FR 2839797 A1 20031121 FR 0305690 A 20030512 datation interne de chaque module d' acquisition. DIAGNOSTIC ASSISTE PAR ORDINATEUR A PARTIR D'IMAGES A PLUSIEURS NIVEAUX D'ENERGIE La presente invention concerne d'une facon generale la detection et le diagnostic assistes par ordinateur (DAO) d'images radiographiques. Plus particulierement, la presente invention est relative a un procede et un systeme de detection et de diagnostic assistes par ordinateur dtimages a double energie ("DE") ou a plusieurs niveaux d'energie. La radiographic ou image radiologique classique est obtenue en placant le sujet dont on veut realiser une image entre une source de rayons X et un detecteur de rayons X constitue par un film photographique. Les rayons X emis traversent le sujet pour exposer le flm et le degre d'exposition dans les divers points du film est en grande partie determine par la densite du sujet sur le trajet des rayons X. Aujourdthui, on utilise couramment des detecteurs numeriques a semi-conducteurs de rayons X (par exemple un groupe d'elements de commutation et des elements photo s ensibles tels que des photo dio des) a la place des detecteurs a film. Les charges generees par les rayons X dans les divers points du detecteur vent lues et traitees pour generer une image numerique du suj et, sous une forme electronique, plutot qu'une image analogique sur un film photographique. L'imagerie numerique est avantageuse car ['image peut ulterieurement etre transmise par voieelectronique vers d'autres lieux, elle peut etre soumise a des algorithmes diagnostiques pour determiner des proprietes du sujet dont on a forme une image, etc. L'imagerie a double energie (DE) en radiographic numerique - combine des informations recueillies grace a deux expositions successives a des niveaux d'energie differents, une premiere avec un spectre de haut niveau d'energie et l'autre avec un spectre de teas niveau d'energie. Avec un detecteur numerique de rayons X, ces deux images vent acquises successivement pour obtenir deux images supplementaires, une image des tissue mous et une image des tissue osseux. I1 est possible de construire un systeme d'imagerie a plusieurs niveaux d'energie, utilisable pour decomposer davantage l'os et les tissue d'une anatomic. Une serie d'images a des niveaux d'energie/kVcs differents (energie 1,... energie n) peuvent etre acquises lors d'une sequence rapide et peuvent etre decomposees en os et types de tissue differents (tissu 1, tissu m). Depuis tonjours, le diagnostic a partir d'images radiographiques a consiste en une operation visuelle. Compte tenu de la nature subjective de ['operation, le diagnostic est sujet a une variabilite d'un diagnostician a un autre et chez un meme diagnostician. De plus, compte tenu des structures sousUacentes et susjacentes concernant les pathologies visees, une evaluation visuelle risque d'etre difficile. Des fractures discretes des cOtes, des calcifications et des lesions osseuses metastasiques (metastases) du thorax peuvent etre difficiles a detecter sur une radiographic classique du thorax. Selon un autre exemple, senlement 5 a 25% des nodules pulmonaires vent actuellement detectes a ['aide de radiographies du thorax, mais 35 a 50% vent visibles apres coup. Les inconvenients et les insuffsances evoques ci-dessus, et d'autres encore, vent supprimes ou attenues par un procede, un systeme et un support de memorisation pour le traitement assiste par ordinateur dtimages a double ou multiple niveau d'energie. Le procede utilisable dans le systeme et mis en ccuvre par un ordinateur a ['aide du support de memorisation comprend ltemploi d'une source de donnees, la source de donnees contenant une serie d'images a niveau d'energie double ou multiple, la definition d'une region interessante dans une image appartenant a ['ensemble dtimages a niveau d'energie double ou multiple, ['extraction d'un ensemble de mesures de caracteres dans la region interessante et l'emploi d'un algorithme d'extraction de caracteres d'apres les mesures de caracteres pour identifier un ensemble optimal de caracteres de la region interessante. Le procede peut servir a identifier une fracture osseuse, un nodule, une pathologic, une obstruction ou autre etat medical. L'invention et nombre des avantages qui s'y attachent appara^tront facilement plus clairement en reference a la description detaillee ciapres, faite en consideration des dessins annexes, sur lesquels: la Fig. 1 est un schema de principe d'un exemple de systeme d'imagerie radiologique; la Fig. 2 est un organigramme de niveau superieur d'un exemple de procede d'acquisition et de traitement dtimage; la Fig. 3 est un organigramme d'un exemple de procede d' acquisition d'image, la Fig. 4 est un organigramme d'un exemple de pretraitement d'image; la Fig. 5 est un organigramme d'un exemple de post-traitement d'image; la Fig. 6 est un organigramme d'un procede de detection et de diagnostic assiste par ordinateur d'images a double energie; la Fig. 7 est un organigramme d'un autre procede de detection et de diagnostic assiste par ordinateur dtimages a double energie; la Fig. 8 est un organigramme d'un exemple d'algorithme de selection de caracteres destine a etre utilise dans le procede assiste par ordinateur des fgures 6 et 7; la Fig. 9 est un organigramme d'un exemple d'algorithme de classifcation destine a etre utilise dans le procede assiste par ordinateur des fgures 6 et7; la Fig. 10 est un organigramme d'un procede assiste par ordinateur pour detecter des calcifications, des fractures et des metastases sur une image d'os; la Fig. 11 est un organigramme d'un algorithme assiste par ordinateur destine a etre utilise dans le procede de la Fig. 10; et la Fig. 12 est un organigramme d'un procede de detection et de diagnostic assiste par ordinateur d'images a multiples niveaux d'energie. Sur les differentes figures, les memes elements vent designee par les memes reperes. La Fig. 1 illustre un exemple de systeme d'imagerie radiologique 100. Le systeme d'imagerie 100 comprend une source 102 de rayons X et un collimateur 104, qui appliquent des photons de rayons X, a une structure examinee. Par exemple, la source 102 de rayons X peut eke un tube a rayons X, et la structure examinee 106 peut etre un patient humain, un fantOme experimental ou un autre objet inanime subissant un examen. La source 102 de rayons X peut generer des photons a un premier niveau d'energie et au moins un second niveau d'energie different du premier niveau d'energie. De multiples niveaux d'energie, en nombre superieur a deux, entrent egalement dans le cadre du procede et du systeme selon la presente invention. Le systeme d'imagerie radiologique 100 comprend egalement un detecteur 108 d'image couple a un circuit de traitement 110. Le circuit de traitement (par exemple un microcontroleur, un microprocesseur, un CIAS personnalise ou autre) est couple a une memoire 112 et un moyen d'affchage 114. Le moyen d'affchage 114 peut comporter un dispositif d'affichage tel qu'un moniteur a ecran tactile avec une interface d'ecran tactile. Comme on le salt dans la technique, le systeme 100 peut comporter un ordinateur ou un objet analogue a un ordinateur contenant le moyen d'affchage 114. L'ordinateur ou ['objet analogue a un