 nommée « in vitro ». La troisième segmentation se rapporte à une canalisation modélisée sur un banc de test comportant des portions au sein desquelles un flux est injecté et des paramètres caractérisant le flux sont mesurés. Ces données peuvent alors être utilisées pour entrainer le modèle MLA 1 . La troisième segmentation vise à caractériser des portions de canalisations ayant des propriétés topologiques représentant les différentes singularités d’un vaisseau. A cet effet, le procédé d’entrainement de l’invention permet de générer automatiquement des plans de coupes du vaisseau afin de considérer chaque segment comme une portion de vaisseau dont les propriétés du flux sanguin pourront être calculées grâce au modèle hémodynamique MOD 2 . Un intérêt est de calculer des valeurs tests pour entrainer le modèle d’apprentissage machine. Au cours de la seconde segmentation SEG 2 utilisée pour associer les équations d’écoulement de Navier Stokes à des portions caractéristiques nécessitant un modèle donné, des plans de coupes caractéristiques peuvent être définis. Ces plans de coupes peuvent être automatiquement générés grâce à un algorithme de traitement d’image. La FIG. 4 représente également différents plans de coupes générés notamment lors de la seconde segmentation SEG 2 . Ces plans de coupes sont notés pc 1 , pc 2 , pc 3 , pc 4 pc 5 , pc 6 sur la FIG. 4 . Ils sont générés pour délimiter les différents types de portions dans la seconde segmentation. La FIG. 4 représente différentes portions dont un type de portion non sténosée 6 et un type de portion sténosée ST 1 , ST 2 . Dans l’exemple de la FIG. 4 , les plans de délimitations pc 1 et pc 2 délimitent une première portion 6 non sténosée, les plans pc 2 et pc 3 délimitent une première portion sténosée ST 1 , les plans pc 3 et pc 4 délimitent une seconde portion non sténosée 6 et les plans de coupes pc 4 et pc 5 délimitent une seconde portion sténosée ST 2 et enfin les plans de coupes pc 3 et pc 4 délimitent une troisième portion non sténosée 6. Les plans de coupe sont représentés sur la FIG. 4 pour illustrer qu’après le plan de coupe Pc 3 ou PC 5 délimitant la fin d’une portion sténosée, une chute de pression peut être une conséquence. Lors de l’entrainement, l’utilisation du modèle hémodynamique MOD 2 dans la branche cfd de la FIG. 6 permet de calculer des valeurs caractéristiques du flux sanguin. Les conditions aux limites entre les différentes portions considérées permettent d’utiliser les équations dans une boucle de traitement des données pour intégrer les résultats tout le long du vaisseau. Selon un mode de réalisation, lors de l’utilisation du modèle hémodynamique MOD 2 , dit CFD, chaque segment considéré correspond à un type physique de la partie du vaisseau considéré à savoir une portion non sténosée, une portion sténosée, une portion courbe, une portion comportant une bifurcation. Selon ce mode de réalisation, cette règle permet de définir que deux segments voisins sont toujours de type différent. La FIG. 11 représente un exemple de seconde segmentation SEG 2 utilisée pour générer des données d’entrainement à partir d’un modèle d’équations hémodynamique propres MOD 2 . Dans ce modèle différentes équations peuvent s’appliquer à différents types de portions ayant un modèle d’équations hémodynamique propres. La FIG. 11 représente un cas de modélisation de plusieurs vaisseaux avec différentes bifurcation AB 1 , AB 2 et AB 3 représentant des zones d’abouchement entre vaisseau. Une entrée du flux sanguin est représentée par l’élément IB 1 et les différentes sorties du flux sanguin sont notées OB 1 , OB 2 , OB 3 et OB 4 . Un premier type de segments sg 1 , sg 3 , sg 4 , sg 6 , sg 8 , sg 9 , sg 10 , sg 11 , sg 13 , sg 14 , sg 16 , sg 17 , sg 19 , sg 21 , correspond aux portions de vaisseau dans lequel le flux peut être modélisé par des équations du solveur CFD, dites équations de Navier Stokes 1D notées [1] et [2], permettant de modéliser le flux et de calculer les pressions au sein du ou des vaisseaux en considérant des hypothèses de départ sur l’écoulement du flux. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention est réalisé pour chaque branche du point d’entrée IB 1 jusqu’au différents points de sortie OB 1 , OB 2 , OB 3 et OB 4 . Le procédé de l’invention permet d’obtenir la pression P(x, t), le débit Q(x, t) et la section A(x, t), c’est-à-dire en tout point le long de chaque vaisseau et à chaque instant du cycle cardiaque. Selon un mode de réalisation, un maillage est défini pour modéliser et résoudre le système. Le nombre de cellules du maillage selon l’axe du vaisseau et le pas de temps sont deux paramètres de contrôle. D’autres paramètres de contrôles peuvent être définis. Un second type de segments sg 5 , sg 7 , sg 12, sg 20 correspond aux portions de vaisseau présentant une sténose, c’est-à-dire une réduction locale du diamètre du vaisseau supérieure à un seuil. Les portions comportant une sténose imposent l’utilisation d’un modèle dédié de circulation du flux différent du modèle utilisé pour la circulation dans une portion non sténosée. Dans ce cas, une équation [21] décrite ci-après peut être utilisée permettant de modéliser le flux sanguin et de calculer les pressions d’entée et de sortie de chaque portion sténosée en considérant des hypothèses de départ sur l’écoulement du flux. Un troisième type de segments sg 2 , sg 18 correspond aux portions de vaisseau avec une courbure supérieure à un seuil et pouvant affecter la circulation du flux vis-à-vis d’une circulation dans une portion non courbée. Dans ce cas, une équation supplémentaire peut être utilisée permettant de modéliser le flux sanguin en considérant des hypothèses de départ sur l’écoulement du flux. Un quatrième type de segments sg 15 correspond aux portions de vaisseau présentant un anévrisme, c’est-à-dire les portions présentant un renflement local du diamètre du vaisseau supérieure à un seuil. Un renflement local peut être détecté du fait d’une augmentation locale du diamètre intérieur et/ou extérieur du vaisseau supérieur à un seuil. Le seuil peut être exprimé en valeur absolu ou en proportion du diamètre moyen du vaisseau ou du diamètre dans une portion adjacente. Le seuil peut également être caractérisé par la variation locale du diamètre. Les portions comportant un renflement local peuvent être mieux modélisées