Brevet FR3160502A1 — publié le 20250926

L’invention concerne un procédé de traitement d’une première image (1) de dimension N obtenue selon une première modalité d’imagerie, comprenant une étape de génération d’une deuxième image (3) de synthèse de dimension M appartenant à une deuxième modalité d’imagerie, cette deuxième image de synthèse étant obtenue à partir de la première image (1) de dimension N en utilisant un modèle d’intelligence artificielle, ce modèle d’intelligence artificielle comprenant : - au moins un extracteur (9) apte à extraire de la première image (1) de dimension N des variables latentes, et - au moins un générateur (11) pour générer la deuxième image de synthèse de dimension M à partir des variables latentes. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé de traitement d’image obtenue selon une première modalité d’imagerie pour générer une seconde image appartenant à une seconde modalité d’imagerie La présente invention concerne un procédé de traitement d’image pour la détection de caractéristiques discriminantes en vue notamment d’un diagnostic. La présente invention s’applique notamment dans le domaine médical pour la détection de pathologies telles que l’arthrose du genou. Mais l’invention est d’un cadre plus large puisqu’elle peut s’appliquer en dehors du domaine médical notamment lorsqu’il s’agit de super résolution d’images. Etat de la technique antérieure L'arthrose du genou, gonarthrose ou KOA pour « Knee OsteoArthritis » en anglais, est une maladie dégénérative pouvant entraîner un handicap, causée par l'usure progressive et la perte du cartilage articulaire. Elle est le plus souvent observée chez la population âgée, avec des symptômes cliniques et des taux de progression variables selon les individus. Les symptômes deviennent généralement plus graves et plus fréquents avec le temps, entraînant des douleurs, des raideurs, des gonflements et des inconforts au genou après une position assise ou un repos prolongé. Malheureusement, la cause exacte d’une KOA est encore inconnue et aucun remède n'existe. Par conséquent, il est crucial de prédire l’apparition précoce de la KOA et de mettre en œuvre des interventions rapides, telles que la perte de poids, pour retarder la progression de la maladie. La technologie de l'imagerie médicale a considérablement progressée et l'imagerie par résonance magnétique (IRM) est devenue un outil de diagnostic populaire pour la gonarthrose. L’IRM utilise des champs magnétiques puissants, des gradients de champ magnétique et des ondes radio pour produire des images détaillées des organes et des structures du corps. Outre l'examen clinique de routine toujours nécessaire de l'articulation symptomatique, le diagnostic standard de l'arthrose du genou repose sur l'imagerie radiographique (radiographie simple), qui est sûre, rentable et largement disponible. Malgré ces avantages, les radiographies simples sont peu sensibles lorsqu'il s'agit de détecter les changements précoces de l'arthrose du genou, ce qui rend le diagnostic précoce de l'arthrose du genou difficile dans la pratique clinique. Cependant, l’IRM est très peu disponible et beaucoup plus coûteuse qu’une radiographie et prend plus de temps à être réalisée. Elle est utilisée en dernier recours pour confirmer un diagnostic de gonarthrose par exemple. De plus, elle ne peut pas être réalisée sur des personnes portant des appareils cardiaques et des implants en métal ferromagnétique en raison du fort champ magnétique. On connaît le document Z. Wang, A. Chetouani, D. Hans, E. Lespessailles, et R. Jennane, “Siamese-gap network for early detection of knee osteoarthritis” 2022, IEEE 19th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), pp. 1-4, 2022, décrivant une approche, appelée réseau Siamese-GAP (« Global Average Pooling »), pour la détection précoce de l'arthrose du genou grâce à une classification de grades KL. On connaît le document A. Tiulpin, J. Thevenot, E. Rahtu, P. Lehenkari, et S. Saarakkala, “Automatic knee osteoarthritis diagnosis from plain radio-graphs: A deep learning-based approach” Scientific Reports, 2018, décrivant une méthode transparente de diagnostic assistée par ordinateur basée sur le « Deep Siamese Convolutional Neural Network » pour évaluer automatique-ment la gravité de l'arthrose du genou selon l'échelle de notation de Kellgren-Lawrence (KL). On connaît le document Y. Nasser, R. Jennane, A. Chetouani, E. Lespessailles, et M. E. Hassouni, “Discriminative regularized auto-encoder for early detec-tion of knee osteoarthritis: Data from the Osteoarthritis Initiative” IEEE Tran-sactions on Medical Imaging, vol. 39, no. 9, pp. 2976–2984, 2020, décrivant un auto-encodeur régularisé discriminant (DRAE) qui permet d'apprendre des propriétés à la fois pertinentes