Brevet FR3164806A1 — publié le 20260123

Le présent exposé concerne un procédé de choix d’un type de dispositif médical implantable, DMI, parmi un ensemble de types de DMI, le DMI étant destiné à être positionné dans une structure vasculaire comprenant une zone d’intérêt, le procédé comprenant les étapes suivantes : obtention d’une image d’une structure vasculaire comprenant une zone d’intérêt ; extraction d’une pluralité de caractéristiques de la structure vasculaire à partir de l’image obtenue ; traitement par un modèle d’apprentissage supervisé des caractéristiques extraites pour obtenir, pour chaque type de DMI, une probabilité de compatibilité quantifiant une compatibilité du type de DMI à la zone d’intérêt de la structure vasculaire ; et sélection parmi les caractéristiques extraites, et en fonction de chaque probabilité de compatibilité, d’au moins une caractéristique essentielle influant sur la probabilité de compatibilité associée à chaque type de DMI. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Procédé de choix d’un type de dispositif médical implantable pour traiter un anévrisme Le présent exposé concerne le domaine du traitement d’une structure vasculaire, telle qu’une artère, subissant une pathologie locale comme un anévrisme, par une implantation d’un dispositif médical implantable (ou DMI). Plus précisément, l’exposé concerne le choix du bon type de DMI à implanter dans la structure vasculaire pour laquelle on dispose d’une image tridimensionnelle. ETAT DE LA TECHNIQUE De nombreux accidents vasculaires sont liés à la présence d’un anévrisme dans les parois d’une structure vasculaire. De plus, les risques d’accidents vasculaires augmentent avec l’expansion de l’anévrisme. Il est donc nécessaire d’éviter l’expansion et la rupture de l’anévrisme, ainsi que des caillots formés dans l’anévrisme ne migrent dans la structure vasculaire et ne bouchent localement une artère. Il est courant d’utiliser un implant de type dispositif médical implantable (DMI) pour le traitement d’une artère touchée par un anévrisme. Il existe pour cela différents types de DMI, tels qu’un « stent », qu’une « cage intra-sacculaire », qu’un « déviateur de flux » (ou « flow diverter » selon la terminologie anglosaxonne couramment utilisée) ou qu’une embolisation endovasculaire par microspires (ou « coils » selon la terminologie anglosaxonne couramment utilisée). Chacun de ces types de DMI comprend plusieurs tailles. Avant de sélectionner la taille du DMI à implanter, un clinicien doit donc choisir parmi les différents types de DMI existants. En effet, chaque type s’adapte plus ou moins bien à chaque anévrisme. Le clinicien ne dispose actuellement d’aucune autre aide au choix du type de DMI pour traiter l’anévrisme spécifique auquel il est confronté que sa propre expérience ou l’expérience de ses collègues physiquement présents pour les conseiller. EXPOSE GENERAL Un but de l’exposé est d’améliorer le traitement des anévrismes en conseillant le clinicien dans le choix du type de DMI à utiliser en fonction des caractéristiques particulières de l’anévrisme. Il est à cet effet proposé, selon un aspect du présent exposé, un procédé de choix d’un type de dispositif médical implantable, DMI, parmi un ensemble de types de DMI, le DMI étant destiné à être positionné dans une structure vasculaire comprenant une zone d’intérêt. Le procédé comprend les étapes suivantes : obtention d’une image d’une structure vasculaire comprenant une zone d’intérêt ; extraction d’une pluralité de caractéristiques de la structure vasculaire à partir de l’image obtenue ; traitement par un modèle d’apprentissage supervisé des caractéristiques extraites pour obtenir, pour chaque type de DMI, une probabilité de compatibilité quantifiant une compatibilité du type de DMI à la zone d’intérêt de la structure vasculaire ; et sélection parmi les caractéristiques extraites, et en fonction de chaque probabilité de compatibilité, d’au moins une caractéristique essentielle influant sur la probabilité de compatibilité associée à chaque type de DMI. Ce procédé de choix permet d’améliorer le traitement des anévrismes en rendant le choix du type de DMI à utiliser plus sûr et plus rapide. Ce procédé permet d’augmenter la confiance du clinicien dans le choix du type de DMI proposé par le procédé. En effet, le procédé permet au clinicien de comprendre les raisons du choix de tel type de DMI et non de tel autre type de DMI. Le procédé permet d’automatiser le choix du type de DMI à utiliser en prenant en compte des bases de données préalablement entrainées. Avantageusement, mais facultativement, le procédé exposé comprend l’une au moins des caractéristiques suivantes, prise seule ou dans une quelconque combinaison : - la sélection classe chaque type de DMI comme un type approprié, si la probabilité de compatibilité du type de DMI est supérieure à un seuil préalablement fixé, ou comme un type inapproprié, si la probabilité de compatibilité du type de DMI est inférieure au seuil ; - la sélection est mise en œuvre en fonction d’une base de données de motifs appropriés et d’une base de données de motifs inappropriés, la base de données de motifs appropriés et la base de données de motifs inappropriés comprenant chacune au moins un motif d’explicabilité de chaque type de DMI, chaque motif d’explicabilité comprenant au moins une caractéristique influente et un niveau d’impact associé à la caractéristique influente, la caractéristique influente étant une caractéristique ayant un niveau d’impact associé non nul, le niveau d’impact qualifiant l’impact de chaque caractéristique dans le calcul de la probabilité de compatibilité du type de DMI considéré, le motif d’explicabilité de la base de données de motifs appropriés étant commun à au moins une structure vasculaire de référence pour laquelle le type de DMI considéré est un type approprié, et le motif d’explicabilité de la base de données de motifs inappropriés étant commun à au moins une structure vasculaire de référence pour laquelle le type de DMI considéré est un type inapproprié ; - la sélection détermine pour chaque type de DMI la caractéristique essentielle : - en comparant les caractéristiques de la structure vasculaire aux motifs d’explicabilité de la base de données de motifs appropriés si le type de DMI considéré est un type approprié ou aux motifs d’explicabilité de la base de données de motifs inappropriés si le type de DMI considéré est un type inapproprié ; et - en retenant comme caractéristique(s) essentielle(s) la ou les caractéristique(s) influentes communes aux caractéristiques de la structure vasculaire, la ou les caractéristique(s) influentes étant comprises dans un ou plusieurs motifs d’explicabilité ayant le plus de caractéristiques influentes communes aux caractéristiques de la structure vasculaire ; - une génération du modèle à partir d’une base de données de caractéristiques comprenant des caractéristiques de chacune des images d’une pluralité de structures vasculaires de référence d’une base de données d’image d’apprentissage ; - les probabilités de compatibilité de chaque type de DMI pour les structures vasculaires de référence sont calculées par le modèle à partir de la base de données de caractéristiques ; - une première formation d’une base de données de transactions appropriées et d’une base de données de transactions inappropriées, - la base de données de transactions appropriées comprenant pour chaque type de DMI une transaction comprenant les caractéristiques influentes d’une structure vasculaire de référence pour laquelle le type de DMI est considéré comme un type approprié, et - la base de données