par impose l’utilisation d’un modèle dédié de circulation du flux qui est différent du modèle utilisé pour la circulation dans une portion du premier type par exemple. Dans ce cas, une équation semi-empirique similaire à l'équation [21] décrite ci-après dédiée peut être utilisée permettant de modéliser le flux sanguin en considérant des hypothèses de départ Ainsi, l’opération de seconde segmentation est réalisée automatiquement en labellisant dans un premier temps les différentes portions du vaisseau selon des caractéristiques géométriques propres. Afin de délimiter les plans de coupes lors de cette seconde segmentation SEG 2 , le procédé d’entrainement de l’invention permet de détecter les variations de diamètres ou de rayons du premier vaisseau. Ainsi après une réduction du diamètre supérieure à un seuil prédéfini par exemple exprimé en pourcentage du rayon moyen, du rayon maximal ou du rayon moyen local avant la réduction, un plan de coupe peut être généré. Et identiquement après l’augmentation du diamètre supérieure à un seuil prédéfini par exemple exprimé en pourcentage du rayon moyen, du rayon maximal ou du rayon moyen local après l’augmentation, un plan de coupe peut être généré. Conditions de continuité aux limites des portions segmentées La seconde segmentation SEG 2 permet de définir une condition de continuité entre deux portions segmentées se succédant, notamment au regard des valeurs estimées par les différents modèles MOD 2 appliqués selon le type de segments. Notamment, la pression ou le débit en sortie d’une première portion sont égaux à la pression ou au débit d’entrée d’une seconde portion succédant directement la première portion. Et inversement, la pression ou le débit en entrée d’une seconde portion sont égaux à la pression ou au débit de sortie d’une première portion précédant directement la seconde portion. Cela est également vrai pour d’autres paramètres caractérisant le flux ou les conditions aux limites au niveau des jonctions entre segment. Ainsi, il est possible d’entrainer le modèle MLA 1 par les valeurs estimées du second modèle MOD 2 de flux hémodynamique au sein du procédé d’entrainement de l’invention par une approche de proche en proche. A cet effet, une boucle de rétroaction peut être utilisée afin d’intégrer les valeurs calculées par l’application du second modèle hémodynamique MOD 2 sur une pluralité de segments s’enchainant avec les conditions de continuité. En ce qui concerne les portions sténosées, une méthode mathématique permettant de gérer les conditions aux limites peut être mises en œuvre. Par exemple, une méthode dite des « cellules fantômes » appelée dans la terminologie anglosaxonne « ghost cells » peut être mise en œuvre. Ces cellules fantômes sont ajoutées aux cellules du maillage. Selon un mode de réalisation, la boucle de rétroaction permet de tester quel type de segment est traité dans la boucle pour une position donnée avant de réitérer les calculs pour une position incrémentée. Si la position considérée dans la boucle de rétroaction est une position sténosée, le procédé de l’invention permet de mettre en œuvre une cellule fantôme. Le principe est de définir une grille physique de l’espace permettant de réaliser des calculs dont chaque cellule représente un volume de fluide. Les cellules fantômes permettent de définir des conditions aux limites sur la pression, le débit, etc. dans les cellules fantômes selon les conditions aux limites du problème. A titre d’exemple, la vitesse du fluide peut être fixée à 0 pour simuler la présence d’une paroi d’un vaisseau. Les conditions peuvent être de différentes natures telles que des conditions de Dirichet pour des valeurs fixes des conditions ou des conditions de Neumann pour des valeurs de type gradient ou des conditions plus complexes comme des conditions de glissement ou de périodicité. Par exemple, la condition sur la variable du temps t peut être induite de la contrainte du rythme cardiaque. L’intégration des équations de conservation de Navier Stokes est réalisée sur chaque cellule et également sur les cellules fantômes. Lors de l’intégration des équations sur chaque branche du point d’entrée IB 1 jusqu’au différents points de sortie, sténosée ou non, les conditions aux limites données par la résolution des équations de Windkessel [17] en sortie, c’est-à-dire dans le cas de la FIG. 11 , aux points OB 1 , OB 2 , OB 3 ou OB 4 , permettent de résoudre les équations de proches en proches. La FIG. 6 représente également le cas d’exemple dans lequel les données anatomiques du vaisseau 10 sont obtenues à partir des données géométriques des mesures in vitro, c’est-à-dire des données géométriques des entrées d’entrainement B 3 . La flèche 18 représente l’acquisition de ces données venant du bloc PROD 2 . Les différentes segmentations de géométrie créées in vitro peuvent être utilisées comme de nombreux cas de figures différents pour la modélisation MOD 2 dit CFD. Un intérêt est de produire de nombreuses données d’entrainement permettant de couvrir de nombreux de figures. Par exemple, des cas dans lesquels plusieurs portions sténosées se succèdent dans le même vaisseau. Par ailleurs, ces données de géométrie issue de la 3eme segmentation SEG 3 permettent de valider les modèles CFD. Ainsi, les choix d’équations notamment l’équation [21] pour les portions sténosées ou d’équations semi-empiriques équivalentes peuvent être ajustées pour modéliser certaines portions de vaisseau. A titre d’exemple, les coefficients kv et k T de l’équation [21] peuvent être ajustés selon les différentes géométries de portions sténosées ou d’autres coefficients peuvent être calculés et ajustés pour d’autres équations semi-empiriques. Selon un autre cas, les données sont obtenues à partir de données de vaisseau déjà enregistrées dans une mémoire. La source des données est notée PROD 1 sur la FIG. 6 . Les données géométriques sont notées E 1 ’’. Selon un cas d’exemple, les données géométriques proviennent des mêmes images que les données réalisées in-vivo de l’entrée B 1 de la FIG. 6 . Un intérêt est de permettre de comparer les prédictions du CFD avec les données mesurées in-vivo. Le modèle CFD 1D est obtenu grâce à une application des équations de Navier-Stokes pour chaque portion segmentée ou groupe de portions du premier vaisseau 10. , [Math 6] , [Math 7] Où : , [Math 8] , [Math 