et discriminantes pour améliorer les perfor-mances de classification. On connaît également le document J. Masci, U. Meier, D. Ciresan, et J. Schmidhuber, “Stacked convolutional auto-encoders for hierarchical feature extraction” in International conference on artificial neural networks, pp. 52-59, Springer, 2011, décrivant l’utilisation d’un auto-encodeur convolutif. On connaît également le document Sanuwani Dayarathna et al., “Deep learning based synthesis of MRI, CT and PET: Review and analysis” in Medical Image Analysis 92 (1 er décembre 2023) 103046, décrivant différentes techniques de synthèse des images. La présente invention a pour but la détection de pathologies telles la gonarthrose par exemple, à faible coût. L’invention a aussi pour but d’accélérer la détection de ces pathologies. On atteint au moins l’un des objectifs avec un procédé de traitement d’une première image de dimension N obtenue selon une première modalité d’imagerie. Ce procédé comprend une étape de génération d’une deuxième image de synthèse de dimension M appartenant à une deuxième modalité d’imagerie, cette deuxième image de synthèse étant obtenue à partir de la première image de dimension N en utilisant un modèle d’intelligence artificielle. Ce modèle d’intelligence artificielle comprend : - au moins un extracteur apte à extraire de la première image de dimension N des variables latentes, et - au moins un générateur pour générer la deuxième image de synthèse de dimension M à partir des variables latentes. Avec le procédé selon l’invention, on s’est rendu compte qu’en partant d’une image selon une première modalité, par exemple une image de radiographie standard X, il est possible de générer une image de synthèse d’une autre modalité, par exemple une pseudo image 3D IRM (Imagerie par résonance magnétique). L’image 3D est constituée de plusieurs images bidimensionnelles/plans bidimensionnels. Ce procédé de génération d’une image de synthèse IRM en 3D à partir d’une image 2D n’est pas intuitif pour l’homme du métier. En effet, l’invention permet notamment de générer plusieurs images de deux dimensions à des profondeurs différentes à partir d’une seule image à deux dimensions. Cela est rendu possible en utilisant un extracteur qui a pour but de générer des variables latentes, ces variables représentants des attributs significatifs de l'image d’entrée. Avec l’invention, ces variables latentes alimentent un générateur destiné à générer des images d’une modalité différente ou pas de celle de l’image d’entrée. En d’autres termes, les variables latentes résultantes de l'extracteur constituent l'entrée du générateur, qui utilise les caractéristiques de représentation extraites pour générer des images, telles que des images de synthèse IRM. La première image est avantageusement une réelle image de radiographie X, mais elle peut aussi être une image de synthèse que l’on utilise en entrée pour obtenir une deuxième image de synthèse d’une deuxième modalité. L’association d’un extracteur avec un générateur selon l’invention permet d’obtenir en sortie des images qui semblent enrichies par rapport à l’image d’entrée. Ce déroulé semble contre intuitif pour l’homme du métier. L’extracteur peut par exemple être paramétré pour réduire la dimension de la première image. Avec l’invention, lorsque la deuxième image de synthèse de dimension M est une image 3D de type IRM, on obtient ainsi des données IRM de synthèse à faible coût et de manière rapide par rapport à une réalisation réelle d’une IRM. Selon une caractéristique avantageuse de l’invention, le générateur peut être un réseau de neurones déconvolutif, dCNN pour « deConvolutional Neural Network » en anglais. D’autres techniques de générateur peuvent être utilisées comme par exemple un auto-encodeur convolutif 3D (le décodeur jouant le rôle du générateur), des techniques basées sur les modèles UNet («réseau entièrement convolutionnel»), VGG pour « Visual Geometry Group » en anglais, ResNet ( « Residual neural Network » en anglais), etc., configurées pour réaliser la déconvolution. Selon l’invention, l’extracteur peut avantageusement être un encodeur. D’autres extracteurs peuvent être utilisés comme par exemple UNet («réseau entièrement convolutionnel»), VGG pour « Visual Geometry Group » en anglais, ResNet (« Residual neural Network »), etc., capables de générer également un vecteur latent pour alimenter le générateur. Selon une caractéristique avantageuse de l’invention, le modèle d’intelligence artificielle peut comprendre en outre un décodeur qui, associé à l’encodeur forment un auto-encodeur apte à générer une troisième image de synthèse appartenant à la première modalité d’imagerie. En d’autres termes, on utilise un auto-encodeur classique comprenant un encodeur et un décodeur, mais