FR 2857485 A1 20050114 FR 0304626 A 20030414 Scoring automatique en radiologie numérique, en particulier en mammographie DOMAINE TECHNIQUE GENERAL. La présente invention concerne un procédé d'évaluation de la qualité d'une image en radiologie numérique, en particulier en mammographie. Plus précisément, elle concerne un procédé de pointage (ou scoring selon la terminologie anglo-saxonne généralement utilisée par l'homme du métier) de zones d'intérêt sur une image radiologique numérique d'un objet fantôme. ETAT DE L'ART. Une des méthodes d'évaluation de la qualité image est le scoring de fantôme. On présente à un observateur une image sur laquelle figurent des objets d'intérêt. L'observateur indique alors le nombre d'objets qu'il parvient à voir ainsi que leur lieu. L'opération peut être répétée avec différents observateurs ou différentes images. Un score est établi à partir des résultats obtenus. Il permet de donner une mesure de qualité de l'ensemble de la chaîne d'acquisition des images. D'autre part, l'observation de l'image du fantôme est une activité proche du diagnostic sur une image réelle, ce qui permet de lier la notion de qualité à 20 celle de tâche clinique. Le scoring selon l'art antérieur présentent cependant des inconvénients. L'un des inconvénients du scoring est la variabilité inter et intra observateur. En effet, la fatigue et l'expérience des observateurs peuvent influencer lourdement les résultats. De plus, le scoring manuel est laborieux et long. Les utilisateurs d'appareils de radiographie numérique ont tendance à ne pas toujours effectuer un scoring là quand il le faudrait. PRESENTATION DE L'INVENTION. L'invention propose de pallier ces inconvénients. Un des buts de l'invention est de proposer un procédé de scoring qui permette de donner une mesure de qualité de la chaîne d'acquisition des images d'un mammographe numérique, ou d'un autre appareil radiographique, en s'affranchissant du phénomène de variabilité inter et intra observateur. Un autre but de l'invention est de proposer un procédé de scoring automatique. Le développement d'une méthode de scoring automatique, où l'observateur n'est plus humain mais mathématique, permet d'assurer des performances constantes lorsque le test est réalisé avec une même image ou un même jeu d'images. Un autre but de l'invention est de proposer un procédé de scoring automatique qui délivre un score proche du score obtenu par un scoring 10 manuel effectué par des observateurs humains. Enfin, un but de l'invention est de proposer un procédé de scoring automatique qui permet à la fois de réduire la variabilité entre observateurs et le temps d'obtention des résultats. Le scoring est donc effectué plus facilement et plus volontiers par les utilisateurs d'appareils. A cet effet, l'invention propose un procédé d'évaluation de la qualité d'au moins une image radiographique d'un fantôme comportant une pluralité de cellules dont au moins une comporte au moins deux objets visualisables par radiographie, la position dans la cellule d'au moins un des deux objets étant connue, la position dans la cellule de l'autre objet étant aléatoire d'une cellule à une autre, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes selon lesquelles: - on détermine sur chaque image du fantôme les coordonnées de chaque cellule du fantôme; - pour chaque cellule du fantôme comportant au moins deux objets: - on calcule un niveau d'un signal radiographique de référence dans une zone de référence au droit du premier objet dont on connaît la position dans la cellule; - pour chaque zone de la cellule susceptible de comporter l'autre objet: - on définit une zone de recherche formée d'un ensemble de pixels; 30 - pour chaque pixel de la zone de recherche: - on extrait un échantillon de signal dans une zone d'intérêt centrée sur le pixel et de même taille que la zone de référence; - on calcule un paramètre de vraisemblance entre l'échantillon et le signal de référence, la fonction de vraisemblance correspondant à un observateur mathématique; on calcule un paramètre qui caractérise l'allure de la surface représentative de l'ensemble des valeurs de vraisemblance ainsi obtenues; - on sélectionne comme zone comportant l'autre objet la zone d'intérêt dont la surface présente l'allure d'un pic; - on calcule le score de qualité d'image à partir des résultats de détection 10 pour l'ensemble des cellules du fantôme. L'invention est avantageusement complétée par les caractéristiques suivantes, prises seules ou en une quelconque de leur combinaison techniquement possible: - lorsqu'on souhaite évaluer la qualité d'un ensemble d'images, après