9] , [Math 10] On considère x une coordonnée selon l’axe Ox de redressement du vaisseau. t est le paramètre temps, p est la pression, q est le débit du flux, A est la section, δ est l’épaisseur de la frontière de la paroi de la couche et ν est viscosité. Les équations (1) et (2) peuvent être dérivées avec une hypothèse de pression uniforme au sein d’une section du vaisseau. Le profil de vitesse est noté ici u et peut être exprimé ainsi : [Math 11] Selon un mode de réalisation, des termes additionnels, tels que la gravité, peuvent être inclus dans les équations ou encore des profils de vitesse différents. Selon un mode de réalisation, une équation d’état qui associe la pression et la surface de la section du vaisseau peut être également ajoutée au système d’équations : , [Math 12] Où , [Math 13] , [Math 14] Avec les définitions suivantes des constantes ou paramètres pris(es) en considération : , [Math 15] p 0 et r 0 sont la pression et le rayon du vaisseau à l’équilibre E est le module de Young. h est l’épaisseur du vaisseau. Selon un mode de réalisation, les données expérimentales donnent la relation suivante permettant de lier ces derniers paramètres : , [Math 16] Où k 1 = 2∙10 7 g/(s²∙cm) k 2 = 22,53 cm-1 k 3 = 8,65∙10 5 g/(s²∙cm) La relation (4) peut, selon certains modes de réalisation, intégrer des effets d’élasticité tels que la viscoélasticité sans affecter la structure du solver CFD. Selon un mode de réalisation, l’épaisseur de la paroi d’un vaisseau est une constance du système. Le procédé de l’invention prend en compte une valeur par défaut. Selon un mode de réalisation, l’épaisseur du vaisseau peut être modifiée selon des paramètres tels que des paramètres du profil d’individu : comme son âge ou son genre et des paramètres extraits de l’imagerie. Selon un mode de réalisation, l’épaisseur du vaisseau considéré est prise en compte dans le modèle d’élasticité des vaisseaux. Les conditions aux limites permettent de résoudre les équations [6] à [10]. Les conditions aux limites sont données à l’entrée et à la sortie du vaisseau considéré. Les conditions aux limites peuvent être obtenues directement ou déduites indirectement à partir de mesures expérimentales. Selon un mode de réalisation parmi les valeurs qui sont utilisées pour les conditions aux limites, on trouve la résistance R 1 ou l’impédance caractéristique Zc, la résistance R 2 et la compliance C. Les conditions en sortie peuvent être obtenues à partir de l’équation de Windkessel. Ce dernier s’écrit en fonction des paramètres de pression p et de débit q : , [Math 17] Où : , [Math 18] Cette équation est vraie pour : l’impédance Zc, notée R 1 dans l’équation [17]; l’égalité suivante : R = R 1 + R 2 . Différentes manières peuvent être utilisées pour déterminer les coefficients de résistance R ou R 2 et de compliance C et d’impédance R 1 ou Zc, Selon un mode de réalisation, des valeurs de constantes R 1 ou Zc, R 2 , et C peuvent être estimées à partir des données in-vitro en utilisant la vitesse de propagation de l'onde de pression, notée PWV et désignant dans la terminologie anglo-saxonne « pressure wave velocity ». Elle est calculée au moyen de deux capteurs de pression éloignées en considérant une distance connue. L’impédance R 1 et la compliance C peuvent être obtenues par exemple à partir des équations suivantes : , [Math 19] , [Math 20] Selon un autre exemple, des valeurs de constantes R 1 ou Zc, R 2 et C peuvent être considérées selon les valeurs publiées dans la littérature. Toutefois, ces méthodes ne permettent pas d’ajuster et adapter les valeurs à chaque individu. Ainsi, l’entrainement du modèle d’apprentissage machine permet d’apprendre la fonction apprenante à partir des données mesurées in-vivo et du modèle CFD. L’invention permet dans un second temps, lorsque le modèle d’apprentissage machine a été entrainé, de déduire ces valeurs à partir de l’application du modèle d’apprentissage machine MLA 1 avec des données d’exploitation provenant de l’ensemble de données ENS 1 . Les équations [6] à [15] avec les conditions aux limites données par le modèle de Windkessel [17] permettent de résoudre le solveur CFD 1D pour des branches de vaisseau ne comportant pas de sténose ou plus généralement n’étant pas obstrué. Pour les portions comportant une sténose, une bifurcation, ou un anévrisme, une équation semi-empirique peut être utilisée et être résolue. Par exemple, dans le cas d’une sténose, selon un mode de réalisation, un modèle semi-empirique exprimant un delta de pression, disponible dans la littérature peut être utilisé : , [Math 21] où K ν et K t sont les coefficients de résistance visqueuse et turbulente, et les indices s 0 et s 1 se réfèrent respectivement aux valeurs immédiatement avant la sténose et à l’intérieur de la sténose. Un tel modèle est appelé premier modèle d’un delta de pression. On considère dans cet exemple que la section transversale est constante sur toute sa longueur de la sténose. On précise ici que les notations sont semblables à celles de la sortie du modèle MLA 1 noté S 1 , toutefois, elles ne représentent pas les mêmes variables ou paramètres. Cette expression est liée à une géométrie dans son ensemble et ne peut être résolue pour un point x de l’axe Ox et un instant t donné. Les expressions précises des coefficients K ν et K t peuvent être obtenues de manière expérimentale ou les données peuvent être obtenues de la littérature scientifique. L’équation [21] peut être modifiée pour chaque profil de la FIG. 10 selon des tests expérimentaux. A cette fin le banc de test de la FIG. 8 peut être utilisé afin de reproduire un environnement d’écoulement proche d’un vaisseau dans des conditions d’écoulement donné. Pour cela chaque portion de vaisseau peut être caractérisé par son type : portion simple, portion courbée, portion comportant un rétrécissement, ou encore une portion comportant une dilatation. Dans chacune de ces portions, un delta de pression peut être mesuré par une méthode expérimentale mettant en œuvre des capteurs. Les mesures faites peuvent être utilisés pour définir les coefficients de résistance visqueuse kv et les coefficients de résistance turbulente k T pour chaque portion identifiée. Un intérêt est d’utiliser un banc de test 20 permettant d’estimer des caractéristiques d’écoulement d’un fluide pour estimer dans un second temps les