on le modifie en y intégrant un générateur qui capte les caractéristiques extraites par l’encodeur. La fonction complète auto-encodeur, c’est-à-dire la reconstruction d’une image de synthèse correspondant à l’image d’entrée, peut être préservée. L’image de synthèse obtenue, la troisième image, peut également être utilisée pour la classification comme mentionné plus loin. Avec l’invention, à partir d’une première image d’une première modalité, on peut générer à la fois une deuxième image qui est une image de synthèse d’une autre modalité, et une troisième image qui est une image de synthèse de la même modalité que la première image. De préférence, l’auto-encodeur peut être de type convolutif. Un tel auto-encodeur procure d'excellentes performances dans la reconstruction des rayons X par exemple et les caractéristiques extraites de l’encodeur présentent une remarquable aptitude à la génération d'images IRM. La technique selon l’invention permet d’utiliser de nombreux blocs CNN pour « Convolutional Neuronal Network » en anglais, dans l’encodeur, le générateur et le décodeur. Cela permet notamment de préserver autant que possible les informations spatiales des images d'entrée. D’autres types d’encodeurs peuvent être utilisés comme par exemple le FCN pour « Fully Convolutional Network » en anglais, l’auto-encodeur variationnel VAE pour « variational Auto-encoder », l’auto-encodeur contractif ou « stacked Auto-encoder » en anglais, etc. Selon un mode de réalisation de l’invention, lors d’une phase d’apprentissage du modèle d’intelligence artificielle, pour chaque première image N donnée, on peut générer de manière itérative des troisièmes images de synthèse et des deuxièmes images de synthèse, et à chaque itération, on peut minimiser une erreur quadratique moyenne selon la formule suivante : Avec λ 1 et λ 2 deux hyperparamètres, une première image de dimension N obtenue selon la première modalité d’imagerie, une troisième image de synthèse appartenant à la première modalité d’imagerie, une image réelle de dimension M obtenue selon la deuxième modalité d’imagerie, une deuxième image de synthèse de dimension M appartenant à la deuxième modalité d’imagerie. Ainsi, pendant la phase d’entraînement, on minimise à la fois l’écart entre la troisième image de synthèse et la première image, et l’écart entre la deuxième image de synthèse et des images réelles correspondantes à la première image. Lesdites images réelles ici sont par exemple les images IRM du même objet. On comprend ainsi que, seules les premières images sont utilisées comme des données d’entraînement alimentant le modèle. Les images réelles correspondant aux images de synthèse sont simplement utilisées pour minimise l’erreur quadratique moyenne. Selon l’invention, dans le cadre des images IRM par exemple, on peut utiliser différentes séquences des IRM (IW, T1, MPR, etc.) et différentes vues (sagittale, coronale ou axiale). Selon une caractéristique avantageuse de l’invention, les hyperparamètres peuvent être définis de la manière suivante : λ 1 + λ 2 = 1, avec λ 1 et λ 2 inclus dans [1e-1,1]. De préférence, λ 1 = 0.6 et λ 2 = 0.4. De telles valeurs permettent d’obtenir de bons résultats. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention, le procédé peut en outre comprendre une étape de classification au cours de laquelle on alimente un modèle de classification avec la première image de dimension N et la deuxième image de synthèse de dimension M de façon à extraire des caractéristiques discriminantes dans chaque image et classifier la première image de dimension N en fonction de groupes prédéterminés. Dans ce mode de réalisation, on réalise une opération complémentaire de classification de la première image. Avantageusement, on enrichie le processus de classification en injectant dans le modèle de classification la deuxième image de synthèse qui a été générée à partir de cette même première image. Le modèle de classification reçoit donc en entrée, en parallèle, d’une part la première image de dimension N, et d’autre part la deuxième image de synthèse de dimension M. Selon un autre mode de réalisation avantageux de l’invention, le procédé peut en outre comprendre une étape de classification au cours de laquelle on alimente un modèle de classification avec la troisième image de synthèse et la deuxième image de synthèse de dimension M de façon à extraire des caractéristiques discriminantes dans chaque image et classifier la première image de dimension N en fonction de groupes prédéterminés. Dans ce mode de réalisation, on n’utilise pas la première image mais son image de synthèse qui est la troisième image. Toutefois, il est possible de prévoir dans un modèle de classification adapté, l’utilisation en parallèle, à la fois de la première image, de