ordinateur peut comporter un disque dur ou autre lecteur fixe de support a haute densite, connecte a ['aide d'un bus de dispositif approprie, par exemple un bus SCSI, un bus IDE ameliore, un bus PCI, etc., une disquette, un lecteur de bande ou de cederom avec une bande ou un CD comme support d'information, ou d'autres dispositifs de supports amovibles tels que des supports magneto-optiques, etc., et une carte mere. La carte mere contient par exemple un processeur, une memoire vive et une memoire morte, des ports d'entree/sortie servant au couplage avec le detecteur 108 d'image, et du materiel specialise eventuel pour executer des fonctions materielles/logicielles specialisees, par exemple le traitement du son, le traitement de ['image, le traitement d'un reseau neuronal, etc., un microphone et une ou plusieurs enceintes. I1 est possible d'associer a l'ordinateur ou a ltobjet analogue a un ordinateur un clavier de saisie de donnees, un dispositif de pointage tel qu'une souris, et un tapis de souris ou une tablette graphique. Sur l'un quelconque des supports de memorisation decrits ci-dessus (supports lisibles par ordinateur) vent enregistres des programmes du systeme et du procede pour commander le materiel de ltordinateur ainsi que pour permettre a l'ordinateur de fonctionner de maniere interactive avec un utilisateur humain. Ces programmes peuvent comporter, d'une maniere nullement limitative, un logiciel pour mettre en ccuvre des pilotes, des systemes d'exploitation du dispositif et des applications pour utilisateurs. En outre, ces supports lisibles par ordinateur comprennent des instructions de programmation ou de logiciels pour diriger le fonctionnement de l'ordinateur general en fonction du systeme et du procede. La memoire 112 (comprenant par exemple un ou plusieurs disques curs, disquette, cederom, EPROM et autres) contient une image 116 a haut niveau d'energie (par exemple une image extraite du detecteur 108 d'image apres une exposition de 5 mAs a 110-140 kVc) et une image 118 a teas niveau d'energie (par exemple une image extraite apres une exposition de 25 mAs a 70 kVc). Le circuit de traitement 110 fournit une image 120 a afficher sur le dispositif 114. Comme decrit plus en detail ici, ['image 120 peut representer des structures differentes (par exemple un tissu mou, un os). Le detecteur 108 d'image peut par exemple etre un detecteur d'image a semi conducteur a ecran plat, bien que des images de films classiques stockes sous une forme numerique dans la memoire 112 puissent egalement etre traitees de la maniere decrite ci-apres. En reference a la Fig. 2, une fois l'etape d'acquisition 10 achevee, on passe a ltetape 20 ou les images acquises vent pretraitees. La Fig. 4 est un organigramme d'un exemple de programme de pretraitement. Le pretraitement comporte une etape 22 de correction de diffusion qui peut etre executee dans le logiciel et/ou le materiel. Le programme de correction de diffusion peut eke applique individuellement a chaque image ou utiliser des informations communes contenues dans les images a valeur elevee de kVc et a valeur falble de kVc afin de reduire la diffusion. Des techniques actuelles de correction de diffusion peuvent etre utilisees comme solutions materielles, comportant des grilles speciales antidiffusion, et/ou des solutions logicielles utilisant des procedes a base de convolutions ou dedeconvolutions. De plus, les techniques logicielles peuvent utiliser des informations d'une image pour ajuster des parametres pour l'autre image. La correction de diffusion concerne les artefacts de decomposition resultant de la diffusion des rayons X. Au terme de la correction de diffusion, une reduction de bruit est effectuee lors de l'etape 24 ou un ou plusieurs algorithmes existants de reduction de bruit vent appliques, individuellement ou simultanement, aux images a forte valeur de kVc et a falble valeur de kVc. La correction de bruit concerne ['augmentation du bruit pouvant resulter de la decomposition de DE. Lors de l'etape 26, une mise en correspondence est effectuee pour reduire les artefacts de mouvements en corrigeant les mouvements et en alignant les anatomies entre les images a forte valeur de kVc et a faible valeur de kVc. Les algorithmes de mise en correspondence peuvent eke des programmes connus de mise en correspondence de corps rigides ou de gauchissement appliques aux images a forte valeur de kVc et a faible valeur de kVc. Selon une autre possibilite, les techniques peuvent etre iteratives et utiliser les informations supplementaires des images decomposees de tissue mous et d'os elaborees lors de l'etape 30. Le traitement de mise en correspondence concerne des structures residuelles de ['image de tissue mous et/ou de ['image d'os et d'artefacts de mouvement des poumons/du cur. En reference a la Fig. 2, au terme de l'etape de pretraitement 20, on passe a l'etape 30 ou les images acquises vent decomposees pour generer une image brute de tissue mous et une image brute d'os. Une image type (egalement appelee image type postero-anterieure (PA)) est egalement definie d'apres ['image a forte valeur de kVc. La decomposition peut etre effectuee a ['aide de techniques connues de radiographic a DE. Ces techniques peuvent comporter une soustraction logarithmique ou une decomposition de la matiere de base pour creer des images brutes de tissue mous et d'os a partir des acquisitions a haut niveau d'energie et a teas niveau d'energie. Les informations recueillies a partir des images brutes de tissue mous et des images brutes d'os peuvent etre utilisees lors de l'etape de mise en correspondence/correction de mouvement 26. Par exemple, des informations sur les bords et/ou des informations de localisation d'artefacts peuvent etre tirees des images decomposees pour servir lors de la mise en correspondence/correction de mouvement. En reference a la Fig. 2, au terme de l'etape de decomposition 30, on passe a l'etape 40 ou les images acquises subissent un post-traitement. La Fig. 5 est - un organigramme d'un exemple de programme de post-traitement. Comme represente sur la Fig. 5, ['image brute 41 de tissue mous et ['image brute 42 d'os subissent un meme traitement. Une adaptation de contraste 43 est effectuee pour adapter le contraste structure de ['image brute de tissue mous 41 et de ['image brute d'os 42 aux structures correspondantes d'une image type. Par exemple, le contraste de structures de tissue mous sur ['image brute 41 de tissue mous (par exemple, ['image du thorax) est adapte au contraste de ['image PA type. L'adaptation de contraste est effectuee pour faciliter ['interpretation des images radiographiques. En 44, un ou plusieurs algorithmes de reduction de bruit peuvent etre appliques a ['image de tissue mous 41 et a ['image d'os 42. I1 est possible d'utiliser les algorithmes existants de reduction de bruit. La reduction de bruit concerne le bruit du a la decomposition de DE. En 45, un traitement dtimage de presentation peut etre effectue sur ['image 41 de tissue mous et ['image 42 d'os. Le traitement de presentation comporte des traitements tels que ['accentuation des bords, des reglages de niveau de fenetre d'affichage et de largeur de fenetre pour un affichage optimal. Le resultat du post-traitement 