coefficients kv et kT. Une méthode d’estimation de ces coefficients peut reposer sur la mise en œuvre d’un modèle d’apprentissage machine permettant d’apprendre les coefficients à partir d’une pluralité de mesures dont on connait les valeurs caractérisant l’écoulement du fluide du fait du banc de test. Les équations [6] à [15] peuvent être résolues numériquement par exemple à partir de la méthode MacCormack en considérant un ordre donné du système et les conditions aux limites. Le modèle CFD 1D peut être appliqué à des cas de complexité différente, depuis un simple vaisseau non obstrué jusqu'à un réseau de vaisseaux ramifiés présentant de multiples singularités telles qu’une sténose, une bifurcation, un anévrisme, etc. Afin de traduire la géométrie obtenue par les capteurs sous une forme adaptée à la simulation numérique, le logiciel de pré-traitement identifie et divise la géométrie complète en un ensemble de « segments » et crée un schéma topologique décrivant leur interconnexion tel que cela est représenté à la FIG. 11 . Chaque segment représente une section du vaisseau correspondant à l'un des types prédéfinis, par exemple un vaisseau droit non obstrué, un vaisseau courbe non obstrué, un vaisseau avec sténose, une bifurcation, etc. Chaque segment est également caractérisé par un ensemble de variables telles que sa longueur, son diamètre, son type, les segments voisins avec lesquels il interagit, etc. Si le système du ou des vaisseau(x) modélisé(s) comprend un ou plusieurs points de bifurcation, la zone de calcul entière est divisée en « branches », chaque branche étant composée d'un ensemble continu de segments entre les segments contenant l'entrée ou la bifurcation et les limites de sortie. Un exemple de bifurcation est représenté à la FIG. 11 aux points d’abouchement AB 1 , AB 2 , AB 3 . Les valeurs des paramètres caractéristiques des portions sténosées sont résolues à partir de l’équation [21]. Des équations appropriées telles que l’équation [21] sont utilisées dans des segments « spéciaux » par exemple un segment comportant une sténose, etc. Le modèle CFD 1D est conçu pour être facilement adaptable à l'introduction de divers types de segments « spéciaux », nécessitant un traitement spécialisé, ainsi qu'à des modifications des équations régissant la ligne de base, ce qui est accompli par un ensemble de commutateurs activant différentes formulations des équations [6] à [15] par exemple, divers traitements d'élasticité [12] et [15], de profil de vitesse [11] ou des conditions aux limites [17]. La résolution du système permet de fournir les données permettant de tester le modèle MLA 1 lors de l’entrainement et de valider ce dernier pour obtenir une prédiction avec un score de confiance suffisant. Une étape de normalisation des données peut être réalisée, notée NML sur la FIG. 6 . Cette phase de normalisation des données à deux objectifs : d’une part, normaliser les données de différentes sources d’entrainement et d’autre part entrainer le modèle avec des données ayant le même format, les mêmes gammes de valeurs que les données traitées lors de l’exploitation du modèle MLA 1 entrainé. L’étape de normalisation dans le cadre de l’entrainement à partir des simulations du second modèle MOD 2 , dite modélisation CFD est également utilisée pour améliorer la stabilité en garantissant que toutes les variables primaires ont des ampleurs comparables. Entrée B3 : Entrainement avec mesures in vitro Une troisième entrée B 3 notée « In vitro » sur la FIG. 6 permet d’entrainer le modèle d’apprentissage machine MLA 1 . Selon cette méthode, un banc de test 20 est défini de sorte à maitriser une géométrie d’écoulement et des mesures en différents points caractéristiques. Un tel banc a l’avantage de permettre de réaliser des milliers d’expériences reflétant des configurations différentes sans nécessiter de test chez des patients. Afin d’entrainer le modèle, des mesures peuvent être réalisées de différentes manières. Une méthode vise à modéliser des portions de canalisations et à mesurer les propriétés fluidiques et mécaniques de l’écoulement au sein de ces portions par exemple en mesurant la pression à partir de capteur de pression, le débit à partir de capteur ou d’une échographie de type Doppler, la viscosité à partir d’un viscosimètre, l’élasticité par exemple à partir d’un test de traction. De nombreux paramètres peuvent être ajustés, tels que la résistance R, l’impédance Zc, la compliance C et par exemple les paramètres suivants : Le rayon de l'artère imprimer en 3D, exprimé en cm la longueur du segment, exprimé en cm la vitesse maximale noté Up, exprimé en cm/s la pulsation noté f ou f c exprimée en Hz/60 le débit Q, exprimé en ml/min la viscosité, exprimée en Pa*s la densité exprimée en kg/m 3 le nombre de Reynolds noté Re la pression d'équilibre notée P 0 et exprimée en mmHg l’élasticité noté E, et exprimé en Mpa ou la compliance C qui est relié à la valeur de l’élasticité le vecteur de gravité Les paramètres peuvent être ajustés par exemple par le choix des propriétés des matériaux utilisés, le choix de l’épaisseur des pièces utilisées, la méthode de fabrication de la pièce telle que l’impression 3D ou le moulage de la pièce, et de leur configuration ou agencement entre eux ou au sein du banc. Un exemple d’un banc de test 20 modélisant l’écoulement du fluide au sein de différentes portions est représenté à la FIG. 8 . Une telle représentation est illustrée à titre d’exemple, d’autres exemples de bancs de tests peuvent être réalisés dans le cadre de la présente invention. Un intérêt de ce banc de test est de permettre de représenter tout type de segmentation. Ce banc de test 20 peut correspondre à une troisième segmentation SEG 3 pouvant par exemple imiter ou non des cas concrets de vaisseaux in vivo. Le banc de test 20 peut comporter une entrée 26, un canal d’écoulement principal 25, une section de test 23, un canal d’écoulement de retour 27, une pompe 21, des capteurs de pression 24. Lors de tels tests, les capteurs de pressions 24 permettent de relever des pressions d’entrée et de sortie pour des portions à tester ayant différentes géométries. La portion 30 représente une portion courbée qui peut être testée dans les mêmes conditions qu’une portion droite. La portion 32 permet de modéliser une bifurcation. La portion 33 permet de tester un rétrécissement