la deuxième image et de la troisième image. D’autres entrées peuvent être prévues comme par exemple des données relatives à l’objet imagé tel un patient lorsqu’il s’agit d’imagerie médicale. Par exemple, l’utilisation des images IRM de synthèse améliore considérablement les performances du modèle de classification par rapport à l’utilisation seule de l’image radiographique standard. Le procédé selon l’invention permet d’envisager un outil de grande précision pour un diagnostic. Selon un mode de mise en œuvre de l’invention, le modèle de classification peut comprendre : - une première branche du modèle qui est un réseau de neurones pour générer de manière indépendante un premier vecteur de caractéristiques discriminantes à partir de la première image de dimension N, - une deuxième branche du modèle qui est un réseau de neurones pour générer de manière indépendante un deuxième vecteur de caractéristiques discriminantes à partir de la deuxième image de synthèse de dimension M, - une fonction pour concaténer le premier vecteur et le deuxième vecteur, - une fonction de distribution de probabilités permettant de classifier la première image de dimension N en fonction de groupes prédéterminés. Pour la première branche du modèle, d’autres techniques peuvent être utilisées comme par exemple DenseNet, ResNet, VGG, etc. Pour la deuxième branche du modèle, d’autres techniques peuvent également être utilisées comme par exemple 3D Inception V3, 3D DenseNet, ResNet 3D, 3D VGG, etc. De préférence, le premier vecteur et le deuxième vecteur peuvent être de la même taille. Selon la technique de fusion utilisée, le premier vecteur et le deuxième vecteur peuvent être de tailles différentes. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention : - la première image peut être une image à deux dimensions, - la deuxième image de synthèse peut être une image de synthèse à trois dimensions, - l’extracteur peut être un encodeur d’un réseau de neurones convolutif à deux dimensions, et - le générateur peut être un réseau de neurones déconvolutif à trois dimensions. Un tel arrangement se marie parfaitement avec une première modalité étant une radiographie X et une deuxième modalité étant une imagerie IRM. La deuxième image de synthèse obtenue est une image 3D constituée de plusieurs images bidimensionnelles communément appelées plans, coupes ou « slices » en anglais, c’est-à-dire une séquence d’images (plans ou coupes) selon une vue donnée. Avantageusement, le modèle de classification peut être un modèle de classification par fusion dans lequel : - la première branche du modèle est un réseau de neurones convolutif à deux dimensions, - la deuxième branche du modèle est un réseau de neurones convolutif à trois dimensions. Avantageusement, la première modalité et la deuxième modalité peuvent être constituées par l’un des couples suivants : - Radiographie X standard / Tomographie (CT) - Absorption biphotonique à rayons X, DEXA pour « Dual Energy X-ray Absorptiometry » en anglais) / Radiographie X standard, - Radiographie X standard / Absorption biphotonique à rayons X, DEXA pour « Dual Energy X-ray Absorptiometry » en anglais), - Tomographie (CT) / IRM - Radiographie X standard / Radiographie EOS ; EOS étant un système permettant de réaliser des images du corps entier en position fonctionnelle. De nombreuses combinaisons sont possibles. Dans un exemple préférentiel, la dimension M est supérieure ou égale à la dimension N. On peut également envisager le cas inverse où N est supérieur à M. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé tel que décrit ci-dessus. On prévoit également un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé tel que décrit ci-dessus. Description des figures et modes de réalisation . D’autres avantages et particularités de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée de mises en œuvre et de modes de réalisation nullement limitatifs, et des dessins annexés suivants : FIG. 1 La FIG. 1 est une vue schématique du procédé global selon l’invention, FIG. 2 La FIG. 2 est une vue schématique d’un auto-encodeur classique selon l’art antérieur, FIG. 3 La FIG. 3 est une vue schématique d’un auto-encodeur convolutif selon l’invention intégrant un générateur, FIG. 4 La FIG. 4 est une vue schématique d’un modèle de classification selon l’invention. Les modes de réalisation qui seront décrits dans la suite ne sont nullement limitatifs ; on pourra notamment mettre en œuvre des variantes de l’invention ne comprenant qu’une sélection de caractéristiques décrites par la suite isolées des autres caractéristiques décrites, si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieur. Cette sélection comprend au moins une caractéristique de préférence fonctionnelle sans détails structurels, ou avec