la sélection de la zone comportant l'entropie minimale et avant le calcul du score de qualité d'image, il comporte les étapes selon lesquelles: on calcule une proportion de détections correctes à partir d'un ensemble d'images traitées; on calcule un intervalle de confiance autour de cette proportion de détections correctes; on déclare comme valide une détection si la borne inférieure de l'intervalle de confiance est supérieure à une valeur seuil; on utilise des règles de correction standard du fantôme. pour obtenir le niveau du signal radiographique de référence: - on sélectionne la zone de référence de l'image contenant le premier objet en la centrant sur le centre de l'objet, le diamètre de la zone de référence étant légèrement supérieur à celui de l'objet; - on sélectionne une zone de fond de l'image de même taille que la zone de référence sur une région de la cellule ne pouvant en aucun cas contenir d'objet; on effectue une moyenne d'ensemble des signaux sélectionnés pour chacune de ces zones; on soustrait le signal moyen de la zone de fond au signal moyen de la zone de référence; - le paramètre de vraisemblance est une fonction de vraisemblance logarithmique correspondant à observateur non blanchisseur sur la zone de 5 recherche, ladite fonction étant définie par la formule: "'lVpw (g) = (ga gb)t g, où g est le signal de l'échantillon de l'image dans la zone de recherche, ga est le signal moyen de la zone de référence et gb est le signal moyen de la zone de fond; - le paramètre qui caractérise l'allure de la surface est un paramètre d'entropie, qui pour chaque zone k est défini par la formule: L 7 7 hk = Ej2i,j,norml.0g2(ili,j,norm), avec k E {1,...,N}. t,j=1 où k est la référence de la zone de la cellule susceptible de contenir l'autre objet, .1;,jnorm est la valeur de la vraisemblance logarithmique normalisée calculée pour le pixel (i,j) de la zone de recherche et L le nombre de pixels de la zone de recherche. ; - on calcule les bornes de l'intervalle de confiance par la formule: 2 É\1/2 I = X+k2/2+ kn1/2 Cp(1_P)+k n+k2 n+k2 4n) où X est le nombre de détections correctes parmi les n images traitées, p est la proportion de détections correctes, n est le nombre d'images traitées et k est la déviation normale standard; - on affecte une valeur de 1,96 à la déviation normale standard correspondant au calcul d'intervalles de confiance à 95% ; - on affecte la valeur de 0.25 à la valeur seuil; et - on observe au moins une image d'un fantôme comportant deux pastilles dans chaque cellule, les cellules étant rectangulaires, une première pastille étant située au centre de chaque cellule, l'autre pastille étant située aléatoirement d'une cellule à l'autre dans l'un des quatre coins de chaque cellule. L'invention concerne également un dispositif de mise en oeuvre d'un procédé selon l'invention, notamment sur un dispositif d'acquisition d'images radiographiques. Elle concerne également un support de programme informatique comportant les moyens de sa mise en oeuvre. PRESENTATION DES FIGURES. D'autres caractéristiques, buts et avantages de l'invention 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 Figure 1A est une représentation schématique d'un fantôme CD MAM; 10 - la Figure 1B est une représentation schématique d'une image radiologique d'une cellule d'un fantôme selon la Figure 1A; - la Figure 2 est une représentation graphique des performances de l'observateur, - la Figure 3A est une représentation schématique d'un échantillon du 15 fantôme; - la Figure 3B est une représentation schématique de l'image soustraite après application d'un filtre du type top-hat; - les Figures 4A et 4B sont des représentations schématiques d'une image après ouverture par des éléments structurant linéaires inclinés à plus ou 20 moins 45 ; la Figure 5 est une représentation schématique de l'image des intersections du quadrillage; - la Figure 6A est une représentation schématique d'une image brute ou raw ; - la Figure 6B est une représentation schématique d'une image du quadrillage; - la Figure 7A est une représentation schématique d'une image inversée de l'image selon la Figure 4A; - la Figure 7B est une représentation schématique d'une image selon 7A 30 diminuée d'une image sans le quadrillage selon la Figure 6B; la Figure 8 est une représentation schématique d'une image selon la Figure 7B qui a été seuillée; - la Figure 9 est une représentation schématique d'une image selon la Figure 8 du type érodé ultime; - la Figure 10 représente sous forme de graphe la répartition de la distance entre les centres des pastilles d'une cellule d'un fantôme; - la Figure 11 est