40 est illustre sous la forme d'une image traitee 46 de tissue mous et d'une image traitee 47 d'os. En reference a la Fig. 2, au terrne de ltetape de post-traitement 40, on passe a l'etape 50 ou les images acquises vent traitees pour etre affichees. Les algorithmes assistes par ordinateur permettent d'ameliorer la precision et la reproductibilite de la detection d'une pathologic lorsqu'ils vent utilises conjointement avec une evaluation visuelle par des radiologues. Les algorithmes assistes par ordinateur peuvent servir a la detection (presence ou absence) ou au diagnostic (normal ou anormal). La detection ou le diagnostic est effectue d'apres les connaissances acquises par apprentissage sur une base de donnees echantillons representatives. Les donnees echantillons de la base de donnees et les caracteres des donnees pour lesquels les algorithmes vent prepares constituent deux aspects importants du dispositif d'apprentissage qui affecte les performances des algorithmes de DAO. La precision des algorithmes de DAO s'ameliore grace a des ameliorations concernant les informations servant a l'apprentissage. Avec des radiographies classiques, des structures susjacentes et sousjacentes rendent confuses les informations utiles, ce qui rend le diagnostic ou la detection difficile meme pour des algorithmes informatises. Le procede et le systeme decrits ici resolvent ce probleme en utilisant des images a double energie, en particulier, en liaison avec des images radiographiques classiques pour DAO. En particulier, ce procede combine des informations de quatre images pour assister des algorithmes de detection informatises. Comme represente sur la Fig. 6, le systeme 200 de DAO a double energie comporte plusieurs parties dont une source 210 de donnees, une region interessante 220, un choix optimal 230 de caracteres et une classification 240, un apprentissage 250 et un affichage de resultats 260. Il faut souligner ici qu'un DAO a double energie 200 peut etre effectue une fois en integrant les caracteres de toutes les images 215 ou peut etre effectue en parallele. Comme represente sur la Fig. 7, le deroulement en parallele d'un DAO a double energie 201 impliquerait ['execution individuelle des operations de DAO, comme decrit sur la Fig. 6, sur chaque image 216, 217, 218, 219 et la combinaison des resultats de toutes les operations de DAO lors d'une etape de synthese/classification 214. Ainsi, la selection 220 de RI peut etre effectuee sur chaque image 216, 217, 218 et 219 pour obtenir une R1 221 d'image a teas niveau d'energie, une RI 222 d'image a haut niveau d'energie, une R1 223 d'image de tissue mous et une RI 224 d'image d'os. De meme, l'etape 230 d'extraction de caracteres optimaux peut etre effectuee sur chaque RI 221, 222, 223 et 224 d'image pour aboutir aux caracteres 231 d'image a teas niveau d'energie, aux caracteres 232 d'image a haut niveau d'energie, aux caracteres 233 dtimage de tissue mous et aux caracteres 234 d'image d'os. Lors de ltetape 241 de synthese/classification, les resultats de toutes les operations de DAO peuvent etre combinees. Ainsi, les fgures 6 et 7 illustrent deux procedes differents pour effectuer un DAO a double energie, mais d'autres procedes o entrent egalement dans le cadre de la presente intention, par exemple l'etape 220 de selection de RI realisee en parallele comme represente sur la Fig. 7, sauf l'etape 230 d' extraction de caracteres effectuee sur une RI combinee, comme represente sur la Fig. 6. De plus, des operations de DAO pour determiner de multiples pathologies, des fractures ou autres etats midicaux peuvent etre effectuees en serie ou en parallele. Considerant maintenant la Fig. 6 ou 7, pour la source 210 de donnees, des donnees peuvent etre obtenues a partir d'une combinaison d'une ou plusieurs sources. A la source 210 de donnees peuvent contribuer des informations 212 du systeme d'acquisition d'image telles que la valeur de kVc (tension de pointe en k, qui determine l'energie maximale des rayons X produits, la quantite de rayonnement produite augmentant suivant le carre du kilovoltage), mA (l'intensite dans le tube a rayons X est mesuree en milliamperes, sachant que 1 Ma = 0,001 A), la dose (mesuree en roentgens constituent ['unite d'exposition au rayonnement, en reds constituent ['unite de dose absorbee et en rems constituent ['unite d'equivalent de dose absorbee), la DSI (distance source-image), etc. Les caracteristiques socio demographiques/les symptOmes/le passe 214 d'un patient, par exemple son passe de fumeur, son sexe, son age et ses symptOmes cliniques peuvent egalement constituer une source de donnees 210. Des ensembles 215 d'images a double energie (image 216 a haut niveau d'energie, image 217 a teas niveau d'energie, image 218 d'os, image 219 de tissue mous) constituent une source supplementaire de donnees pour la source 210 de donnees. A partir des donnees 215 a base dtimages, il est possible de definir une region interessante 220 permettant de calculer des caracteres. La region interessante 220 peut etre definie de plusieurs manieres. Par exemple, la totalite de ['image 215 pourrait serv* de region interessante 220. Selon une autre possibilite, une partie de ['image, par exemple une region propice au developpement de nodules dans le champ apical d'un poumon pourrait etre choisie comme region interessante 220. La segmentation de la region interessante 220 peut etre realisee manuellement ou automatiquement. La segmentation manuelle peut comporter l'affichage de ['image, un utilisateur delimitant la zone, par exemple a ['aide d'une souris. I5n algorithme de segmentation automatisee peut utiliser des donnees anterieures telles que la forme et les dimensions pour delimiter automatiquement la region interessante 220. Un procede semi-automatise combinant les deux procedes ci-dessus peut egalement etre utilise. L'algorithme 230 de selection de caracteres est done employe pour trier les caracteristiques potentielles et ne selectionner que celles qui vent utiles et eliminer celles qui n'apportent aucune information ou qui fournissent des informations redondantes. En reference a la figure 8, le procede d'extraction de caracteres, ou extraction optimale 230 de caracteres, comporte ltexecution de calculs sur les sources 210 de donnees. On peut par exemple calculer, d'apres les donnees 215 a base d'images, les statistiques de la region interessante, par exemple la forme, les dimensions, la densite, la courbure. Les donnees 212, 214 respectivement obtenues par acquisition et par examen du patient peuvent elles-memes servir de caracteres. Comme illustre en outre sur la Fig. 8, les multiples mesures 270 de caracteres faites a partir de ['image a haut niveau d'energie, de ['image a teas niveau d' energi e, de [' image de tis sue mous et des images d' os ou d'une c ombinais on de ces images vent extraites, par exemple des caracteres mesures tels que la forme, les dimensions, la texture, l'intensite, le gradient, la resistance sur les bords, ['emplacement, la proximite, l'histogramme, la symetrie, l'excentrage, ['orientation, les limites, les moments, les fractales, l'entropie, etc., lthistoire du patient telle que son age, son sexe, son passe de fumeur et des donnees d'acquisition telles que la