seulement une partie des détails structurels si cette partie uniquement est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieur. Sur les figures, les éléments communs à plusieurs figures conservent la même référence. Bien que l’invention n’y soit pas limitée, on va maintenant décrire un procédé selon l’invention pour la classification d’une image 2D de radiographie standard X par génération d’une image de synthèse 3D IRM en vue de détection précoce d’une arthrose du genou (KOA). La FIG. 1 est une vue schématique du procédé global selon l’invention. On distingue une première image 1, 2D, de radiographie X d’un genou. Cette première image 1 alimente un modèle de génération 2 selon l’invention pour générer une deuxième image 3D de synthèse 3 de type IRM. La première image 1 et la deuxième image 3 alimentent ensuite un modèle de classification par fusion 4 permettant de prédire un score KL radiologique. Le score KL est un index composite créé par Kellgren et Lawrence et permettant une classification en 5 classes : absence d’arthrose, arthrose douteuse, minime, certaine, évoluée. Le modèle de génération 2, avec ou sans le modèle de classification par fusion 4, constituent le modèle d’intelligence artificielle selon l’invention. Le procédé selon l’invention concerne une nouvelle approche basée sur l’apprentissage profond pour par exemple la détection précoce de l’arthrose du genou. Dans l’exemple décrit, on distingue deux modèles : le modèle de génération d'IRM et le modèle de classification par fusion. L'IRM générée à partir d'une radiographie est combinée avec cette radiographie pour obtenir des informations supplémentaires permettant de prédire le score KL. Le modèle de génération d’IRM utilise un auto-encodeur comme on le verra sur la FIG. 3 . Un auto-encodeur (AE) classique est décrit sur la figure 2. Il s’agit d’un modèle d'apprentissage non supervisé composé d'un encodeur 5 et d'un décodeur 6. Il est basé sur un algorithme de rétro-propagation et sur des méthodes d'optimisation (telles que la méthode de descente de gradient), et utilise les données d'entrée X comme des données de supervision pour faire apprendre au réseau neuronal une relation de cartographie, obtenant ainsi une sortie reconstruite . L'encodeur 5 vise à coder l'entrée X, qui est de dimension élevée, en une variable cachée h de faible dimension afin que le réseau neuronal apprenne les caractéristiques les plus informatives. Le décodeur 6 traite ensuite h de façon à reconstruire les données d’entrée. Les différences entre les données reconstruites et les données initiales permettent de mesurer l’erreur commise par l’auto-encodeur. L’entraînement consiste à modifier les paramètres de l’auto-encodeur afin de réduire l’erreur de reconstruction mesurée sur différents données d’entraînement, c’est-à-dire minimiser(dist( ,X)). Le processus d'encodage des données originales X de la couche d'entrée vers la couche cachée est le suivant : h = g θ1 (X) = σ(W 1 X + b 1 ) où g θ1 est la fonction de l'encodeur, σ est une fonction d'activation, W 1 et b 1 sont respectivement la matrice de poids et de biais de l'encodeur. Le processus de décodage de la variable cachée h de la couche cachée vers la couche de sortie est le suivant : = g θ2 ( h ) = σ(W2 h + b2) où g θ2 est la fonction du décodeur, W 2 et b 2 sont respectivement la matrice de poids et de biais du décodeur. Habituellement, le modèle AE minimise l'erreur de reconstruction à l'aide de la fonction de coût Erreur Quadratique Moyenne ou MSE pour « Mean Square Error » en anglais, qui est définie comme : où N est le nombre d’échantillons dans chaque lot d’entraînement, et T représente l'ensemble d'entraînement. La FIG. 3 est une vue schématique du modèle de génération 2 selon l’invention, dans le cas présent ce sont des images de synthèse de type IRM qui sont générées. L’auto-encodeur choisi pour l’invention est un auto-encodeur convolutif (CAE) 7 apte à construire une image de synthèse 8 à partir de la première image 1 de radiographie 2D. Selon l’invention, les variables latentes h extraites entre l'encodeur 9 et le décodeur 10 sont utilisées comme données d’entrée du générateur 11, qui est basé dans cet exemple sur un réseau de neurones déconvolutif 3D. Une architecture de réseau de neurones déconvolutif est notamment décrite dans le document de Feilong Cao et al., « Deconvolutional neural network for image super-resolution », Neural Networks Volume 132, décembre 2020, Pages 394-404. Dans l’exemple selon l’invention, la sortie du générateur 11 sont des images de synthèse 3D équivalentes à une séquence IRM 3D. Il s’agit d’images de synthèse 3D ressemblant à des images IRM qu’on aurait obtenues en réalisant une IRM du même objet imagé pour obtenir la première image 1 de dimension 2D. Dans le