de transactions inappropriées comprenant pour chaque type de DMI une transaction comprenant les caractéristiques influentes d’une structure vasculaire de référence pour laquelle le type de DMI est considéré comme un type inapproprié ; - chaque transaction est calculée en fonction de la probabilité de compatibilité du type de DMI considéré pour chaque structure vasculaire de référence et d’un tableau d’explicabilité comprenant pour chaque structure vasculaire de référence le niveau d’impact de chaque caractéristique pour la probabilité de compatibilité du type de DMI considéré, chaque transaction comprenant les caractéristiques influentes d’une structure vasculaire de référence et le niveau d’impact associé à chacune des caractéristiques influentes ; - une deuxième formation de la base de données de motifs appropriés et de la base de motifs inappropriés, comprenant chacune pour chaque type de DMI au moins un motif d’explicabilité, tel que : - le motif d’explicabilité de la base de données de motifs appropriés comprend une caractéristique influente du type de DMI considéré et le niveau d’impact associé à la caractéristique influente, la caractéristique influente et le niveau d’impact étant communs au moins une transaction du type de DMI considéré de la base de données de transactions appropriées, et - le motif d’explicabilité de la base de données de motifs inappropriés comprend une caractéristique influente du type de DMI considéré et le niveau d’impact associé à la caractéristique influente, la caractéristique influente et le niveau d’impact étant communs à au moins une transaction du type de DMI considéré de la base de données de transactions inappropriées ; - l’ensemble de types de DMI comprend les types de DMI de types « stent », « cage intra-sacculaire », « déviateur de flux » ou embolisation endovasculaire par microspires ; - un affichage de la probabilité de compatibilité de chaque type de DMI et de caractéristiques essentielles de la structure vasculaire pour chaque probabilité de compatibilité. Selon un autre aspect, il est proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé tel que précédemment décrit, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La FIG. 1 illustre une vue schématique d’un DMI positionné dans une structure vasculaire comprenant une zone d’intérêt, selon un mode de réalisation du présent exposé. La FIG. 2 illustre schématiquement des étapes d’une initialisation du procédé de choix d’un type de DMI, selon une mise en œuvre particulière du présent exposé. La FIG. 3 illustre schématiquement des étapes de classification du procédé de choix d’un type de DMI, selon une mise en œuvre particulière du présent exposé. Sur l’ensemble des figures, les éléments similaires portent des références identiques. DESCRIPTION DETAILLEE Anévrisme et DMI La FIG. 1 illustre schématiquement une structure vasculaire 1 . La structure vasculaire 1 comprend une zone d’intérêt 2 . La zone d’intérêt 2 est une zone d’une paroi de la structure vasculaire 1 présentant un défaut. La zone d’intérêt 2 peut-être un anévrisme ou tout autre pathologie liée à la structure vasculaire 1 . L’anévrisme illustré par la FIG. 1 comprend un sac dit sac anévrismal, mais le présent exposé porte sur tout autre anévrisme. Par la suite, et pour plus de facilité, on parlera d’anévrisme 2 pour tout type de zone d’intérêt 2 . Pour traiter un anévrisme 2 un clinicien doit choisir un dispositif médical implantable, dit DMI 3 . Choisir un DMI 3 peut induire le choix d’un type de DMI 3 et le choix d’une taille du type de DMI 3 . Nous nous limiterons ici au choix du type de DMI 3 , ou modèle, de DMI 3 . Les différents types de DMI 3 parmi lesquels le clinicien doit choisir sont généralement un DMI 3 de type « stent », de type « cage intra-sacculaire », de type « déviateur de flux » (ou « flow diverter » selon la terminologie anglosaxonne couramment utilisée) comme illustré sur la FIG. 1 , ou de type embolisation endovasculaire par microspires (ou « coils » selon la terminologie anglosaxonne couramment utilisée). Chacun de ces types de DMI 3 présente par ailleurs différentes tailles parmi lesquelles le clinicien devra également réaliser un choix par la suite. Le DMI 3 est configuré pour être inséré puis positionné dans la structure vasculaire 1 . Le positionnement du DMI 3 dans la structure vasculaire 1 permet d’éviter une expansion ou une rupture de l’anévrisme 2 ou tout autre problème lié à la présence de l’anévrisme 2 dans la structure vasculaire 1 , comme par exemple la création d’un caillot de sang séché dans l’anévrisme 2 ou une migration d’un caillot de sang créé dans l’anévrisme 2 vers la structure vasculaire 1 . Le type de DMI 3 doit donc être choisi en fonction de la structure vasculaire 1 ainsi qu’en fonction de l’anévrisme 2 . En d’autres termes, la structure vasculaire 1 , et donc l’anévrisme 2 , comprennent des caractéristiques 4 qui lui sont propres et qui doivent être prises en compte dans un procédé de choix du type de DMI 3 afin de traiter l’anévrisme 2 . En effet, chaque type de DMI 3 est plus ou moins adapté au traitement de chaque anévrisme 2 . Les caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 sont des caractéristiques 4 physiques et morphologiques influant sur le choix du type de DMI 3 . Chaque caractéristique 4 comprend des degrés permettant de qualifier la caractéristique. En effet, chaque structure vasculaire 1 présente pour chaque caractéristique 4 un degré particulier de la caractéristique. Par exemple, les caractéristiques 4 et leurs degrés peuvent être, de façon non limitative : Degré Caractéristique Degré 1 Degré 2 Degré 3 … Forme de la structure droite arquée coudée … taille de la structure petite moyenne grande … … … … … … Forme de l’anévrisme sphérique ovale tubulaire … Volume de l’anévrisme petit moyen grand … Largeur du collet petit moyen grand … Bifurcation Oui Non … … Bien entendu, il existe d’autres caractéristiques 4 permettant de caractériser la structure vasculaire 1 . Par la suite, on parlera de caractéristique 4 d’une structure vasculaire 1 pour faire référence à la caractéristique et au degré de la caractéristique 4 pour la structure vasculaire 1 considérée. Par exemple, pour des structures vasculaires 1 A et B et une caractéristique 4 f1 comprenant trois degrés 1, 2 et 3 ; si le degré de A pour f1 est 1 et le degré de B pour f1 est 3, on parlera de f1=2 pour la caractéristique 4 de A et de f1=3 pour la caractéristique 4 de B. Procédé de choix d’un type de DMI Un procédé de choix du type de DMI 3 destiné à être positionné dans la structure vasculaire 1 pour traiter l’anévrisme 2 est présenté ci-après. Le procédé est configuré pour classer le ou les types de DMI 3 les plus adaptés au traitement de l’anévrisme 2 à traiter grâce à une image de la structure vasculaire 1 comprenant l’anévrisme 2 . Avantageusement le procédé propose pour chaque type de DMI 3 une note quantifiant l’aptitude du type de DMI 3 considéré à traiter l’anévrisme 2 . De plus, le procédé présente avantageusement une explication de la note, c’est-à-dire les caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 qui ont permis d’obtenir cette note et non une autre note. Le procédé de choix comprend un initialisation E1 et une classification E2 . L’initialisation E1 est mise en œuvre préalablement à la mise en œuvre de la classification E2 afin de permettre la mise en œuvre de la classification E2 . L’initialisation E1 comprend une génération E11 d’un modèle d’apprentissage supervisé 7 et une création E14 d’une ou plusieurs base(s) de données de motifs 151 , 152 . La classification E2 s’effectue par la mise en