une représentation schématique de la localisation de zones de signal et de fond sur une cellule du fantôme; - la Figure 12 est une représentation schématique de la localisation de zones de recherche pour la position du centre de la pastille n 2; - les Figures 13A et 13B représentent schématiquement sous forme de graphe une allure du rapport de vraisemblance en fonction de la position d'un pixel dans une cellule; les Figures 14 à 16 représentent sous forme de courbes une comparaison des valeurs de diamètre minimal perçu en fonction de l'épaisseur d'or des pastilles, pour des procédés de scoring selon l'invention ou manuels, et pour différents paramètres d'acquisition des images; - la Figure 17 représente sous forme de courbe une variabilité inter observateur, pour les paramètres 100 mAs et 45 mm de plexiglas; - la Figure 18A est une représentation schématique d'une pastille centrale extraite d'une image; la Figure 18B est une représentation schématique d'une pastille centrale de la moyenne d'ensemble de six images; - la Figure 19A est une représentation schématique de résultats obtenus par un filtre non blanchisseur (100 mAs, 45 mm de plexiglas), avant correction - la Figure 19B est une représentation schématique de résultats obtenus par un filtre non blanchisseur (100 mAs, 45 mm de plexiglas), après correction; - la Figure 20A est une représentation schématique de résultats dans des cellules bien détectées sur toutes les images; - la Figure 20B est une représentation schématique de résultats dans des cellules bien détectées avec un nouveau critère de décision; - les Figures 21 et 22 montrent sous forme graphique l'influence du nombre d'images (32 mAs, 45 mm de plexiglas) sur le diamètre minimal perçu en fonction de l'épaisseur d'or; - la Figure 23 représente les performances d'un filtre non blanchisseur avec 45 mm de plexiglas, 12 images pour deux doses différentes; - les Figures 24A et 24B montrent schématiquement l'influence de la calibration de l'appareil (12 images, 100 mAs, 45 mm de plexiglas) ; - la Figure 25 montre schématiquement une comparaison des observateurs, pour 100 mAs et une machine calibrée; et - la Figure 26 montre schématiquement une comparaison des observateurs, pour 32 mAs et une machine calibrée. DESCRIPTION DETAILLEE. L'invention sera décrite ci-dessous à l'aide d'un exemple. II est bien entendu que le principe du procédé décrit a de nombreuses autres applications dans tout le domaine de la radiologie et l'exemple choisi ne limite pas le rayon de protection. Pour la mise en place d'un exemple d'un procédé de scoring selon l'invention, on utilise un fantôme identique au fantôme utilisé dans les procédés selon l'art antérieur. Bien entendu, tout fantôme peut être utilisé, avec un nombre de cellules quelconque et un nombre d'objets visualisables quelconque également. Les cellules peuvent ainsi avoir une forme quelconque également. La Figure 1A est une représentation schématique d'un fantôme pour le repérage des détails et du contraste en mammographie ou CD MAM (ContrastDetail MAMmography selon la terminologie anglo-saxonne généralement utilisée par l'homme du métier) 10 utilisé dans un procédé selon l'invention. Le fantôme CD MAM 10 habituellement utilisé en mammographie est constitué d'une plaque 20 d'aluminium épaisse de 0,5 mm sur laquelle sont fixées des pastilles 3 d'or de diamètre et d'épaisseur variables. Les pastilles 3 peuvent être disposées selon une matrice 4 de 16 lignes et 16 colonnes. Comme le montre le repère orthogonal 6 schématiquement représenté sur le bord du fantôme 10 sur la figure 1A, les pastilles 3 d'une même ligne peuvent avoir un diamètre constant, celles d'une même colonne peuvent avoir une épaisseur constante. Chaque cellule 5 de la matrice peut contenir deux (ou plus) pastilles 3 identiques. Comme le montre la Figure 1B, l'une des pastilles 3 est située au centre de la cellule 5, l'autre dans un des coins. Le choix du coin est aléatoire. Dans la suite de ce chapitre et pour une cellule donnée, la pastille centrale sera désignée par pastille n 1 et la pastille du coin pastille n 2 . En référence de nouveau à la Figure 1A, un film transparent aux rayons X est accolé à la plaque 20 d'aluminium. Un quadrillage 7 matérialisant la matrice 4, les informations 8 sur le fantôme 10 et les valeurs 9 de diamètre et d'épaisseur des pastilles 3 pour chaque ligne et chaque colonne sont imprimés sur ce film au moyen d'une peinture très atténuante. Ces éléments apparaissent donc avec un fort contraste sur les images radiologiques. Le tout est inséré dans une plaque de plexiglas de 5mm d'épaisseur. La Table 1 présente