valeur de kVc et la dose. L'expression "mesures de caracteres" designe done des caracteres qui vent calcules, des caracteres qui vent mesures et des caracteres qui vent senlement presents. Bien qu'un grand nombre de mesures de caracteres soient impliquees, le procede assure que seuls les caracteres fournissant des informations pertinentes vent maintenus. L'etape 272 de l'algorithme 230 de selection de caracteres concerne ltevaluation 272 de caracteres sous ['angle de son aptitude a separer les differents groupes de classifcation, par exemple a ['aide de criteres de distance. Les criteres de distance evalueront l'efficacite avec laquelle, en utilisant un caractere particulier, le procede peut separer les differentes classes utilisees. Plusieurs criteres de distance differents vent utilisables, par exemple la divergence, la distance de Bhattacharya, la distance de Mahalanobis. Ces techniques vent decrites dans "Introduction to Statistical Pattern Recognition", K. Fukanaga, Academic Press, 2eme edition, 1990, document integre a titre de reference dans la presente description. L'etape 274 hierarchise tous les caracteres d'apres les criteres de distance. Ainsi, les caracteres vent hierarchises d'apres leur aptitude a une differenciation entre differentes classes, leur aptitude a la discrimination. L'algorithme 230 de selection de caracteres est egalement utilise pour reduire d'un point de vue pratique la dimensionnalite, lorsque le temps de calcul risquerait d'etre trop long dans le cas d'un nombre eleve de caracteres a calculer. L'etape 276 de reduction de dimensionnalite concerne la facon dont le nombre de caracteres est reduit par elimination de caracteres correles. Les caracteres supplementaires qui ne fournissent que les memes informations que d'autres caracteres vent elimines. I1 en resulte un ensemble reduit de caracteres utilises par l'etape de selection ulterieure 278 qui selectionne les caracteres du plus haut niveau hierarchique puis ajoute les caracteres supplementaires, par ordre hierarchique decroissant, jusqu'a ce qu'il nty ait plus d'amelioration des resultats. Ainsi, il ntest plus ajoute de nouveaux caracteres a partir du moment ou le fait d'ajouter des caracteres supplementaires n'apporte plus aucune information utile. A ce stade, la sortie 280 produit un ensemble optimal de caracteres. Une fois que les caracteres tels que la forme, les dimensions, la densite, le gradient, les bords, la texture, etc. vent calcules comme decrits plus haut dans l'algorithme 230 de selection de caractbres et qu'un ensemble optimal de caracteres 280 est produit, un algorithme de classification 240 qui a subi un preapprentissage peut etre utilise pour crasser les regions interessantes 220 en nodules benins ou malins, classifications, fractures ou metastases, ou toute autre classification employee pour l'etat medical particulier concerne. En reference a la Fig. 9, ['ensemble de caracteres 280 sert d'entree pour l'algorithme de classification 240. Lors de l'etape 282, la normalisation des mesures de caracteres appartenant a ltensemble 280 est effectuee par rapport a des mesures de caracteres issues d'une base de donnees de cas interessants normaux et anormaux connus, ce que permettent les connaissances anterieures acquises par l'apprentissage 250. Les connaissances anterieures apprises par apprentissage peuvent par exemple contenir des exemples de caracteres de nodules malins confrmes et des exemples de caracteres de nodules benins confirmes. La phase d'apprentissage 250 peut par exemple comporter le calcul de plusieurs caracteres potentials sur des echantillons connus de nodules benins et malins. L'etape 284 concerne le regroupement des mesures de caracteres normalisees. On peut utiliser plusieurs methodes differentes telles que les classifieurs bayesiens (un algorithme d'apprentissage contr81e qui conserve un seul resume probabiliste pour chaque classe et qui suppose une independence conditionnelle des attribute compte tenu de la classe), des reseaux neuronaux (fonctionnant en creant de s connexions entre des elements de traitement, l' organis ation et le poids des connexions determinant la sortie; les reseaux neuronaux vent efficaces pour predire des evenements lorsque les reseaux peuvent puiser dans une vaste base de donnees d'exemples anterieurs, et vent done utiles dans des systemes de reconnaissance d'image et en imagerie medicale), des methodes a base de regles (qui utilisent des instructions conditionnelles indiquant au systeme la maniere de reagir dans des situations particulieres), la logique floue (qui reconnat plus que de simples valeurs vraies et fausses) , des techniques de groupement et des mesures de similitude. Ces techniques vent decrites dans "Fundamentals of Digital Image Processing", par Anil K. Jain, Prentice Hall 1988, document integre a titre de reference dans la presente description. Une fois que les mesures normalisees de caracteres ont ete groupees, l'algorithme de classement 240 peut alors identifier les groupes de caracteres lors de l'etape 286 et, lors de l'etape 288, il affiche les resultats. Les techniques a double energie permettent ['acquisition de multiples images destinees a etre examinees par une personne ou une machine. Les techniques de DAO pourraient fonctionner sur l'une ou la totalite des images 216, 217, 218 et 219 et affcher les resultats 260 sur chaque image 216, 217, 218 et 219, ou afficher une synthese des resultats 260 sur une seule image 215. Cela offrirait l'avantage d'ameliorer les performances de la DAO en simplifant le processus de segmentation sans pour autant accro^tre la quantite dtimages a examiner. L'affichage des resultats 260 fait partie de la phase de presentation 50 illustree sur la Fig. 2. Apres ['identification 230 et la classification 240 d'une region potentielle suspecte, son emplacement et ses caracteristiques dolvent etre presentes au radiologue ou a la personne ou a la machine examinant ['image. Dans des applications de DAO sans double energie, cela se fait par superposition d'une marque, par exemple une fleche ou un cercle, pres ou autour de la lesion suspecte. Le DAO a double energie donne la possibilite d'afficher les marques pour des nodules detectes (et eventuellement diagnostiques) par ordinateur sur l'une quelconque des quatre images (image 216 a haut niveau d'energie, image 217 a teas niveau d'energie, image 218 d'os et image 219 de tissue moue). De la sorte, l'operateur ou la machine qui procede a l'examen peut n'examiner qu'uneseule image 215 a laquelle vent superposes les resultats d'une serie d'operations de DAO 200. Le systeme de DAO 201 realise lors de l'etape 241 une synthese des resultats lorsque les images vent traitees separement, comme represente sur la Fig. 7. Chaque operation de DAO (deLmie par une segmentation (RI) exclusive 220, une extraction 230 de caracteres et une procedure de classement 240 ou 241) peut etre representee par une marque d'un type exclusif. On va decrire un exemple d'un tel affichage de DAO a double energie pour l'imagerie thoracique en cas de cancer du poumon. On suppose qu'un patient subit un examen a double energie (comme decrit en reference aux figures 1 a 5), loquel examen est ensuite traite a ['aide d'un systeme de DAO