œuvre du modèle d’apprentissage supervisé 7 entrainé et par l’utilisation de la(les) base(s) de données de motifs 151 , 152 . Pour générer le modèle d’apprentissage supervisé 7 , on peut recourir à différents algorithmes comme par exemple une forêt aléatoire (ou « random forest » selon la terminologie anglo-saxonne), ou même un réseau de neurone. Le modèle d’apprentissage supervisé 7 est tout d’abord entrainé puis est configuré pour calculer, pour chaque type de DMI 3 de l’ensemble de types de DMI 3 , lorsqu’il est mis en œuvre au cours de la classification E2 par exemple, une probabilité, dite probabilité de compatibilité 6 . La probabilité de compatibilité 6 quantifie une compatibilité d’un DMI 3 à l’anévrisme 2 de la structure vasculaire 1 . En d’autres termes, la probabilité de compatibilité 6 propose une note quantifiant l’aptitude du type de DMI 3 considéré à traiter l’anévrisme 2 . Par ailleurs, la(les) base(s) de données de motifs 151 , 152 sont créés à la suite de la génération E11 du modèle d’apprentissage supervisé 7 pour proposer une bibliothèque de motifs d’explicabilités 14 fournissant une explication de la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 . En d’autres termes, la(les) base(s) de données de motifs 151 , 152 permettent de sélectionner les caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 ayant été déterminantes dans le calcul de la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 . Le procédé peut être mis en œuvre sur un serveur. Avantageusement, l’initialisation E1 peut être mis en œuvre par un premier serveur et la classification E2 peut être mise en œuvre par un deuxième serveur, distinct et indépendant du premier serveur. Avantageusement, le premier serveur et le deuxième serveur comprennent chacun une unité de traitement. L’unité de traitement du premier serveur et du deuxième serveur est, par exemple, un processeur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé qui seront explicitées ci-après. Le premier serveur et le deuxième serveur peuvent également chacun comprendre une interface de communication permettant une communication entre le premier serveur et le deuxième serveur. Une telle communication peut par exemple être mise en œuvre au moyen d’une liaison filaire ou sans fil par l’intermédiaire de tout type de réseau de communication par exemple le réseau Internet. Le premier serveur et le deuxième serveur peuvent cependant fonctionner indépendamment l’un de l’autre. Une fois l’initialisation E1 réalisée par le premier serveur et ses résultats transmis au deuxième serveur, la classification E2 peut être mise en œuvre par le deuxième serveur sans nécessiter de communication entre le premier et le deuxième serveur. En effet, les résultats de l’initialisation E1 peuvent être enregistrés dans un service de stockage distant et décentralisé (ou Cloud selon la terminologie anglosaxonne couramment utilisée). De manière avantageuse également, le premier serveur et le deuxième serveur peuvent également chacun comprendre une unité de stockage par exemple un disque dur. Typiquement, le premier serveur peut stocker dans l’unité de stockage une ou plusieurs base(s) de données(s) de données servant au procédé de choix ou avoir accès à cette ou ces base de données(s). L’architecture peut être avantageusement complétée par une mémoire vive (en anglais, Random Access Memory (RAM)) qui permet de stocker les calculs intermédiaires au cours de l’initialisation E1 . L’homme du métier comprendra sans difficulté que d’autres architectures pour la mise en œuvre du procédé sont possibles, le premier serveur et le deuxième serveur pouvant notamment être fusionnés en un unique serveur. La FIG. 2 illustre schématiquement des étapes d’une mise en œuvre particulière de l’initialisation E1 , c’est-à-dire des étapes de génération E11 du modèle d’apprentissage supervisé 7 et de création E14 de la(les) base(s) de données de motifs 151 , 152 . Apprentissage du modèle Le procédé comprend la génération E11 du modèle d’apprentissage supervisé 7 , appelé par la suite modèle pour plus de simplicité. La génération E11 du modèle 7 permet au modèle 7 une fois entrainé de calculer, pour chaque type de DMI 3 de l’ensemble de types de DMI 3 , la probabilité de compatibilité 6 du DMI 3 à la structure vasculaire 1 , ou, en d’autres termes, à la zone d’intérêt 2 de la structure vasculaire 1 . La génération E11 comprend une extraction E12 de caractéristiques 4 et un entrainement E13 du modèle 7 à partir des caractéristiques 4 extraites. L’extraction E12 des caractéristiques 4 se fait sur des structures vasculaires de référence 1a issues d’images de référence préalablement enregistrées et stockées dans une base de données de référence (non représentée). Les images de références préalablement enregistrées peuvent être de simples images des structures vasculaires de référence 1a ou bien des maillages surfaciques 3D extraits des images des structures vasculaires de référence 1a . Avantageusement, les structures vasculaires de référence 1a comprennent chacune au moins une pathologie telle qu’un anévrisme 2 . Les structures vasculaires de référence 1a et les anévrismes 2 des structures vasculaires de référence 1a comprennent de nombreuses caractéristiques 4 propres. La base de données de référence comprend pour chaque structure vasculaire 1a , plusieurs caractéristiques 4 de chaque structure vasculaires de référence 1a , ainsi qu’un type de DMI 3 adapté à la pathologie. Une fois extraite, les caractéristiques 4 remplissent une base 5 de données de caractéristiques. La base 5 de données de caractéristiques comprend, pour chaque image de structures vasculaires de référence 1a , les caractéristiques 4 propres à la structure vasculaire de référence 1 considérée ainsi qu’une mention du type de DMI 3 associé au traitement de la structure vasculaire de référence 1a . L’entrainement E13 du modèle 7 est mis en œuvre à partir de la base 5 de données de caractéristiques. La présence dans la base 5 de données de caractéristiques des caractéristiques 4 propres à une structure vasculaire de référence 1a et du type de DMI 3 utilisé pour traiter la structure vasculaire de référence 1a considérée permet d’entrainer le modèle 7 . En effet, le modèle 7 calcul grâce à l’algorithme des liens entre la présence d’une ou plusieurs caractéristiques 4 et le choix de tel ou tel type de DMI 3 . Les caractéristiques 4 de chaque structure vasculaire de référence 1a extraites étant liées dans la base 5 de données de caractéristiques à un type de DMI 3 le modèle 7 peut réaliser des calculs sur toutes ces relations afin d’en déduire des probabilités de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 à une structure vasculaire en fonction des caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 considérée. En d’autres termes, l’entrainement E13 du modèle 7 permet au modèle 7 d’établir des liens entre une ou plusieurs caractéristiques 4 et une compatibilité de chaque type de DMI 3 à une structure vasculaire 1 présentant cette caractéristique 4 . Le modèle 7 est entrainé (étape E13 ) à partir de la base 5 de données de caractéristiques. Une fois entrainé, le modèle 7 est configuré pour calculer (étape E15 ), en fonction des caractéristiques 4 propres d’une structure vasculaire 1 , une probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 à la structure vasculaire 1 considérée. Création de la(les) base(s) de données de motifs Le procédé comprend, également une création E14 d’une base de données de motifs 151 , 152 . Préférentiellement, le procédé comprend la création E14 de deux bases de données de motifs 151 , 152 . La création E14 