du canal et vise à modéliser une sténose. La FIG. 9 représente différentes portions de bifurcation 32 avec des paramètres caractérisant l’angle alpha entre les portions bifurquées qui et caractérisant les diamètres d 1 et d 2 desdites portions bifurquées. La FIG. 10 représente différentes géométries 33 modélisant diverses sténoses ST par différents rétrécissements du canal et différentes topologies. Ces géométries peuvent être utilisées pour générer de nombreuses configurations de banc de test 20 et ainsi ajuster les coefficients kv et kT de l’équation [21] selon la topologie des singularités décrivant une sténose susceptible d’être présentes dans un vaisseau. Des profils de rétrécissement sont notés tels que le profil P définissant un rétrécissement selon des lignes droites. Un profil S20 définit un rétrécissement selon des lignes courbes. Un profil S 1 définit un rétrécissement selon des lignes courbes avec une asymétrie de variation du rétrécissement entre la portion en aval de sténose et la portion amont de la sténose. Le profil S30 présente une asymétrie inverse vis-à-vis du profil S10. Le profil PU présente un rétrécissement avec des lignes droites comportant une asymétrie au sein de la section. Le profil SU présente une variation de diamètre au sein de la portion sténosée asymétrique entre la partie supérieure et la partie inférieure du vaisseau. Le profil PU2 présente également une asymétrie et une orientation induite de l’écoulement selon un axe non colinéaire avec celui du vaisseau. Il est possible d’utiliser deux profils de la FIG. 10 pour simuler un cas de figure dans lequel deux sténoses ou plus sont présentes comme sur le cas de la FIG. 4 . Les données géométriques ainsi modélisées permettent de produire de nombreux cas de figure. La source de ces données est notée PROD 2 sur la FIG. 6 . La source PROD 2 correspond à la production des descripteurs anatomiques d’entrée permettant de définir les données d’entrée ENS 1 ’’’ du modèle MLA 1 . Comme dans le cadre de la CFD le composant PROD 2 permet de produire les données géométriques et les données de toutes les mesures in-vitro Q, P, A à partir des capteurs disposés sur le banc de test 20. Selon un mode de réalisation, lors de l’entrainement du modèle d’apprentissage machine MLA 1 , des mesures de pression et de débit en différents points du canal de test peuvent être mesurées au moyen de capteurs appropriés, notamment des capteurs de pression. Ces valeurs sont utilisées de manière à entrainer le modèle. Lors de l’entrainement, selon un mode de réalisation, il est possible de mesurer en plusieurs points du canal les valeurs des paramètres suivants : le débit Q(x,t) par exemple en tout point à partir d’une échographie type Doppler la pression P(t) en différents points, par exemple 5 à 10 points, et A(t) en différents points, par exemple 5 à 10 points. De plus, la pression à l’équilibre P 0 , la viscosité, ainsi que la résistance R, la compliance C et l’impédance Zc en sortie de la branche considérée, peuvent être également mesurées. Il est donc possible de tester les valeurs prédites par le modèle d’apprentissage MLA 1 grâce aux valeurs mesurées. Les données mesurées définissent les données E 4 représentées à la FIG. 6 . Les données E 4 permettent de tester le modèle lors de l’entrainement supervisé et de valider le modèle d’apprentissage machine MLA 1 pour obtenir un score de confiance des prédictions souhaitées. A cet égard les données de test E 4 peuvent être fragmentées en différents ensembles de sorte à définir une phase d’entrainement optimisé. Les données géométriques et les données mesurées sont notées ENS 1 ’’’ et E 4 sur la FIG. 6 . Les données géométriques sont définies de sorte à être normalisées identiquement aux données d’entrainement E 1 ’ ou E 1 ’’ ou de l’ensemble de données d’exploitation E 1 du modèle MLA 1 . Cette étape de normalisation est notée NML. Cette étape de normalisation permet notamment de traiter des données d’entrainement multi-fidélités provenant de différents systèmes. Une approche permettant de combiner diverses sources de données consiste à les considérer dans le contexte des méthodes dites de « multi-fidélité ». Les méthodes multi-fidélité, notées MF, représentent une avancée significative dans le domaine de la science informatique, en particulier pour les modèles complexes qui nécessitent des ressources informatiques importantes. Ces méthodes combinent des données d’haute-fidélité qui sont précises mais coûteuses à obtenir par exemple aux moyens de tests in-vitro, in-vivo, et de basse fidélité qui sont moins précises mais moins coûteuses telle que le solveur CFD pour améliorer la précision de la prédiction. L'approche d’une méthode multi-fidélité est particulièrement avantageuse dans les applications d'optimisation et de quantification de l'incertitude, car elle réduit la nécessité d'évaluations de modèles d’haute-fidélité, comme les mesures in vitro. Les modèles multi-fidélité peuvent utiliser la régression par processus gaussien ou des architectures de réseau autorégressifs non linéaires pour corréler les différents niveaux de fidélité. Entrée B1 : Entrainement avec mesures in vivo Une première entrée B 1 et notée « In-vivo » sur la FIG. 6 permet d’entrainer le modèle d’apprentissage machine MLA 1 à partir de données provenant de patients. La notation « In vivo » ne se rapporte pas nécessairement à des manipulations réalisées chez un être vivant, mais se rapporte au fait que les données proviennent d’être vivants, plus particulièrement chez l’être humain. Les données patient ENS 2 ’ utilisées sont au préalable de leur utilisation enregistrées dans une mémoire. Le procédé comprend une phase d’entrainement du modèle d’apprentissage machine MLA 1 grâce à des mesures in-vivo. Les mesures peuvent être réalisées à partir d’un cathéter introduit dans une artère ou un vaisseau d’un patient. Le cathéter présente avantageusement au moins un capteur de pression. Les relevés de pressions sont réalisés en différents points identifiés sur l’image du vaisseau acquise et redressé. Lors de ces mesures, les mesures sont préférentiellement réalisées à différents moments dans le cycle cardiaque et avec différentes fréquences cardiaques. De plus, le débit in-vivo peut-être mesuré par différentes méthodes, y inclus échographie type Doppler, thermodilution, etc. Selon