a double energie ou 201. Une operation de DAO identifie deux lesions suspectes caracteristiques de la malignite sur ['image 219 de tissue mous. Sur ['image 218 d'os, une operation de DAO identifie un nodule calcifie (indiquant un processus benin) et une lesion osseuse. Au stade de la synthese, qui peut faire partie du processus de classement lorsque chaque image subit une operation d'extraction de RI et/ou de caracteres, la classification 240 prend ces resultats et determine qu'un des nodules dans les tissue mous est identique au nodule calcifie apparaissant sur ['image 218 d'os. A l'examinateur de ['image doit alors etre presentee ['image 216 a haut niveau d'energie, une premiere image - prise a ['aide d'une technique imitant la pratique courante actuelle en radiographic thoracique a une seule energie. A l'examinateur doit egalement etre presentee une deuxieme image, a savoir la meme image que la premiere image mais avec des marques indiquant les resultats des operations de DAO 220, 230, 240 superposees aux donnees de ['image. Cette deuxieme image pourrait etre simultanement affichee sur un deuxieme moyen d'affichage par copie papier ou par image video, ou affichee en alternance avec les autres images par l'intermediaire d'un logiciel, sur un moyen d'affichage d'image video. Il est possible, par exemple, de superposer a la deuxieme image des cercles entourant le nodule pulmonaire suspect classe comme ayant des caracteristiques de malignite, un carre entourant les nodules pulmonaires calcifies classes comme benins, et une fleche designant les lesions osseuses detectees. De la sorte, ltexaminateur benefcie de ce que les informations resultant des operations de DAO 200 sur chaque image vent presentees simultanement pour un examen optimal. Ces procedes 200, 201 ameliorent les performances des algorithmes de detection ou de diagnostic assistes par ordinateur grace a des donnees d'entree debarrassees des structures susjacentes. Par ailleurs, comme l'anatomie representee par une image est separee en fonction du type de tissu (tissu mou ou osseux), cet algorithme 200 permet d'extraire davantage de caracteres diagnostiques par anatomic que dans le cas de la radiographic classique. Les images anterieures de RI (radiographic informatisee) a double energie vent d' as s ez mauvais e qualite et vent plutOt paras itees en comp arai son de ['image radiologique classique, c'est pourquoi des algorithmes assistes par ordinateur n'ont pas ete employee auparavant pour de telles images. Ce systeme et procede 200, 201 utilise des informations provenant de ['image 216 a haut niveau d'energie, de ['image 217 a teas niveau d'energie, de ['image 219 de tissue mous et des images 218 d'os en plus des parametres d'acquisition 212 et des informations 214 concernant le patient. Par ailleurs, les resultats peuvent etre presentes a l'examinateur sans accrotre le nombre d'images par rapport a celui des techniques classiques de DAO. Le procede 200, 201 decrit ci-dessus peut en outre etre utilise pour identifier des calcifcations, des fractures des cOtes et des lesions osseuses metastasiques. En produisant une image 218 d'os sans tissue mous sus/sousjacents, l'imagerie DE cree une possibilite efficace de detection et de classement automatique de fractures osseuses, de calcifcations et de metastases discretes qui, autrement, risqueraient d'etre ignorees par le lecteur d'image classique. Considerant maintenant les figures 10 et 11, il y est illustre par des organigrammes un exemple des procedes 200, 201. Le procede 301 utilise un algorithme 300 de detection/diagnostic assiste par ordinateur (DAO) a double energie pour segmenter l'os par rapport au fond et pour detecter/identifier des regions osseuses susceptibles de presenter d'eventuelles calcifcations, fractures ou metastases. Ces regions potentielles vent ensuite classees en fonction des caracteres extraits de ltensemble complet dtimages correspondent 215 (images a haut niveau d'energie 216, a teas niveau d'energie 217, d'os 218 et de tissue mous 219). Non seulement l'etape de classification ecarte ce qu'elle considere comme faussement positive, mais encore elle peut fournir des informations supplementaires sur la fracture ou la lesion (type de fracture, dimensions de la lesion, etc.). Les resultats vent ensuite mis en evidence sur les images pour etre evalues par ltobservateur. Comme represente sur la Fig. 11, la premiere etape d'un algorithme de DAO 300 pour detecter des calcifications, des fractures de cotes et des metastases sur des images DE 215 necessite un choix de la zone souhaitable pour la recherche, ou un choix de la region interessante (RI) 310. Lors d'un examen du thorax a double energie, cela concernerait ordinairement toute ['image, mais pourrait assurement concerner une region interessante plus petite si une region specifique etait suspectee. Le choix de la region interessante (RI) 310 peut etre fait manuellement ou par des algorithmes automatises reposant sur des caracteristiques definies par l'utilisateur, comme decrit plus haut en reference a la R1 220. Ensuite a lieu une segmentation d'os 320. La segmentation 320 sert a separer l'os du fond (tissu non osseux). Une forme de realisation pourrait etre constituee par un algorithme d'agrandissement de region. Des procedes manuels ou automatises peuvent etre utilises pour lancer la croissance de region. Dans les procedes manuels, l'utilisateur dispose d'un moyen pour selectionner le/les points de germes. Dans les procedes automatises, des attribute de l'os tels que les limites dtintensite, les limites de gradient, la forme, les dimensions et autres peuvent servir a l'initialisation de points de germes. Un autre procede de segmentationpotentielle pourrait comporter l'etablissement de seuils dtintensite a plusieurs niveaux. Ensuite, des regions potentielles peuvent etre identifiees lors de l'etape 330. Un procede d'identification de regions potentielles repose sur un algorithme de detection de bords. Pour eliminer le bruit et les faux bords, un traitement d'image utilisant ['erosion morphologique pourrait suivre. De plus, pour supprimer les lignes les plus longues qui correspondent tres vraisemblablement a des bords de cotes, on pourrait appliquer un algorithme de connectivite. Par consequent, ['image qui reste n'est constituee que des bords potentials pour les calcifications, les fractures et les metastases. Les regions potentielles peuvent ensuite etre classees lors de lietape 340. La classification des regions potentielles restantes peut comporter une approche a base de regles. Les regles peuvent etre differentes pour ['identification des calcifications, des metastases et des fractures. De preference, il y aura des regles differentes pour les differents types de fractures, et des regles differentes pour les differentes proprietes de metastases. Par exemple, pour les fractures, on pourrait souhaiter separer les bords a l'interieur des cOtes des bords a ltexterieur des cOtes, car les bords a l'interieur des cOtes vent des bords potentials de fractures. Les regles pourraient egalement reposer sur des mesures de dimensions des bords de lignes. Les regions potentielles restantes doivent ensuite etre indiquees a l'utilisateur ou au lecteur pour un