des bases de données de motifs 151 , 152 permet par la suite de sélectionner, pour la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 pour une structure vasculaire 1 à traiter, les caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 considérée ayant été déterminantes dans le calcul de la probabilité de compatibilité 6 . Les caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 ayant été déterminantes dans le calcul de la probabilité de compatibilité 6 sont les caractéristiques 4 sélectionnées (étape E24) par la mise en œuvre des bases de données de motifs 151 , 152 , une fois la création E14 réalisée et sont dites caractéristiques essentielles 40 . La création E14 des bases de données de motifs 151 , 152 comprend un calcul E15 de probabilité de compatibilité 6 et d’un tableau d’explicabilité 9 , une première formation E16 d’une ou plusieurs base(s) de données de transactions 11 , 12 , une extraction E17 de motifs d’explicabilité 14 et une deuxième formation E18 des bases de données de motifs 151 , 152 . Le calcul E15 de la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 aux structures vasculaires de référence 1a utilise la base 5 de données de caractéristiques. Le modèle 7 donne alors pour chaque structure vasculaire de référence 1a de la base 5 de données de caractéristiques, une probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 . Pour chaque structure vasculaire de référence 1a , la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 est comprise entre 0 et 1 et la somme des probabilités de compatibilité 6 des types de DMI 3 pour chacune des structure vasculaires de référence 1a est égale à 1. Le tableau d’explicabilité 9 est calculé en appliquant sur la base 5 de données de caractéristiques et les probabilités de compatibilité 6 une méthode d’explicabilité. La méthode d’explicabilité est configurée pour quantifier, pour chaque structure vasculaire de référence 1a , un niveau d’impact 13 de chaque caractéristique 4 dans le calcul de la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 . Le tableau d’explicabilité 9 comprend donc pour chaque structure vasculaire de référence 1a , le niveau d’impact 13 de chaque caractéristique 4 dans le calcul de la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 . Le niveau d’impact 13 reflète le poids de la caractéristique 4 dans le résultat du calcul de la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 pour la structure vasculaire de référence 1a considérée. Avantageusement, la méthode d’explicabilité est une méthode d’interprétabilité comme par exemple un algorithme LIME (ou « Local Interpretable Model-agnostic Explanations », selon la terminologie anglosaxonne) ou une méthode d’estimation des valeurs de Shapley, dit algorithme SHAP. La méthode d’explicabilité associe, pour chaque structure vasculaire de référence 1a , à chaque caractéristique 4 (autrement dit, à chaque degré de caractéristique) un niveau d’impact 13 . Le niveau d’impact 13 peut être compris entre -3 et +3, -3 exprimant un niveau d’impact 13 négatif important, +3 exprimant un niveau d’impact 13 positif important et 0 exprimant un niveau d’impact 13 nulle. En d’autres termes, pour chaque structure vasculaire de référence 1a , la méthode d’explicabilité indique pour chaque caractéristique 4 si cette caractéristique 4 (autrement dit, si le degré de cette caractéristique) a eu tendance à augmenter ou à diminuer la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 . De plus, la méthode d’explicabilité indique pour chaque caractéristique 4 la manière donc cette caractéristique 4 a eu tendance à augmenter ou à diminuer la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 , par exemple si l’impact est faible ou important . Avantageusement, le niveau d’impact 13 peut être discrétisé en un nombre préalablement fixé de valeurs afin de faciliter la compréhension du tableau d’explicabilité 9 . Le niveau d’impact 13 peut par exemple être discrétisé en 7 valeurs, allant de -3 (fort impact négatif) à +3 (fort impact positif) en passant par 0 (impact neutre). La valeur du niveau d’impact 13 peut ainsi refléter un très fort/fort/faible impact positif/négatif et un impact neutre. La création E14 des bases de données de motifs 151 , 152 comprend également pour chaque structure vasculaire de référence 1a , un classement de chaque type de DMI 3 . Chaque type de DMI 3 est classé comme un type approprié ou comme un type inapproprié pour la structure vasculaire de référence 1a considérée. Le classement est réalisé en fonction de la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI 3 pour la structure vasculaire de référence 1a considérée. Ainsi, pour chaque structure vasculaire de référence 1a , chaque type de DMI 3 est classé comme type : approprié si la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI 3 est supérieure à un seuil préalablement fixé, et inapproprié si la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI 3 est inférieure au seuil. Les types de DMI 3 appropriés sont les types de DMI 3 les plus aptes à traiter convenablement l’anévrisme 2 de la structure vasculaire de référence 1a considérée. Le seuil utilisé pour classer les types de DMI 3 en type approprié et type inapproprié peut être fixé en fonction de l’équiprobabilité. Autrement dit, si le nombre de type de DMI 3 de l’ensemble de DMI 3 est de quatre, le seuil sera de ¼, soit 0,25. Ainsi, tout type de DMI 3 dont la probabilité de compatibilité 6 avec une structure vasculaire de référence 1a est supérieure à 0,25 est un type approprié pour la structure vasculaire de référence 1 considérée et inversement pour tout type de DMI 3 dont la probabilité de compatibilité 6 avec une structure vasculaire de référence 1a est inférieure à 0,25. La création E14 des bases de données de motifs 151 , 152 comprend la première formation E16 d’une ou plusieurs base(s) de données de transactions 121 , 122 . Chaque base de données de transactions 121 , 122 , comprend, pour chaque type de DMI 3 , une ou plusieurs transactions 12 . Chaque transaction 12 de la base de données de transactions 121 , 122 , est propre à un type de DMI 3 . La transaction 12 d’un type de DMI 3 comprend des caractéristiques influentes 4a d’une structure vasculaire de référence 1a pour le type de DMI 3 considéré. Les caractéristiques influentes 4a sont les caractéristiques 4 de la structure vasculaire de référence 1a considérée dont le niveau d’impact 13 n’est pas égal à zéro pour le type de DMI 3 considéré. Préférentiellement, une première base de données de transaction 121 , 122 , dite base de données de transactions appropriées 121 et une deuxième base de données de transaction 121 , 122 , dite base de données de transactions inappropriées 122, sont formées (étape E16 ) au cours de la création E14 des bases de données de motifs 151 , 152 . La base de données de transactions appropriées 121 comprend, pour chaque type de DMI 3 , les transactions 12 des structures vasculaires de référence 1a pour chacune desquelles le type de DMI 3 est classé comme un type approprié. La base de données de transactions inappropriées 122 comprend, pour chaque type de DMI 3 , les transactions 12 des structures vasculaires de référence 1a pour chacune desquelles le type de DMI 3 est classé comme un type inapproprié. La base de données de transactions appropriées 121 comprend donc pour chaque type de DMI 3 une ou plusieurs transactions 12 . Chaque transaction 12 de la base de données de transactions appropriées 121 comprend les caractéristiques influentes 4a , et les niveaux d’impact 13 associées, des structures vasculaires de référence 1a pour lesquelles le type de DMI 3 