cadre de l’invention, en phase d’exploitation, on peut envisager un modèle de génération 2 constitué uniquement de l’encodeur 9 et du générateur 11. L’encodeur de l’auto-encodeur est astucieusement utilisé pour extraire des caractéristiques informatives et alimenter le générateur. L’encodeur 9 sur la FIG. 3 se compose de six blocs CNN (« Convolutif Neural Network » en anglais) 2D. Ces blocs sont constitués d'un ensemble de couches convolutives 2D de la même taille de noyau de 3x3 avec des profondeurs différentes (c'est-à-dire 32, 64, 128, 256, 512 et 1024) - une couche de normalisation par lots (BN pour « Batch Normalisation » en anglais) - une couche de type LeakyReLU pour « Leaky Rectified Linear Unit » en anglais (unité linéaire rectifiée avec fuite) avec une pente prédéfinie de 0,2. Le décodeur 10 sur la FIG. 3 a une structure presque miroir de l’encodeur 9. Il se compose de sept blocs de réseau de neurones déconvolutifs 2D. Ces blocs sont constitués d'un ensemble de couches déconvolutives 2D de la même taille de noyau de 4x4 avec des profondeurs différentes (c'est-à-dire 1024, 512, 256, 128, 64, 32 et 1) - une couche BN - une couche LeakyReLU avec une pente prédéfinie de 0,2. Le générateur 11 est basé sur une architecture de réseau de neurones déconvolutif 3D (dCNN : deConvolutional Neural Network en anglais). Cette architecture se compose de sept blocs dCNN 3D et de deux blocs CNN 2D. Chaque bloc dCNN 3D se compose d'un ensemble de couches déconvolutives 3D de la même taille de noyau de 4x4x4 avec des profondeurs différentes (c'est-à-dire 1024, 512, 256, 128, 64, 32 et 16) - une couche BN 3D. - une couche ReLU. Ensuite, pour le premier bloc CNN 2D suivant, il consiste en un ensemble de couches convolutives 2D de taille de noyau 1x1 avec des profondeurs de 8 - une couche BN - une couche ReLU. Enfin, pour le dernier bloc CNN 2D, il se compose d'une couche convolutive 2D de taille de noyau 1x1 avec des profondeurs de 128 avec un canal de sortie de 20. Les variables latentes résultantes entre l'encodeur 9 et le décodeur 10 constituent l'entrée du générateur 11, qui utilise les caractéristiques de représentation extraites pour générer les images IRM 3 correspondantes. Durant la phase d’entraînement, les sorties 8 et 3 sont utilisées pour minimiser d’une part l’écart de la sortie 8 avec l’image d’entrée 1 et d’autre part l’écart de la sortie 3 avec des images réelles IRM 12. Cependant, ces images réelles 12 n’alimentent pas le modèle de génération. Cette minimisation hybride de l’erreur MSE est exprimée selon une fonction de perte J hybride : avec λ 1 et λ 2 des hyperparamètres ∈ [1e−1, 1] nécessitant λ1 + λ2 = 1. De préférence, λ1 = 0,6 et λ1 = 0,4. Sur la FIG. 4 est représenté un modèle de classification de fusion 4. Il est constitué de deux branches (c'est-à-dire un CNN 2D et un CNN 3D), son entrée est composée de la première image 1 radiographique 2D et d’une image de synthèse 3 qui est de type séquence IRM 3D. A la place de la première image 1, ou en parallèle si on ajoute une nouvelle branche au réseau, on peut utiliser l’image de synthèse 8. Les images d’entrée 1 et 3 sont combinées en tant que paire d'entrées du modèle de classification de fusion pour évaluer la sévérité de l’arthrose du genou (KOA) dans l’exemple décrit. Cette combinaison des images radiographiques et IRM améliore considérablement la performance du modèle de classification comparée à une utilisation de l’image radiographique seule ou des images IRM réelles seules. Ceci permet de simplifier et de réduire le coût des systèmes par exemple pour la détection de l’arthrose du genou. Le modèle de classification par fusion selon l’invention permet de combiner les images radiographiques 2D et des images de synthèse type IRM 3D d’un patient et d’extraire les caractéristiques discriminantes via deux modèles indépendants basés sur le CNN, respectivement. La première branche du modèle de classification par fusion 4 utilise un réseau de neurones convolutif 2D 14 qui génère un vecteur 15 de taille 2048 à partir de l’image 1 radiographique 2D. La deuxième branche du modèle de classification par fusion 4 utilise un réseau de neurones convolutif 3D 16 qui génère un vecteur 17 de taille 2048 à partir de l’image de synthèse 3 de type IRM 3D. Le réseau de neurones convolutif 3D 16 comporte treize couches, à savoir neuf couches CNN et quatre couches de regroupement en quatre blocs (c'est-à-dire 2, 3, 4 et 4). Chacun de ces quatre blocs est composé d'une combinaison de convolution 3D avec des filtres de différentes tailles (c'est-à-dire 32, 64, 128 et 256) pour des couches ayant une même taille de noyau (3x3x3), d'unité linéaire rectifiée (ReLU) et d’une couche max-pooling 3D de taille (2x2x2). Ensuite, deux couches entièrement connectées avec