examen lors d'une etape de presentation, ou indication de resultats 350. Cela pourrait se faire en mettant en evidence des zones de ['image d'origine de ltos, soit par des fleches, des cercles ou quelques autres indicateurs ou marques. Des informations supplementaires telles que le type de fracture ou les dimensions de la lesion peuvent egalement etre rajoutees sur les images. Considerant a nouveau la Fig. 10, ['indication de resultats 350 peut alors etre lue par un radiologue ou un clinicien lors de l'etape 360, et ce procede 301 peut servir a ameliorer la detection de calcifications, de fractures discretes des cotes et de lesions metastatiques des os sur une radiographic du thorax, comme indique par exemple par l'etape 370. La detection de tels maux peut etre plus avantageuse pour le patient grace a une detection precoce permettant au clinicien de mieux soigner le patient. La possibilite de realiser une bonne image d'os sans tissue mous sus/sous jacents peut egalement servir a ameliorer fortement la detection et le diagnostic de pathologies osseuses. L'utilisation de ['image d'os pour detecter des calcifications, des fractures et des metastas es constitue un concept diagnostique p our l' imagerie DE qui n'etait pas possible auparavant. Bien que des exemples specifiques dont l'imagerie du thorax pour des cancers du poumon et la detection de calcifcations, de fractures des cotes et de metastases aient ete decrits, il doit eke entendu que les procedes et systemes decrits plus haut pourraient servir a detecter et/ou diagnostiquer n'importe quel etat medical, obstruction ou maladie concernant une partie quelconque du corps. Par ailleurs, bien qu'on se soit principalement interesse a l'imagerie DE, l'emploi des procedes decrits plus haut sur des images a energie multiple entre egalement dans le cadre de la presente invention. Par exemple, sur la Fig. 12 est illustre un systeme d'imagerie 400 a energie multiples semblable aux systemes d'imagerie DE 200, 201 et 230 decrits plus haut en ce qu'il comprend une source 410 de donnees contenant des donnees 415 d'image, des donnees 412 d'acquisition d'image et des donnees demographiques 414 du patient, definissant ou selectionnant une region interessante 420, une extraction 430 de caracteres optimaux, une synthese/classification 440 et une superposition a une image affichee 460. Egalement comme dans les systemes d'imagerie DE decrits precedemment, les connaissances anterieures acquises par apprentissage 450 vent appliquees a l'etape 430 d'exkaction de caracteres optimaux et a l'etape 440 de synthese/classifcation. Ainsi, la seule difference entre le procede 400 et les procedes DE decrits precedemment reside dans le contenu des donnees 415 d'image. Ainsi, bien que les procedes DE utilisent une image a haut niveau d'energie, une image a teas niveau d'energie, une image de tissue mous et une image d'os, le systeme d'imagerie 400 a energie multiple utilise une serie diimages 413 prises a differentes energies/valeurs de kVcs (image a energie 1, image a energie 2,... image a energie n). Ces images 413 peuvent etre acquises selon une succession rapide et decomposees en image 418 d'os et des images 410 de differents types de tissu (image de tissu 1, image de tissu 2, image de tissu m). Les informati ons d'une ou plus ieurs de c es images peuvent s ervir a detecter et diagnostiquer divers etats medicaux ou maladies. Par exemple, si une certaine maladie a besoin d'etre detectee, des regions interessantes peuvent etre identifiees et des caracteres peuvent etre calcules sur ['image de tissu 3 et ['image a energie 1. Pour un type de maladie different, toutes les images peuvent etre utilisees. Comme dans les systemes d'imagerie a double energie, la selection de la region interessante, le calcul des caracteres optimaux et la classification peuvent s'effectuer en serie ou en parallele sur les donnees 415 d'image. Dans le cadre de la presente description, il faut signifer que ['expression image a energie "multiple" designe une imagerie a double energie, car deux images constituent des images multiples. II faut souligner que les procedes 200, 201, 300 et 400 peuvent etre employee dans le systeme d'imagerie 100 et, en particulier, peuvent etre charges dans la memoire 112 et traites par le circuit de traitement 110. I1 entre egalement dans le cadre de la presente invention que les procedes presentes peuvent etre mis en ccuvre sous la forme de tous procedes et appareils a fonctionnement informatique. La presente invention peut egalement etre mise en ccuvre sous la forme d'un code de programme informatique contenant des instructions mises en couvre dans des supports materiels tels que des disquettes, des cederoms, unites de disques curs ou tout auke support de memorisation risible par un ordinateur, dans lesquels, lorsque le code de programme informatique est charge dans et execute par un ordinateur, ltordinateur devient un appareil pour mettre en ocuvre ['invention. La presente invention peut egalement etre mise en ocuvre sous la forme d'un code de programme informatique, par exemple stocke dans un support de stockage, charge dans et/ou execute par un ordinateur ou sous la forme d'un signal de donnees transmis, que ce soit par une once porteuse modulee ou non, sur un support de transmission, par exemple via des fils ou cables electriques, par l'intermediaire de fibres optiques ou par rayonnement electromagnetique, sachant que, lorsque le code de programme informatique est charge dans et execute par un ordinateur, l'ordinateur devient un appareil pour mettre en ceuvre ['invention. Lorsque le code de programme informatique est mis en ceuvre dans un microprocesseur general, ses segments confgurent le microprocesseur pour creer des circuits logiques specifques. I1 faut souligner que l'utilisation, dans la presente description, des termes "premier", "deuxieme", etc. ne font reference a aucun ordre d'importance, les termes premier, second, etc. servant plutOt a distinguer un element d'un autre. REVENDICATIONS: 1. Procede (200, 201, 300, 400) pour le traitement assiste par ordinateur d'images a energie double ou multiple, le procede (200, 201, 300, 400) etant caracterise en ce qutil comprend les etapes consistent a: employer une source (210, 410) de donnees, la source (210, 410) de donnees contenant un ensemble (215, 415) d'images a energie double ou multiple; definir une region interessante (220, 310, 420) sur une image appartenant a ['ensemble (215, 415) d'images a energie double ou multiple; extraire (270) un ensemble de mesures de caracteres de la region interessante (220, 310, 420); et communiquer les mesures de caracteres de la region interessante (220, 310, 420). 2. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 1, caracteri se en ce qu' il comprend en outre les etapes consistent a employer un algorithme (230, 330, 430) de selection de caracteres sur la region interessante (220, 310, 420) et crasser (240, 340, 440) la region interessante (220, 310, 420). 3. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 2, caracterise en ce qu'il comprend ltetape consistent a integrer des connaissances anterieures resultant d'un apprentissage (250, 450) pour crasser (240, 340, 440) la region interessante (220, 310, 420). 4. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 3, caracterise en ce que ['integration de connaissances anterieures resultant d'un apprentissage (250, 420) comporte l'etape consistent a calculer des caracteres sur des echantillons connus de differents etats medicaux normaux et pathologiques. 5. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 4, caracterise en ce que l'algorithme (230, 330, 430) de selection de caracteres pris parmi les caracteres d'echantillons connus, selectionne des caracteres utiles d'echantillons connus et rejette des caracteres d'echantillons connus qui ntapportent pas d'informations utiles. 6. Procede (20O, 201, 300, 400) selon la revendication 2, caracterise en ce que le classement (240, 340, 440) de la region interessante (220, 310, 420) a ['aide de ltensemble optimal de caracteres comporte l'etape consistent a crasser un ou plusieurs etats medicaux. 7. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 1, caracterise en ce que le traitement dtimages a energie double ou multiple comporte les etapes consistent a detecter et diagnostiquer un ou plusieurs etats medicaux. 8. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 1, caracterise en ce que la definition d'une region interessante (220, 310, 420) comporte l'etape consistent a selectionner manuellement une region interessante (220, 310, 420). 9. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 1, caracterise en ce que la defnition d'une region interessante (220, 310, 420) comporte l'etape consistent a utiliser un algorithme automatise avec ou sans entree de caracteristiques par l'utilisateur. 10. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 1, caracterise en ce que la source (210, 410) de donnees comprend en outre des informations (212, 412) du systeme d'acquisition d'image et/ou des informations demographiques, des symptomes et le passe du patient (214, 414), les informations (212, 412) du systeme d'acquisition d'image, les informations demographiques, symptomes et passe du patient (214, 414) servant de mesures de caracteres dans l'algorithme (230, 330, 430) d'extraction de caracteres. 11. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 4, caracterise en ce que l'algorithme (230, 330, 430) de selection de caracteres comporte l'etape consistent a determiner une aptitude d'une mesure de caracteres a separer des regions en differents groupes de classification. 12. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 11, caracterise en ce que l'algorithme (230, 330, 430) de selection de caracteres comporte en outre l'etape consistent a hierarchiser chaque mesure de caracteres de ['ensemble de mesures de caracteres d'apres ['aptitude de la mesure de chaque caractere a separer des regions en un groupe de classification. 13. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 12, caracterise en ce que l'algorithme (230, 330, 430) de selection de caracteres comporte en outre l'etape consistent a reduire la quantite de mesures de caracteres en eliminant des caracteres correles. 14. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 12, caracterise en ce que l'algorithme (230, 330, 430) de selection de caracteres comporte en outre les etapes consistent a selectionner une mesure de caracteres du rang hierarchique le plus eleve et a aj outer des mesures de caracteres supplementaires par ordre decroissant. 15. Procede (200, 201, 300) selon la revendication 1, caracterise en ce que ltensemble (215) d'images a energie double ou multiple est un ensemble (215) d'images a energie double comprenant une image (216) a haut niveau d'energie, une image (217) a teas niveau d'energie, une image (218) d'os et une image (219) de tissue mous, le procede (200, 201, 300) comprenant des etapes consistent a dehmir des regions interessantes (220, 310) et a inclure dans toutes les images (216, 217, 218, 219) des caracteres appartenant atoutes les regions interessantes (220, 310). 16. Procede (200, 201, 300) selon la revendication 1, caracterise en ce que ['ensemble (215) d'images a energie double ou multiple est un ensemble (215) d'images a energie double comprenant une image (216) a haut niveau d'energie, une image (217) a teas niveau d'energie, une image (218) d'os et une image (219) de tissue mous, le procede (200, 201, 300) comprenant les etapes consistent a dehmir au moins une region interessante (220, 310), employer un algorithme (230, 330) d'extraction de caracteres et crasser (240, 340) une region potentiellement interessante (220, 310) sur chaque image (216, 217, 218, 219), puis combiner les resultats de toutes les operations. 17. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 1, caracterise en ce qutil comprend en outre les etapes consistent a indiquer au moins une region classee en utilisant sur un moyen d'affichage (260, 350, 460) une marque de chaque image de ltensemble (215, 415) d'images a energie double ou multiple ou se trouve ladite au moins une region classee. 18. Procede (200, 201, 300, 400) selon la revendication 17, caracterise en ce qutil comporte en outre ltetape consistent a afficher une seule image comportant toutes les marques appartenant a chaque image de ltensemble (215, 415) d'images a energie double ou multiple. 19. Systeme (100) de traitement assiste par ordinateur d'images (215) a energie double, le systeme (100) etant caracterise en ce qu'il comprend: un detecteur (108) generant une premiere image representative de photons a un premier niveau d'energie traversant une structure (106) et une deuxieme image representative de photons a un deuxieme niveau d' energie travers ant la structure (106); une memoire (112) couplee au detecteur (108), la memoire (112) stockant la premiere image et la deuxieme image; un circuit de traitement (110) couple a la memoire (112), le circuit de traitement (110) traitant un ensemble (215) d'images a energie double comprenant une image (218) d'os, une image (219) de tissue mous, une image (216) a haut niveau d'energie et une image (217) a teas niveau d'energie appartenant a la premiere image et la deuxieme image; stockant ['ensemble (215) d'images a energie double dans la memoire (112) comme source (210) de donnees; defnissant une region interessante (220, 310) dans une image appartenant a ['ensemble (215) d'images a energie double; extrayant (230, 330) un ensemble de mesures de caracteres de la region interessante (220, 310); et un dispositif de signalement (114) couple au circuit de traitement (110), le dispositif de signalement (114) signalant au moins un caractere. 