considéré est classé comme un type approprié. La base de données de transactions inappropriées 122 comprend donc pour chaque type de DMI 3 une ou plusieurs transactions 12 . Chaque transaction 12 de la base de données de transactions inappropriées 122 comprend les caractéristiques influentes 4a , et les niveaux d’impact 13 associées, des structures vasculaires de référence 1a pour lesquelles le type de DMI 3 considéré est classé comme un type inapproprié. La création E14 des bases de données de motifs 151 , 152 comprend ensuite une extraction E17 des motifs d’explicabilité 14 . Les motifs d’explicabilité 14 sont extraits depuis les bases de données de transactions 121 , 122 . Avantageusement, dans le cas où une base de données de transactions appropriées 121 et une base de données de transactions inappropriées 122 ont été créées, les motifs d’explicabilité 14 sont extraits depuis la base de données de transactions appropriées 121 et la base de données de transactions inappropriées 122 . Les motifs d’explicabilité 14 sont propres à chaque type de DMI 3 . En effet, chaque motif d’explicabilité 14 est extrait d’une transaction 12 , qui est elle-même propre à un type de DMI 3 . Le motif d’explicabilité 14 est un couple, issu d’une transaction 12 , comprenant une caractéristique influente 4a et un niveau d’impact 13 associé à la caractéristique influente 4a , le niveau d’impact 13 de la caractéristique influente 4a étant non nul et le couple étant commun à une ou plusieurs autres transactions 12 du type de DMI 3 considéré. Avantageusement, le motif d’explicabilité 14 peut comprendre plusieurs couples extraits de la même transaction 12 considérée si plusieurs caractéristiques influentes 4a de la transaction 12 considérée sont communes à une ou plusieurs autres transactions 12 d’un même type de DMI 3 . Avantageusement, une méthode d’extraction des motifs d’explicabilité 14 peut être mise en œuvre. La méthode d’extraction est basée sur un algorithme de type algorithme d'extraction de motifs fréquents (ou « algorithmes d'extraction d'itemsets fréquents ») comme par exemple un algorithme Apriori ou un algorithme FPGrowth. Un couple comprenant une caractéristique influente 4a et un niveau d’impact 13 , associé à la caractéristique influente 4a , d’une transaction 12 , est considéré comme étant un motif d’explicabilité 14 s’il est commun à au moins K transactions 12 , K étant un paramètre fixé par un utilisateur du procédé de choix. La méthode d’extraction peut en outre comprendre un moyen de sélection d’un motif d’explicabilité 14 dit maximal. Un motif d’explicabilité 14 est maximal s’il est le motif d’explicabilité 14 le plus fréquent pour le type de DMI en question 3 . Le motif d’explicabilité 14 d’un type de DMI 3 est : un motif approprié 141 si le motif d’explicabilité 14 est issue d’une transaction 12 pour des structures vasculaires de référence 1a pour lesquelles le type de DMI 3 considéré est un type approprié et est commun à une ou plusieurs transactions 12 pour des structures vasculaires de référence 1a pour lesquelles le type de DMI 3 considéré est un type approprié ; et un motif inapproprié 142 si le motif d’explicabilité 14 est issue d’une transaction 12 pour des structures vasculaires de référence 1a pour lesquelles le type de DMI 3 considéré est un type inapproprié et est commun à une ou plusieurs transactions 12 pour des structures vasculaires de référence 1a pour lesquelles le type de DMI 3 considéré est un type inapproprié. Dans le cas où une base de données de transactions appropriées 121 et une base de données de transactions inappropriées 122 ont été créées, le motif d’explicabilité 14 d’un type de DMI 3 est : un motif approprié 141 si le motif d’explicabilité 14 est extrait d’une transaction 12 de la base de données de transactions appropriées 121 , ou un motif inapproprié 142 si le motif d’explicabilité 14 est extrait d’une transaction 12 la base de données de transactions inappropriées 122 . La création E14 des bases de données de motifs 151 , 152 comprend ensuite la deuxième formation E18 au cours de laquelle, les motifs d’explicabilité 14 extraits sont enregistrés dans une base de données de motifs 151 , 152 . Avantageusement, la deuxième formation E18 comprend la formation d’une base de données de motifs appropriés 151 et la formation une base de données de motifs inappropriés 152 . Les motifs appropriés 141 sont enregistrés dans la base de données de motifs appropriés 151 et les motifs inappropriés 142 sont enregistrés dans la base de données de motifs inappropriés 152 . Préférentiellement, la base de données de motifs appropriés 151 est constituée, pour chaque type de DMI 3 , d’un ou plusieurs motifs d’explicabilité 14 , chacun extrait d’une transaction 12 de la base de données de transactions appropriées 121 . Et, la base de données de motifs inappropriés 152 est constituée, pour chaque type de DMI 3 , d’un ou plusieurs motifs d’explicabilité 14 , chacun extrait d’une transaction 12 de la base de données de transactions inappropriées 122 . Avantageusement, les motifs d’explicabilité 14 de la base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 peuvent chacun comprendre les caractéristiques influentes 4a ayant influé sur le calcul de la probabilité de compatibilité 6 d’un type de DMI 3 considéré, que ce soit de manière à augmenter ou à diminuer la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI 3 considéré. La base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 mettent en lien les motifs d’explicabilités 14 comprenant des caractéristiques influentes 4a , et leur niveau d’impact 13 associé. La base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 permettent donc de sélectionner pour chaque nouvelle structure vasculaire 1 pour laquelle des probabilités de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 ont été calculées, une ou plusieurs des caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 dite caractéristique essentielle 40 , avec leur niveau d’impact 13 . L’obtention des caractéristiques essentielle 40 est détaillé ci-après. Optionnellement, la base données de transactions appropriées 121 et la base données de transactions inappropriées 122 peuvent être formées dans une seule base données globale et la base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 peuvent également être formées dans une seule base données globale. Classification Le procédé comprend la mise en œuvre de la classification E2 . La classification E2 comprend la mise en œuvre du modèle 7 préalablement entrainé par l’initialisation E1 et l’utilisation de la base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 créées au cours de l’initialisation E1 . Avantageusement, la classification E2 est mise en œuvre indépendamment de l’initialisation E1 , autrement dit, la classification E2 peut être réalisée sans que l’initialisation E1 soit nécessairement réalisé également, il est juste nécessaire que l’initialisation E1 ait été mise en œuvre une fois afin d’entrainer le modèle 7 et de créer la base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 . Le procédé de choix peut donc être mis en œuvre simplement en réalisant la classification E2 une fois que l’initialisation E1 a préalablement été mis en œuvre. La classification E2 comprend plusieurs étapes permettant de choisir le type de DMI 3 le plus adapté pour le traitement d’un anévrisme 2 présent dans une structure vasculaire 1 à traiter, en indiquant les raisons de ce choix. La classification E2 comprend une obtention E21 d’une image de la structure vasculaire 1 comprenant l’anévrisme 2 . L’image de la structure vasculaire 1 peut être