un mode de réalisation, les données démographiques, les données de l’anamnèses d’un patient et les données fonctionnelles telles que la pression systolique/diastolique, les mesures d’IRM cardiaque et l’échographie cardiaque peuvent être mesurées. D’autres données peuvent également être collectées et être utilisées dans divers modes de réalisation. Les mesures laboratoires, notamment l’hématocrite et les protéines peuvent être utilisées par exemple pour estimer la viscosité. De manière alternative, le procédé d’entrainement de l’invention ne comprend pas l’étape de mesure, mais uniquement une étape de lecture de données déjà acquises et enregistrées au sein d’une mémoire. L’ensemble des données recueilli peut alors être utilisé pour apprendre un modèle d’apprentissage machine MLA 1 . Dans ce cas de figure, la géométrie du vaisseau est acquise par un système d’imagerie. Le vaisseau d’intérêt est segmenté et les portions sans sténose et avec sténoses sont identifiées comme cela est décrit précédemment dans le procédé d’estimation de la FFR. Les données d’entrainement, pour le cas in vivo, comprennent dans ce cas les données de test E 2 représentées à la FIG. 6 . Selon un mode de réalisation, les données d’entrainement comprennent d’une part les données ENS 1 ’ extraites des descripteurs anatomiques et les données ENS 2 ’ dites données patient ainsi que les données mesurées E 2 permettant de valider les prédictions réalisées par le modèle MLA 1 . Les données d’entrainement peuvent être scindées en différents groupes de sorte à tester pour définir un entrainement supervisé et à valider le modèle pour obtenir un score de confiance suffisant. Liste des équations [Math n] [1] : modèle de fonction d’un modèle d’apprentissage machine de type DeepONet ou « Physic informed DeepONet » ; [2] : équation d’une fonction de perte propre à la modélisation de la réduction de perte liée à l’opérateur mathématique ; [3] : équation d’une fonction de perte propre à la modélisation de la réduction de perte liée à l’opérateur mathématique ; [4] ; équations de Navier Stokes définissant le modèle MOD 1 pour contraindre la fonction de de perte du modèle d’apprentissage MLA 1 ; [5] ; expressions normalisées des différentes variables/ paramètres des équations [4] ; [6] : équation de conservation de la masse Navier Stokes définissant le second modèle MOD 2 également appelée modèle CFD ou solveur CFD ; [7] : équation de la conservation du mouvement de Navier Stokes définissant le second modèle MOD 2 également appelée modèle CFD ou solveur CFD ; [8] : équation permettant de normaliser les valeurs estimées notamment de la section, de la position et de l’épaisseur de la paroi ; [9] : équation permettant de normaliser les valeurs estimées notamment du temps et de la pression et notamment dans les équations [61] et [72] ; [10] : expression du nombre de Reynods ; [11] : équation décrivant le profil de vitesse ; [12] : équation d’état de la pression ; [13] : expression normalisée du rayon du vaisseau à l’équilibre ; [14] expression normalisée du module de Young notamment utilisé dans l’équation [7] [15] : Equation de la section du vaisseau à l’équilibre ; [16] : Equation empirique du calcul du module de Young ; [17] : équation de Windkessel ; [18] : expression normalisée des coefficients de résistance et d’impédance de l’équation [17] ; [19] : expression de l’impédance à partir d’une mesure vitesse de propagation d’une onde de pression ; [20] : expression de la compliance à partir d’une mesure vitesse de propagation d’une onde de pression ; [21] : équation semi-empirique modélisant le flux au sein d’une portion sténosée. Procédé d’estimation de la fraction de flux de réserve coronarienne (FFR) d’un vaisseau comportant : Acquisition (ACQ 1 ) d’au moins une première image (IM 1 ) d’un système d’imagerie ; Extraction (EXT 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ) définissant des descripteurs anatomiques d’un premier vaisseau (10) de ladite première image (IM 1 ) ; Acquisition (ACQ 2 ) d’un second ensemble de données (ENS 2 ), dites données patient, comportant au moins la fréquence cardiaque (f c ) et la masse myocardique (Mc) ; Génération d’une entrée (E 1 ) comportant le premier ensemble (ENS 1 ) de données, le second ensemble de données (ENS 2 ) ; Génération (GEN 1 ) d’une sortie (S 1 ) définissant une prédiction d’une quantité de fraction de flux de réserve coronarienne (FFR) au moyen de l’exécution d’un premier modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) pour produire une sortie (S 1 ), ledit premier modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) mettant en œuvre une fonction de perte paramétrable (L f ) incluant au moins un premier facteur (L phy ) modélisant au moins une contrainte physique paramétrée optimisée lors de l’entrainement dudit modèle (MLA 1 ), ladite contrainte physique paramétrée résultant notamment d’un premier modèle numérique d’équations hémodynamiques (MOD 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que l’extraction du premier ensemble de données (ENS 1 ) est obtenue grâce à une première segmentation (SEG1) d’une représentation d’un ensemble de vaisseaux acquis par le système d’imagerie, ladite extraction résultant d’une sélection d’au moins un premier vaisseau (10) affiché sur un afficheur, la sélection d’un point du vaisseau. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2 caractérisé en ce que les descripteurs anatomiques sont extraits d’une représentation (2) du premier vaisseau (10), au moins un premier descripteur comportant une donnée caractéristique du rayon ou diamètre de la section en chaque position du premier vaisseau (10) et au moins un second descripteur comportant le positionnement au sein de la longueur du vaisseau (10) d’au moins un rétrécissement du diamètre définissant la présence d’au moins une sténose (ST, ST 1 , ST 2 ). Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce que le second descripteur comprend une donnée caractéristique de la section d’entrée d’au moins une portion définissant le rétrécissement du premier vaisseau (10) et une donnée caractéristique de la section de sortie d’au moins une portion définissant le rétrécissement dudit du premier vaisseau (10). Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 4 caractérisé en ce que les descripteurs anatomiques extraits comprennent également : Un troisième descripteur correspondant à la courbure locale du vaisseau et/ou ; Un quatrième descripteur correspondant à la longueur d’une sténose (ST, ST 1 , ST 2 ) et/ou ; Un cinquième descripteur correspondant à une dilatation locale du vaisseau (anévrisme). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend l’estimation du débit du flux sanguin entrant (Q rest ) au repos à partir d’au moins la fréquence cardiaque (f c ), la pression systolique (P syst ) et la masse myocardique (Mc), le second ensemble de données (ENS 2 ) comportant la valeur dudit débit du flux sanguin entrant (Q rest ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend l’estimation du débit du flux hyperémique entrant au repos à partir d’au moins la fréquence cardiaque (f c ), la pression systolique (P syst ) et la masse myocardique (Mc), le second ensemble de données (ENS 2 ) comportant la valeur dudit débit du flux hyperémique entrant. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le second ensemble (ENS 2 ) de données patient comprend notamment : Un Age de l’individu ; Un genre de l’individu ; Un indicateur de diabète de l’individu ; Un indicateur d’hypertension de l’individu. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 caractérisé en ce que le premier modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) est un réseau DeepONet dont la fonction de perte (Lf) intègre un second facteur (L opé ) définissant une fonction de perte d’un opérateur mathématique différentiel. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 caractérisé en ce que le premier facteur (L phy ) est modélisé lors de l’entrainement du modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) par une fonction paramétrique dont les paramètres sont dépendants des solutions des équations du modèle numérique d’équations hémodynamiques (MOD 1 ) caractérisant le flux hémodynamique dans le premier vaisseau (10), ladite fonction paramétrique étant implémentée par un opérateur non linéaire continu, la résolution de ladite fonction paramétrique permettant de générer des bornes de valeurs en dehors desquelles la fonction de coût (L phy ) est pénalisée. Procédé selon la revendication 10 caractérisé en ce que les équations caractérisant le flux hémodynamique dans le premier vaisseau (10) pour optimiser la fonction de coût (L phy ) et modélisé par le premier modèle numérique hémodynamique (MOD 1 ) qui comprend un système d’équations comportant : Un modèle de conservation de la masse ; Un modèle de conservation de la quantité de mouvement ; Une équation d’état de la pression. Procédé selon l’une des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comporte une étape d’entrainement (B 3 ) réalisé à partir d’un troisième ensemble de données d’entrainement (ENS 1 ’’’, E 4 ) caractérisant des portions de canalisations modélisant chacune une géométrie irrégulière caractéristique d’au moins un profil de section prédéfini, l’entrainement du modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) étant supervisé de sorte que les valeurs caractérisant l’écoulement d’un fluide dans chaque portion soient mesurées sur un banc de test (20) comportant au moins une portion de canalisation de test et des capteurs permettant de mesurer des données de test (E 4 ) en différents points dudit banc de test (20) comportant notamment le débit d’écoulement, la pression, la viscosité, la résistance du fluide, le nombre de Reynolds et la densité du fluide. Procédé selon la revendication 12 caractérisé en ce qu’il comporte une caractérisation des différentes portions du banc de test (20), chaque portion étant caractérisé par un rayon d’artère à modéliser, une longueur d’artère à modéliser, une élasticité ou une compliance (C) et un type de portion. Procédé selon la revendication 13 caractérisé en ce qu’il comporte une pompe, une horloge et un moyen d’enregistrer une fréquence de pompage de manière à injecter un fluide au sein du banc de test (20) reproduisant une activité périodique relative au cycle cardiaque caractérisation des différentes portions du banc de test (20). Procédé selon l’une quelconque des revendications 13 à 14 caractérisé en ce que le troisième ensemble de données (ENS 1 ’’’) comprend également une mesure et un calcul pour au moins un point de chaque portion de canalisation prédéfinie : d’au moins une résistance (R, R 2 ) de sortie modélisation la force qui s’oppose à l’écoulement du sang dans la portion du premier vaisseau (10) ; d’au moins une impédance (Zc, R 1 ); d’au moins une valeur de viscosité du fluide ; d’au moins une valeur de la pression (P 0 ) à l’équilibre. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 15 caractérisé en ce qu’il comporte une étape d’entrainement (B 2 ) réalisé à partir d’un second ensemble de données d’entrainement (ENS 1 ’’, E 3 ) caractérisant la géométrie (ENS 1 ’’) de portions de vaisseaux obtenues à partir d’un système d’imagerie, l’entrainement du modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) étant supervisé de sorte que les valeurs caractérisant l’écoulement d’un fluide dans le premier vaisseau (10) soient estimées par un second modèle d’équations hémodynamique (MOD 2 ) appelé solveur numérique (CFD 1 ), pour définir des données de test et de validation (E 3 ) du modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ). Procédé selon la revendication 16 caractérisé en ce qu’une seconde segmentation (SEG 2 ) du premier vaisseau (10) génère automatiquement une pluralité de types de segments (6, ST 1 , ST 2 ) dont: un premier type de segment (6) définissant des portions sensiblement régulières correspondant à des portions de vaisseaux présentant une section diminuant progressivement d’une extrémité proximale vers une extrémité distale ; un second type de segment (ST, ST 1 , ST 2 , sg 5 , sg 7 , sg 12 , sg 20 ) définissant au moins une portion irrégulière, ladite au moins une portion irrégulière correspondant à une portion comportant au moins un rétrécissement du diamètre supérieur à un seuil prédéfini, chacun des ensembles de segments ayant un système d’équations modélisant le flux hémodynamique dans ladite portion. Procédé selon l’une quelconque des revendications 16 à 17 caractérisé en ce que la seconde segmentation (SEG 2 ) du premier vaisseau (10) génère automatiquement une pluralité de types de segments (6, ST 1 , ST 