des longueurs de nœuds de 4 096 et 2 048 sont utilisées pour obtenir le vecteur 17 de caractéristiques de longueur 2 048. Les vecteurs 15 et 17 sont de même taille de façon à prendre en compte de manière égale les caractéristiques des deux entrées (images radiographiques et pseudo IRM). D’autres techniques de combinaison peuvent être utilisées avec la même taille ou des tailles différentes entre les deux vecteurs. Ces vecteurs résultants sont ensuite concaténés pour obtenir un vecteur final 18 de caractéristiques de longueur 4096. Enfin, la distribution de probabilité des grades KL-0 et KL-2 correspondant à la détection précoce de l’arthrose est obtenue via une couche Softmax 13. Comme fonction de perte de classification, on utilise la perte d'entropie croisée (CE) définie par : avec y s une étiquette de vérité terrain (« ground-truth » en anglais) convertit en vecteurs de zéros et de uns de l'échantillon s ; et T sont respectivement les étiquettes prédite et réelle ; k représente le score KL de l'échantillon s, est la distribution de probabilité conditionnelle ; K est un ensemble de scores KL (KL-0 et KL-2) . Le modèle de génération peut être implémenté de la manière suivante. L’initialisation des poids du modèle peut être effectuée à l'aide de la méthode d'initialisation de Kaiming et l’entraînement du modèle peut être effectué à l'aide de l'optimiseur Adam pour 1 000 epochs. Un batch-size peut être fixé à 32 et des taux d'apprentissage de 0,001 et 0,0001 sont utilisés respectivement pour l'encodeur et le décodeur d’une part, et le générateur d’une autre part. Le modèle de classification peut être implémenté de la manière suivante. L’initialisation des poids du modèle peut être effectuée à l'aide de la méthode d'initialisation de Kaiming et l’entraînement du modèle peut être effectué à l'aide de l'optimiseur Adam pour 500 epochs. Le batch-size peut être fixé à 8 et un taux d'apprentissage à 0,001. Pour traiter l’ensemble des données déséquilibrées, on utilise la méthode de suréchantillonnage basée sur le bootstrap. Ensuite, l'ensemble des données équilibrées a été divisé de manière aléatoire en ensembles d’entraînement, de validation et de test dans un rapport de 7 : 1 : 2 pour chaque score KL, respectivement. Les augmentations de données, notamment la rotation aléatoire, la luminosité, le contraste, la gigue et la correction gamma, sont réalisées de manière aléatoire. De plus, pour éviter le surapprentissage, une décroissance du poids avec un coefficient de 0,0003 a été appliquée. La présente invention est une nouvelle approche pour améliorer les performances de détection des premiers grades d’arthroses du genou (KOA), c'est-à-dire KL-0 et KL-2. Le modèle global comprend un modèle de génération de pseudo IRM et un modèle de classification par fusion. Le modèle de génération est basé sur un CAE et un dCNN 3D pour générer des pseudo images de séquence IRM du genou à partir d'une radiographie. Ces pseudo IRM sont combinées à la radiographie afin d'aider au diagnostic de KOA pour les patients qui n'ont que des radiographies. Le modèle de génération basé sur un auto-encodeur convolutif (CAE) est capable d'extraire de manière holistique les caractéristiques intégrées dans les images de radiographies X 2D. Ces caractéristiques sont avantageusement utilisées pour générer des images de séquence IRM via un générateur. L'arthrose du genou (KOA) est un trouble musculo-squelettique répandu et les radiographies sont couramment utilisées pour son diagnostic en raison de leur rapport coût-efficacité. D'autre part, l'imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique d'imagerie plus avancée qui fournit des informations détaillées sur les tissus mous et est devenue une option dans le diagnostic supplémentaire pour l'évaluation du KOA. Malheureusement, le coût élevé de l’IRM signifie que la plupart des patients atteints de KOA ne disposent que d’images radiographiques. La présente invention permet ainsi de résoudre ce problème en proposant une nouvelle approche pour améliorer le diagnostic précoce du KOA, notamment en distinguant spécifiquement les stades KL-0 et KL-2. Bien entendu, l’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits. De nombreuses modifications peuvent être apportées à ces exemples sans sortir du cadre de la présente invention telle que décrite. 1. Procédé de traitement d’une première image (1) de dimension N obtenue selon une première modalité d’imagerie, comprenant une étape de génération d’une deuxième image (3) de synthèse de dimension M appartenant à une deuxième modalité d’imagerie, cette deuxième image de synthèse étant obtenue à partir de la première image (1) de dimension N en utilisant un modèle d’intelligence artificielle, ce modèle d’intelligence artificielle comprenant : - au moins un extracteur (9) apte à extraire de la première image (1) de dimension N des variables latentes, et - au moins un générateur (11) pour générer la deuxième image de synthèse de dimension M à partir des variables latentes. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le générateur (11) est un réseau de neurones déconvolutif (dCNN). 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l’extracteur est un encodeur (9). 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le modèle d’intelligence artificielle comprend en outre un décodeur (10) qui, associé à l’encodeur forment un auto-encodeur (7) apte à générer une troisième image (8) de synthèse appartenant à la première modalité d’imagerie. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l’auto-encodeur est de type convolutif. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que lors d’une phase d’apprentissage du modèle d’intelligence artificielle, pour chaque première image N donnée, on génère de manière itérative des troisièmes images de synthèse et des deuxièmes images de synthèse, et à chaque itération, on minimise une erreur quadratique moyenne selon la formule suivante : Avec λ 1 et λ 2 deux hyperparamètres, une première image de dimension N obtenue selon la première modalité d’imagerie, une troisième image de synthèse appartenant à la première modalité d’imagerie, une image réelle de dimension M obtenue selon la deuxième modalité d’imagerie, une deuxième image de synthèse de dimension M appartenant à la deuxième modalité d’imagerie. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que λ 1 + λ 2 = 1, avec λ 1 et λ 2 inclus dans [1e-1,1]. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que λ 1 = 0.6 et λ 2 = 0.4. 9. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape de classification au cours de laquelle on alimente un modèle de classification (4) avec la première image (1) de dimension N et la deuxième image (3) de synthèse de dimension M de façon à extraire des caractéristiques discriminantes dans chaque image et classifier la première image de dimension N en fonction de groupes prédéterminés. 10. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 8, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape de classification au cours de laquelle on alimente un modèle de classification (4) avec la troisième image (8) de synthèse et la deuxième image (3) de synthèse de dimension M de façon à extraire des caractéristiques discriminantes dans chaque image et classifier la première image de dimension N en fonction de groupes prédéterminés. 11. Procédé selon la revendication 9 ou 10, caractérisé en ce que le modèle de classification comprend : - une première branche du modèle qui est un réseau de neurones pour générer de manière indépendante un premier vecteur (15) de caractéristiques discriminantes à partir de la première image (1) de dimension N, - une deuxième branche du modèle qui est un réseau de neurones pour générer de manière indépendante un deuxième vecteur (17) de caractéristiques discriminantes à partir de la deuxième image (3) de synthèse de dimension M, - une fonction pour concaténer le premier vecteur et le deuxième vecteur, - une fonction (13) de distribution de probabilités permettant de classifier la première image de dimension N en fonction de groupes prédéterminés. 12. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que le premier vecteur et le deuxième vecteur sont de la même taille. 13. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que : - la première image est une image à deux dimensions, - la deuxième image de synthèse est une image de synthèse à trois dimensions, - l’extracteur est un encodeur d’un réseau de neurones convolutif à deux dimensions, et - le générateur est un réseau de neurones déconvolutif à trois dimensions. 14. Procédé selon l’une quelconque des revendications 11 à 13, caractérisé en ce que le modèle de classification est un modèle de classification par fusion dans lequel : - la première branche du modèle est un réseau de neurones convolutif à deux dimensions, - la deuxième branche du modèle est un réseau de neurones convolutif à trois dimensions. 15. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la première modalité et la deuxième modalité sont constituées par l’un des couples suivants : - Radiographie X standard / Tomographie (CT) - Absorption biphotonique à rayons X, DEXA pour « Dual Energy X-ray Absorptiometry » en anglais) / Radiographie X standard, - Radiographie / Absorption biphotonique à rayons X, DEXA pour « Dual Energy X-ray Absorptiometry » en anglais), - Tomographie (CT) / IRM - Radiographie X standard / Radiographie EOS. 16. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. 17. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 15.