obtenue de différentes manières et est transmise à l’unité de traitement du deuxième serveur. Désormais, on comprendra par structure vasculaire 1 , la structure vasculaire 1 dont l’anévrisme 2 est à traiter. Cette structure vasculaire 1 est distincte des structures vasculaires de référence 1a . L’image de la structure vasculaire 1 peut être une image en deux dimensions, 2D, ou une image en trois dimensions, 3D. La classification E2 met ensuite en œuvre une extraction E22 des caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 . L’extraction E22 peut être réalisée de la même manière que l’extraction E12 des caractéristiques 4 des structures vasculaires de référence 1a . Les caractéristiques 4 extraites sont ensuite traitées par le modèle 7 entrainé. Le modèle 7 réalise un traitement E23 des caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 préalablement extraites de l’image de la structure vasculaire 1 . Le traitement E23 permet de calculer la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 pour la structure vasculaire 1 à traiter. Avantageusement, les probabilités de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 sont comprises entre 0 et 1. La somme des probabilités de compatibilité 6 de chacun des types de DMI 3 est égale à 1. La classification E2 permet ensuite une sélection E24 d’au moins une caractéristique essentielle 40 ayant influé sur la probabilité de compatibilité 6 associée à chaque type de DMI 3 grâce à l’utilisation de la base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 . La sélection E24 classe tout d’abord chaque type de DMI 3 en fonction de la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI 3 à la structure vasculaire 1 . Chaque type de DMI 3 est donc classé comme un type approprié ou comme un type inapproprié pour la structure vasculaire 1 . Le type de DMI 3 est : un type approprié si la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI 3 est supérieure à un seuil préalablement fixé, ou un type inapproprié si la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI 3 est inférieure au seuil. Le seuil peut être le même que le seuil fixé au cours de la mise en œuvre de l’initialisation E1 ou bien être recalculé selon la même méthode ou bien selon une méthode différente. La sélection E24 est ensuite configurée pour sélectionner pour chaque type de DMI 3 une ou plusieurs caractéristique(s) essentielle(s) 40 de la structure vasculaire 1 . La sélection E24 détermine les caractéristiques essentielles 40 de la structure vasculaire 1 pour chaque type de DMI 3 grâce à la base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 . Les caractéristiques essentielles 40 sont sélectionnées en comparant les caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 aux motifs d’explicabilité 14 associés aux type de DMI 3 considéré enregistrés dans la base de données de motifs appropriés 151 ou la base de données de motifs inappropriés 152 . En d’autres termes, les caractéristiques essentielles 40 sont sélectionnées en comparant les caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 : aux motifs appropriés 141 du type de DMI 3 considéré si le type de DMI 3 est un type approprié pour la structure vasculaire 1 , ou aux motifs inappropriés 142 du type de DMI 3 si le type de DMI 3 est un type inapproprié pour la structure vasculaire 1 . Pour chaque type de DMI 3 , la sélection E24 compare les caractéristique 4 de la structure vasculaire 1 aux caractéristiques influentes 4a des motif d’explicabilité 14 associés au type de DMI 3 considéré. De plus, la sélection E24 retient le (ou les) motif d’explicabilité 14 ayant le plus de caractéristiques influentes 4a communes aux caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 à traiter, parmi les motif d’explicabilité 14 type de DMI 3 considéré. Et enfin, la sélection E24 conserve comme caractéristiques essentielles 40 de la structure vasculaire 1 toutes les caractéristiques influentes 4a des motifs d’explicabilité 14 retenus communes aux caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 à traiter. Avantageusement la sélection E24 conserve en outre le niveau d’impact 13 associée à aux caractéristiques influentes 4a sélectionnée comme caractéristiques essentielles 40 de la structure vasculaire 1 . Ainsi, les caractéristiques essentielle 40 d’une structure vasculaire 1 pour un type de DMI 3 sont la (ou les) caractéristique(s) de cette structure vasculaire 1 sélectionnée comme ayant influé sur la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI 3 . Les caractéristiques essentielle 40 peuvent être des caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 ayant favorisé le choix du type de DMI 3 considéré, si le type de DMI 3 est proposé comme approprié pour traiter la structure vasculaire 1 , et favorisé un refus du type de DMI 3 considéré, si le type de DMI 3 est proposé comme inapproprié pour traiter la structure vasculaire 1 . Ce qui permet à un utilisateur de connaître les raisons du choix d’un type de DMI en fonction de la structure vasculaire 1 considérée. Mais, les caractéristiques essentielle 40 peuvent également être des caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 ayant eu tendance à : défavoriser le choix du type de DMI 3 considéré, dans le cas d’un type de DMI 3 proposé comme approprié pour traiter la structure vasculaire 1 , ou défavoriser un refus du type de DMI 3 considéré, dans le cas d’un type de DMI 3 proposé comme inapproprié pour traiter la structure vasculaire 1. Ce qui permet à un utilisateur de connaître les éléments de la structure vasculaire 1 considérée qui pourraient remettre en cause le choix d’un type de DMI en fonction. Enfin, après le traitement E23 et la sélection E24 le procédé peut avantageusement comprendre une étape d’affichage E25 du type de DMI 3 ayant la probabilité de compatibilité 6 à la structure vasculaire 1 la plus élevée ou bien du ou des types de DMI 3 classés comme types appropriés. Optionnellement, l’affichage E25 peut porter sur les probabilités de compatibilité 6 de tous les types de DMI 3 pour la structure vasculaire 1 . Avantageusement, l’affichage E25 peut également porter sur les caractéristiques essentielles 40 de la structure vasculaire 1 pour les types de DMI 3 dont la probabilité de compatibilité 6 est affichée. Le niveau d’impact 13 peut en outre être associée à l’affichage E25 de chaque caractéristique essentielle 40 affichée. Exemple de mise en œuvre des étapes du procédé de choix Par la suite un exemple de mise en œuvre du procédé de choix d’un type de DMI 3 est explicité. Dans cet exemple, le procédé met en œuvre une initialisation à partir d’images de quatre structures vasculaires de référence 1a notées C1 à C4. Les structures vasculaires 1 comprennent trois caractéristiques 4 notées f1, f2, f3, comprenant chacune trois degrés (1, 2, 3). L’ensemble de types de DMI 3 comprend trois types de DMI 3 différents A, B et C. Le tableau suivant présente les résultats de l’extraction E22 par le module probabiliste des caractéristiques 4 f1, f2, f3, de chaque structure vasculaire de référence 1a C1, C2, C3 et C4. Ces caractéristiques 4 ainsi que la mention du type de DMI 3 utilisé pour le traitement de chaque structure vasculaire de référence 1a forment la base de données de caractéristiques 5 qui permet l’entrainement E13 du modèle 7 . Le traitement par le modèle 7 de chaque structure vasculaire de référence 1a de la base de données de caractéristiques 5 permet d’obtenir la probabilité de compatibilité 6 pour chaque structure vasculaire de référence 1a de chaque type de DMI 3 A, B et C, notée P(A) pour le type de DMI A, P(B) pour le type de DMI B et P(C) pour