2 ) dont : un troisième type segment (sg18) caractérisé par la présence d’une courbure locale du vaisseau supérieure à un seuil prédéfini et/ou ; Un quatrième type segment (sg15) caractérisé par une dilatation locale du vaisseau (anévrisme). Procédé selon l’une quelconque des revendications 16 à 17 caractérisé en ce que le solveur numérique (CFD 1 ) comprend un système d’équations caractérisant la physique de l’écoulement d’un flux hémodynamique à partir des équations incompressibles de Navier Stokes appliqué à un au moins une portion d’un vaisseau d’une seule dimension. Procédé selon la revendication 19 caractérisé en ce que le système d’équations comprend un second modèle numérique hémodynamique (MOD 2 ) comprenant pour chaque portion de vaisseau au moins un modèle parmi lesquels : Un modèle de conservation de la masse et/ou ; Un modèle de conservation de la quantité de mouvement et/ou ; Une équation d’état de la pression et/ou ; Un premier modèle d’un delta de pression et/ou ; Un second modèle d’un delta de pression établi à partir des mesures in-vitro. Procédé selon l’une quelconque des revendications 16 à 20 caractérisé en ce qu’il comporte un calcul des caractéristiques d’écoulement du sang dans chaque portion du premier vaisseau (10) en chaque point de l’axe du vaisseau à partir du second modèle hémodynamique (MOD 2 ) appliqué localement sur chacune des portions. Procédé selon l’une des revendications 16 à 21 caractérisé en ce que le second modèle numérique hémodynamique (MOD 2 ) permet d’estimer pour chaque portion de vaisseau du second type (ST, ST 1 , ST 2 ) un delta de pression à partir d’un modèle de delta de pression comportant un coefficient de résistance visqueuse (kv) et un coefficient de résistance turbulente (k T ). Procédé selon l’une des revendications 16 à 21 caractérisé en ce que le second modèle numérique hémodynamique (MOD 2 ) permet d’estimer pour chaque portion de vaisseau du second type (ST, ST 1 , ST 2 ), du troisième type (sg18), et/ou du quatrième type (sg15) un delta de pression à partir d’un modèle de delta de pression comportant un coefficient de résistance visqueuse (kv) et un coefficient de résistance turbulente (k T ), lesdits coefficients étant estimés à partir d’essais réalisés sur un banc de test (20) in vitro de l’une des revendications 12 à 15, lesdites mesures réalisées sur le banc de test (20) permettant d’estimer des caractéristiques d’écoulement d’un fluide. Procédé selon l’une quelconque des revendications 16 à 21 caractérisé en ce que le premier modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) est entrainé en considérant les valeurs estimées par le second modèle (MOD 2 ) intégré sur l’ensemble du premier vaisseau (10). Procédé selon l’une des revendications précédentes caractérisé en ce qu’un premier ensemble de données d’entrainement (ENS 1 ’, ENS 2 ’, E 2 ) comprend des données de géométries (ENS 1 ’) extraites d’un système d’imagerie de vaisseaux de patients, des données de patients (ENS 2 ’) comportant au moins la fréquence cardiaque (f c ), la pression systolique (P syst ) et la masse du myocarde (Mc) et des données de test et de validations (E 2 ) issues de mesures de pressions en différents points de la portion de vaisseau considérée. Procédé d’entrainement d’un algorithme d’apprentissage machine pour produire un réseau entrainé (MLA 1 ) permettant de calculer la pression d’un fluide en une pluralité de positions au sein d’un premier vaisseau (10) en fonction du temps au sein du cycle cardiaque, ledit procédé d’entrainement comportant : Acquisition d’un premier ensemble de données d’entrainement (ENS 1 ’, E 2 ) à partir de : Acquisition (ACQ 1 ) d’une première image (IM 1 ) d’un système d’imagerie ; Extraction (EXT 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ’) définissant des descripteurs anatomiques d’un premier vaisseau (10) de ladite première image (IM 1 ) ; Acquisition d’un troisième ensemble de données (ENS 2 ’), dites données patient, comportant au moins la fréquence cardiaque (f c ) et la masse myocardique (Mc) ; Lecture de données (E 2 ) caractérisant des points de mesures de pression d’un premier vaisseau (10) définissant des données de test et de validation d’un modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) ; Exécution du modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) et apprentissage par la mise en œuvre d’une fonction de coût minimisant l’erreur entre une donnée produite (S 2 ) par le modèle (MLA 1 ) et les données de tests et de validation (E 2 ) ; Acquisition d’un second ensemble de données d’entrainement (ENS 1 ’’, E 3 ) à partir de : Acquisition (ACQ 1 ) d’une première image (IM 1 ) d’un système d’imagerie ; Extraction (EXT 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ’’) définissant des descripteurs anatomiques d’un premier vaisseau (10) de ladite première image (IM 1 ) ; Résolution d’un solveur (CFD 1 ) modélisant un modèle (MOD 2 ) d’équations hémodynamiques à partir des équations incompressibles de Navier Stokes en une dimension, les données estimées (E 3 ) par le solveur (CFD 1 ) définissant des données de test et de validation d’un modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) ; Exécution du modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) et apprentissage par la mise en œuvre d’une fonction de coût minimisant l’erreur entre une donnée produite (S 3 ) par le modèle (MLA 1 ) et les données de tests et de validation (E 3 ) ; Acquisition d’un troisième ensemble de données d’entrainement (ENS 1 ’’’, E 4 ) à partir de : Modélisation d’un ensemble de géométries définissant des canalisations adaptées à acheminer un fluide dont la viscosité est sensiblement celle du sang et adaptées à être agencées au sein d’un banc de test (20) ; Exécution d’un ensemble de tests d’écoulement d’un fluide avec une variété de géométries différentes au sein du banc de test (20) ; Mesure de données (E 4 ) caractérisant des points de mesures de pression d’une première portion de canal définissant des données de test et de validation d’un modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) ; Exécution du modèle d’apprentissage machine (MLA 1 ) et apprentissage par la mise en œuvre d’une fonction de coût minimisant l’erreur entre une donnée produite (S 4 ) par le modèle (MLA 1 ) et les données de tests et de validation (E 4 ).