20. Systeme (100) pour le traitement assiste par ordinateur d'images (215) a energie double, le systeme (100) etant caracterise en ce qu'il comprend: un moyen de detection (108) pour generer une premiere image representative de photons a un premier niveau d' energie travers ant une structure (106) et une deuxieme image representative de photons a un deuxieme niveau d'energie traversant la structure (106); un moyen de stockage (112) pour stocker la premiere image et la deuxieme image; un moyen de traitement (110) pour: traiter un ensemble (215) d'images a energie double comprenant une image (218) d'os, une image (219) de tissue mous, une image (216) a haut niveau d'energie et une image (217) a teas niveau d'energie appartenant a la premiere image et a la deuxieme image; stocker ['ensemble (215) d'images a energie double dans la memoire (112) comme source (210) de donnees; definir une region interessante (220, 310) dans une image 1S appartenant a ['ensemble (215) dtimages a energie double; extraire (270) un ensemble de mesures de caracteres de la region interessante (220, 310); employer un algorithme (230, 330) de selection de caracteres sur ['ensemble de mesures de caracteres et identifer (280) un ensemble optimal de caracteres; crasser (240, 340) ltensemble optimal de caracteres; et integrer des connaissances anterieures resultant d'un apprentissage (250) dans la classifcation (240, 340) de ['ensemble optimal de caracteres; et un moyen d'affchage (114) pour afficher au moins une region interessante classee. 21. Support de stockage code avec un code de programme informatique risible par une machine, ledit code contenant des instructions pour amener un ordinateur a mettre en ccuvre un procede (200, 201, 300, 400) pour contribuer a traiter des images a energie double ou multiple, le procede (200, 201, 300, 400) etant caracterise en ce qu'il comprend les etapes consistent a: employer une source (210, 410) de donnees, la source (210, 410) contenant un ensemble (215, 415) d'images a energie double ou multiple; extraire (270) de la region interessante (220, 310, 420) un ensemble de mesures de caracteres; et employer un algorithme (230, 330, 430) d'extraction de caracteres sur les mesures de caracteres pour identifier un ensemble optimal de caracteres. 22. Procede (300) pour detecter des fractures osseuses, des calcifcations et des metastases, le procede (300) etant caracterise en ce qu'il comprend les etapes consistent a: utiliser une image (218, 418) d'os appartenant a un ensemble (215, 415) d'images a energie double ou multiple; selectionner une region interessante (310) sur ['image (218, 418) d'os pour rechercher une calcification, une fracture ou une liaison metastasique d'os; segmenter l'os (320) par rapport a un fond de ['image (218, 418) d'os;et identifer (330) dans l'os une region potentielle comme comportant potentiellement une calcifcation, une fracture ou une lesion metastasique de l'os. 23. Procede (300) selon la revendication 22, caracterise en ce qu'il comprend en outre l'etape consistent a crasser (340) une region potentielle identifee. 24. Procede (300) selon la revendication 22, caracterise en ce la segmentation (320) d'os comprend ltetape consistent a utiliser un algorithme de croissance de region. 25. Procede (300) selon la revendication 24, caracterise en ce l'algorithme de croissance de region est initialise manuellement par le fait qutun utilisateur selectionne un point de germination. 26. Procede (300) selon la revendication 24, caracterise en ce l'algorithme de croissance de region est initialise automatiquement en utilisant des attribute d'os pour selectionner un point de germination. 27. Procede (300) selon la revendication 22, caracterise en ce que la segmentation (320) d'os comporte l'etablissement d'un seuil dtintensite a plusieurs niveaux. 28. Procede (300) selon la revendication 22, caracterise en ce l'identifcation (330) d'une region potentielle comporte l'utilisation d'un algorithme de detection de bords. 29. Procede (300) selon la revendication 28, caracterise en ce le traitement d'image par erosion morphologique est utilise pour supprimer le bruit et les faux bords. 30. Procede (300) selon la revendication 28, caracterise en ce les bords des cotes vent supprimes a ['aide d'un algorithme de connectivite. 31. Procede (300) selon la revendication 22, caracterise en ce le classement (340) de regions potentielles identifiees comporte l'etape consistent a utiliser une solution assistee par ordinateur a base de regles, differentes regles s'appliquant pour des calcifications, des metastases et des fractures, et pour differents types de fractures et differentes proprietes de metastases. 32. Procede (300) selon la revendication 31, caracterise en ce que les regles reposent sur des mesures de dimensions de bords de lignes des regions potentielles identifiees. 33. Procede (300) selon la revendication 22, caracterise en qu'il comprend en outre l'etape consistent a indiquer (350) des regions potentielles sur un moyen d'affichage. 34. Procede (300) selon la revendication 33, caracterise en ce que ['indication (350) de regions potentielles comporte l'etape consistent a placer sur ['image (218, 418) d'os une marque indiquant une classification de la region potentielle. 35. Procede (200, 201, 400) pour detecter une maladie pulmonaire, le procede (200, 201, 400) etant caracterise en ce qu'il comprend les etapes consistent a: utiliser une image (219, 419) de tissue mous appartenant a un ensemble (215, 415) dtimages a energie double ou multiple; selectionner une region interessante (220, 420) sur ['image (219, 419) de tissue mous pour rechercher une indication de maladie; segmenter la region interessante (220, 420) par rapport a un fond de ['image (219, 419) de tissue mous; employer un algorithme (230, 430) de selection de caracteres sur des mesures de caracteres pour identifer un ensemble optimal de caracteres; identifer sur ['image (218, 418) d'os une region potentielle en correlation avec la region interessante (220, 420) sur ['image (219, 419) de tissue mous; extraire des caracteres de la region potentielle sur ['image (218, 418) d'os; et crasser (240, 440) la region interessante (220, 420) de ['image (219, 419) de tissue mous comme region potentielle de maladie de tissue mous, en utilisant les caracteres extraits de ['image (218, 418) d'os. 36. Procede (200, 201, 400) selon la revendication 35, caracterise en ce que ['identification d'une maladie sur ['image (219, 419) de tissue mous comporte l'etape consistent a identifer un nodule ou une lesion pulmonaire unique, et caracterise en ce que les caracteres extraits de ['image (218, 418) d'os indiquent une calcification du nodule, le procede (200, 201, 400) etant en outre caracterise en ce qu'il comporte ltetape consistent a utiliser les caracteres de calcifcation de ['image d'os pour crasser (240, 440) comme probablement benigne la region interessante (220, 420) de ['image (219, 419) de tissue mous. 37. Procede (200, 201, 400) selon la revendication 35, caracterise en ce que le classement (240, 440) comporte l'etape consistent a utiliser une solution assistee par ordinateur a base de regles, des regles differentes s'appliquant pour des etats medicaux differents, et des regles differentes etant utilisees pour les images (219, 419) de tissue mous et (218, 418) d'os. 38. Procede (200, 201, 400) selon la revendication 35, caracterise en outre en ce qu'il comporte l'etape consistent a affcher une seule image comportant toutes les marques de chaque image appartenant a ['ensemble (215, 415) dtimages a energie double ou multiple. s 39. Procede (200, 201, 400) selon la revendication 38, caracterise en ce qu'il comporte en outre ltetape consistent a affcher une seule image comportant des marques indiquant de facon exclusive des resultats obtenus a partir de ['image (219, 419) de tissue mous et en outre crasser sur la base de resultats obtenus a partir de ['image (218, 418) d'os.