le type de DMI C. Caractéristique Image f1 f2 f3 P(A) P(B) P(C) C1 1 1 3 0,60 0,30 0,10 C2 1 3 1 0,45 0,20 0,35 C3 3 2 1 0,25 0,35 0,40 C4 3 2 3 0,15 0,70 0,15 Ainsi, pour la structure vasculaire C1 ayant une caractéristique f1 de degré 1, une caractéristique f2 de degré 1 et une caractéristique f3 de degré 3, la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI A, notée P(A) est de 60%, celle de du type B de 30% et celle du type C de 10%. La mise en œuvre de la méthode d’explicabilité sur la base de données de caractéristiques 5 en fonction des probabilités de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 obtenue pour chaque structure vasculaire de référence 1 permet de quantifier un niveau d’impact 13 (très fort/fort/faible impact positif/négatif et un impact neutre) de chaque caractéristique 4 dans le calcul E15 de la probabilité de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 . Cas Solutions Impact f1 Impact f2 Impact f3 C1 A fort pos. faible neg. très fort pos. C1 B très fort neg. neutre neutre C1 C fort neg. fort pos. très fort pos. C2 A fort pos. neutre très fort pos. C2 B très fort neg. neutre faible neg. C2 C neutre très fort pos. faible pos. C3 A fort neg. faible neg faible pos. C3 B très fort pos. très fort pos. faible neg. C3 C faible pos. très faible neg. faible pos. C4 A fort neg faible neg neutre C4 B très fort pos. très fort pos. fort neg. C4 C fort pos. neutre très fort pos. Ainsi, pour la structure vasculaire C1, la caractéristique f1, du fait de son degré de 1, a fortement influencé positivement la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI A et la caractéristique f3, du fait de son degré de 3, a très fortement influencé positivement la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI A ; tandis que la caractéristique f2, du fait de son degré de 1, a faiblement influencé positivement la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI A. En d’autres termes, la présence d’une caractéristique f1=1 favorise l’utilisation du type de DMI A pour la structure vasculaire C1, la présence d’une caractéristique f3=3 la favorise très fortement tandis que la présence d’une caractéristique f2=1 a tendance à défavoriser l’utilisation , donc à faire baisser la probabilité de compatibilité 6 , du type de DMI A pour la structure vasculaire C1. La base de données de transactions appropriées 121 créée comprend pour chaque type de DMI 3 les transactions 12 comprenant les caractéristiques influentes 4a des structures vasculaires de référence 1a pour lesquelles le type de DMI 3 considéré est un type approprié. Transactions pour la solution A Transactions pour la solution B Transactions pour la solution C (f1=1, fort pos.),(f2=1, faible neg.),(f3=1, très fort pos) (f1=3, très fort pos.),(f2=2, très fort pos.),(f3=1, faible neg.) (f2=3,très fort pos.) (f3=1,faible pos.) (f1=1, fort pos.),(f3=3, très fort pos) (f1=3, très fort pos.),(f2=2, très fort pos.),(f3=3, fort neg.) (f1=3, faible pos.) (f2=2, très faible neg.) (f3=1, faible pos.) La base de données de transactions inappropriées 122 créée comprend pour chaque type de DMI 3 les transactions 12 comprenant les caractéristiques influentes 4a des structures vasculaires de référence 1a pour lesquelles le type de DMI 3 considéré est un type inapproprié. Transactions pour la solution A Transactions pour la solution B Transactions pour la solution C (f1=3, fort neg.),(f2=2, faible neg.),(f3=1, faible pos.) (f1=1, très fort neg.) (f1=1, fort neg.) f2=1, fort pos.) (f3=3, très fort neg.) (f1=3, fort negs..),(f2=2, faible neg.) (f1=1, très fort neg.),(f3=1, faible neg.) (f1=3, fort pos.) (f3=3, très fort neg.) Ainsi, le type de DMI A est un type approprié pour traiter une structure vasculaire 1 si la structure vasculaire 1 comprend la caractéristique f1=1 (autrement dit, dont les caractéristiques f1 sont de degré 1), la caractéristique f2=1 et la caractéristique f3=3 ou bien si la structure vasculaire comprend la caractéristique f1=1 et la caractéristique f3=3. Et, par exemple, le type de DMI B est un type inapproprié pour traiter une structure vasculaire 1 si la structure vasculaire 1 comprend la caractéristique f1=1 ou bien si la structure vasculaire 1 comprend la caractéristique f1=1 et la caractéristique f3=1. Suite à l’extraction E17 des motifs appropriés 141 de la base de données de transaction appropriées 121 , la base de données de motifs appropriés 151 comprend les caractéristiques influentes 4a de chaque type de DMI 3 , et leur niveau d’impact 13 associé, communs à plusieurs transactions 12 du type de DMI 3 considéré de la base de données de transactions appropriées 121 . Motifs approprié pour A Motifs approprié pour B Motifs approprié pour C (f1=1, fort pos.) (f1=3, très fort pos.),(f2=2, très fort pos.) (f3=1, faible pos.) Suite à l’extraction E17 des motifs inappropriés 142 de la base de données de transactions inappropriées 122 , la base de données de motifs inappropriés 152 comprend les caractéristiques influentes 4a de chaque type de DMI 3 , et leur niveau d’impact 13 associé, communs à plusieurs transactions 12 du type de DMI 3 considéré de la base de données de transactions inappropriées 122 . Motifs inapproprié pour A Motifs inapproprié pour B Motifs inapproprié pour C (f1=3, fort neg.),(f2=2, faible neg.) (f1=1, très fort neg.) (f3=3, très fort neg.) Ainsi, et pour résumé, le type de DMI A est un type approprié pour traiter une structure vasculaire 1 si la structure vasculaire 1 comprend la caractéristique f1=1 (autrement dit, dont les caractéristiques f1 sont de degré 1) et le type de DMI B est un type inapproprié pour traiter une structure vasculaire 1 si la structure vasculaire 1 comprend la caractéristique f1=1. La base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 sont ainsi formées (étape E18 ). Le procédé comprend ensuite la mise en œuvre des étapes d’obtention E21 , d’extraction E22 , de traitement E23 et de sélection E24 par l’algorithme 7 et l’utilisation de la base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 . Pour une structure vasculaire 1 C5 à traiter, l’extraction E22 permet d’obtenir les caractéristiques 4 de la structure vasculaire 1 comme présenté ci-après. Le traitement E23 par l’algorithme 7 permet d’obtenir les probabilités de compatibilité 6 de chaque type de DMI 3 A, B et C pour la structure vasculaire 1 C5. Cas f1 f2 f3 P(A) P(B) P(C) C5 1 2 3 0,60 0,15 0,25 La sélection E24 permet de classer le type de DMI 3 A comme type approprié et les types de DMI 3 B et C comme types inappropriés. Le type de DMI 3 A est classé comme type approprié car la probabilité de compatibilité 6 du type de DMI 3 A pour la structure vasculaire 1 C5 est supérieure à 1/3 soit 0,33, le nombre de type de DMI 3 étant de trois. De la même manière, les types de DMI 3 B et C sont classés comme types inappropriés pour la structure vasculaire 1 C5 car leur probabilité de compatibilité 6 est inférieure à 1/3. La sélection E24 permet en outre de sélectionner les caractéristiques essentielles 40 de la structure vasculaire 1 C5 pour chaque type de DMI 3 ainsi que le niveau impact associé aux caractéristiques essentielles 40 grâce à l’utilisation de la base de données de motifs appropriés 151 et la base de données de motifs inappropriés 152 . Enfin l’affichage E25 permet de présenter le tableau ci-après. Type de DMI 3 Probabilité de compatibilité 6 Caractéristiques essentielles 40 P(A) 0,60 (f1=1, fort pos.) P(B) 0,15 (f1=1, très fort neg.) P(C) 0,25 (f3=3, très fort neg.) Ainsi, pour la structure vasculaire C5, le type de DMI A est le plus apte à traiter l’anévrisme, sa probabilité de compatibilité P(A) étant la plus élevée. De plus, ce choix est expliqué par la présence de la caractéristique f1=1 dans la structure vasculaire C5. Cette caractéristique f1=1 est donc une caractéristique essentielle 40 de la structure vasculaire C5 et son niveau d’impact 13 pour le choix du type de DMI A est fort positivement, autrement dit la caractéristique f1=1 a fortement influencé le choix du type de DMI A pour traiter la structure vasculaire C5. Procédé de choix d’un type de dispositif médical implantable (3), DMI (3), parmi un ensemble de types de DMI (3), le DMI (3) étant destiné à être positionné dans une structure vasculaire (1) comprenant une zone d’intérêt (2), le procédé comprenant les étapes suivantes : obtention (E21) d’une image d’une structure vasculaire (1) comprenant une zone d’intérêt (2) ; extraction (E22) d’une pluralité de caractéristiques (4) de la structure vasculaire (1) à partir de l’image obtenue ; traitement (E23) par un modèle d’apprentissage supervisé (7) des caractéristiques (4) extraites pour obtenir, pour chaque type de DMI (3), une probabilité de compatibilité (6) quantifiant une compatibilité du type de DMI (3) à la zone d’intérêt (2) de la structure vasculaire (1) ; et sélection (E24) parmi les caractéristiques (4) extraites, et en fonction de chaque probabilité de compatibilité (6), d’au moins une caractéristique essentielle (40) influant sur la probabilité de compatibilité (6) associée à chaque type de DMI (3). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la sélection (E24) classe chaque type de DMI (3) comme un type approprié, si la probabilité de compatibilité (6) du type de DMI (3) est supérieure à un seuil préalablement fixé, ou comme un type inapproprié, si la probabilité de compatibilité (6) du type de DMI (3) est inférieure au seuil. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la sélection (E24) est mise en œuvre en fonction d’une base de données de motifs appropriés (151) et d’une base de données de motifs inappropriés (152), la base de données de motifs appropriés (151) et la base de données de motifs inappropriés (152) comprenant chacune au moins un motif d’explicabilité (14) de chaque type de DMI (3), chaque motif d’explicabilité (14) comprenant au moins une caractéristique influente (4a) et un niveau d’impact (13) associé à la caractéristique influente (4a), la caractéristique influente (4a) étant une caractéristique (4) ayant un niveau d’impact (13) associé non nul, le niveau d’impact (13) qualifiant l’impact de chaque caractéristique (4) dans le calcul de la probabilité de compatibilité (6) du type de DMI (3) considéré ; le motif d’explicabilité (14) de la base de données de motifs appropriés (151) étant commun à au moins une structure vasculaire de référence (1a) pour laquelle le type de DMI (3) considéré est un type approprié ; et le motif d’explicabilité (14) de la base de données de motifs inappropriés (152) étant commun à au moins une structure vasculaire de référence (1a) pour laquelle le type de DMI (3) considéré est un type inapproprié. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la sélection (E24) détermine pour chaque type de DMI (3) la caractéristique essentielle (40) : en comparant les caractéristiques (4) de la structure vasculaire (1) aux motifs d’explicabilité (14) de la base de données de motifs appropriés (151) si le type de DMI (3) considéré est un type approprié ou aux motifs d’explicabilité (14) de la base de données de motifs inappropriés (152) si le type de DMI (3) considéré est un type inapproprié ; et en retenant comme caractéristique(s) essentielle(s) (40) la ou les caractéristique(s) influentes (4a) communes aux caractéristiques (4) de la structure vasculaire (1), la ou les caractéristique(s) influentes (4a) étant comprises dans un ou plusieurs motifs d’explicabilité (14) ayant le plus de caractéristiques influentes (4a) communes aux caractéristiques (4) de la structure vasculaire (1). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant une génération (E11) du modèle (7) à partir d’une base (5) de données de caractéristiques comprenant des caractéristiques (4) de chacune des images d’une pluralité de structures vasculaires de référence (1a) d’une base de données d’image d’apprentissage. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les probabilités de compatibilité (6) de chaque type de DMI (3) pour les structures vasculaires de référence (1a) sont calculées (E15) par le modèle (7) à partir de la base (5) de données de caractéristiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 6, comprenant une première formation (E16) d’une base de données de transactions appropriées (121) et d’une base de données de transactions inappropriées (122) ; la base de données de transactions appropriées (121) comprenant pour chaque type de DMI (3) une transaction (12) comprenant les caractéristiques influentes (4a) d’une structure vasculaire de référence (1a) pour laquelle le type de DMI (3) est considéré comme un type approprié ; et la base de données de transactions inappropriées (122) comprenant pour chaque type de DMI (3) une transaction (12) comprenant les caractéristiques influentes (4a) d’une structure vasculaire de référence (1a) pour laquelle le type de DMI (3) est considéré comme un type inapproprié. Procédé selon la revendication 7, dans lequel chaque transaction (12) est calculée en fonction de la probabilité de compatibilité (6) du type de DMI (3) considéré pour chaque structure vasculaire de référence (1a) et d’un tableau d’explicabilité (9) comprenant pour chaque structure vasculaire de référence (1a) le niveau d’impact (13) de chaque caractéristique (4) pour la probabilité de compatibilité (6) du type de DMI (3) considéré, chaque transaction (12) comprenant les caractéristiques influentes (4a) d’une structure vasculaire de référence (1a) et le niveau d’impact (13) associé à chacune des caractéristiques influentes (4a). Procédé selon l’une quelconque des revendications 7 à 8, comprenant une deuxième formation (E18) de la base de données de motifs appropriés (151) et de la base de motifs inappropriés (152), comprenant chacune pour chaque type de DMI (3) au moins un motif d’explicabilité (14), tel que : le motif d’explicabilité (14) de la base de données de motifs appropriés (151) comprend une caractéristique influente (4a) du type de DMI (3) considéré et le niveau d’impact (13) associé à la caractéristique influente (4a), la caractéristique influente (4a) et le niveau d’impact (13) étant communs au moins une transaction (12) du type de DMI (3) considéré de la base de données de transactions appropriées (121) ; et le motif d’explicabilité (14) de la base de données de motifs inappropriés (152) comprend une caractéristique influente (4a) du type de DMI (3) considéré et le niveau d’impact (13) associé à la caractéristique influente (4a), la caractéristique influente (4a) et le niveau d’impact (13) étant communs à au moins une transaction (12) du type de DMI (3) considéré de la base de données de transactions inappropriées (122). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel l’ensemble de types de DMI (3) comprend les types de DMI (3) de types « stent », « cage intra-sacculaire », « déviateur de flux » ou embolisation endovasculaire par microspires. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, comprenant un affichage (E25) de la probabilité de compatibilité (6) de chaque type de DMI (3) et de caractéristiques essentielles (40) de la structure vasculaire (1) pour chaque probabilité de compatibilité (6). Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 11, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.