les épaisseurs et diamètres des pastilles d'un fantôme 3.2 ou 3.4. Colonne Epaisseur (,um) Ligne Diamètre (mm) 3,2 3,4 3,2 3,4 1 0,05 0,03 1 0,10 0,06 2 0,06 0,04 2 0,13 0,08 3 0,08 0,05 3 0,16 0,10 4 0,10 0,06 4 0,20 0,13 0,13 0,08 5 0,25 0,16 6 0,16 0,10 6 0,31 0,20 7 0,20 0,13 7 0,40 0,25 8 0,25 0,16 8 0,50 0,31 9 0,31 0,20 9 0,63 0,40 0,40 0,25 10 0,80 0,50 11 0,50 0,36 11 1,00 0,63 12 0,63 0,50 12 1,25 0,80 13 0,80 0,71 13 1,60 1,00 14 1,00 1,00 14 2,00 1,25 1,25 1,42 15 2,50 1,60 16 1,6 2,00 16 3,20 2,00 Table 1: Caractéristiques des pastilles 3 d'or des fantômes 10 CD MAM 3.2 et 3.4 CALCUL DU SCORE. Un procédé de scoring selon l'invention utilise un calcul du score. Ce procédé de calcul de score est recommandé par les constructeurs. Lors d'une expérience de scoring, un observateur est mis en présence d'une image radiologique du fantôme 10. Il doit indiquer, pour chaque cellule 5, dans quel coin se trouve la pastille d'or n 2. Pour cela, il dispose d'un schéma de la matrice 4 sur lequel il peut noter les positions observées et laisser vides les cellules 5 pour lesquelles il ne parvient pas à donner de réponse. La lecture des résultats permet de remplir une nouvelle matrice. Un T correspond à une cellule pour laquelle la position de la pastille n 2 a été correctement identifiée, un N à une absence de réponse et un F à une mauvaise réponse. On applique ensuite quelques règles de correction permettant d'éliminer les bonnes réponses dues au hasard. Selon ces règles de correction, chaque cellule est ensuite examinée. En fonction du code de ses voisines avant application de l'algorithme de correction, on détermine si son code est conservé ou modifié. Pour cela, on peut utiliser les règles exposées ci-dessous. Règles principales. É pour qu'une cellule du fantôme soit notée T , elle doit avoir au moins deux voisines notées T ; É une pastille notée N ou F sera notée T Si elle a 3 ou 4 voisines notées T . Exceptions aux règles principales. É une cellule notée T qui n'a que deux voisines (sur le bord du fantôme) conservera son code si elle a au moins une voisine notée T ; É une cellule notée N ou F qui n'a que deux voisines sera notée T Si ses deux voisines sont notées T ; É les coins vides du fantôme sont notés T si leurs deux voisines sont notées T . Enfin, on peut analyser les résultats pour obtenir un score. Une mesure fréquente est le facteur de qualité d'image ou l'IQF (Image Quality Factor). 25 Cet indice se calcule de la façon suivante: 1QF = l Ci Di,min i=1 où D;,min est le diamètre minimal perçu dans la ieme colonne, qui correspond à une épaisseur d'or C;. On comprend que plus la valeur de l'IQF est faible, plus la qualité de l'image 30 est bonne. 11 AUTRES INDICATEURS DE QUALITE D'IMAGES. L'IQF est une valeur qui permet de donner un score global mais qui ne montre pas sur quelles régions du fantôme les performances de l'observateur sont bonnes. Une représentation graphique simple permet d'avoir une connaissance plus précise des résultats obtenus. La Figure 2 est un exemple d'une telle représentation graphique des performances de l'observateur. Sur la Figure 2, le fantôme 10 de la Figure 1A est représenté par l'ensemble des cases blanches et hachurées de la matrice 4. Les cases blanches correspondent aux cellules pour lesquelles la détection de la pastille n 2 a été correctement effectuée. Les cases simplement hachurées correspondent aux cellules pour lesquelles la détection est correcte dans certains cas (en général plus de 70 % des images traitées) et les cases doublement hachurées aux autres cellules. De plus, en lien avec l'IQF, il peut être utile de tracer la courbe du diamètre minimal perçu (ou correctement détecté) en fonction de l'épaisseur d'or. Plus les valeurs de points de cette courbe sont petites, plus il est probable que les performances de l'observateur soient bonnes. Cependant, comme on peut le voir sur certaines colonnes de la Figure 2, il arrive que les pastilles de grand diamètre ne soient pas détectées correctement. Le tracé de la courbe de diamètre minimal perçu en fonction de l'épaisseur d'or donne dans ce cas une information supplémentaire. Plus les valeurs des points de cette courbe sont faibles, plus la zone de détection correcte du fantôme est large. MISE EN OEUVRE D'UN PROCEDE SELON L'INVENTION. Cette section expose dans un premier temps les contraintes de mise en oeuvre de l'algorithme de scoring automatique, puis l'algorithme lui-même. Afin de bien comprendre la conception de l'algorithme de scoring, il est nécessaire de présenter certains points essentiels. On va tout d'abord présenter le choix du type d'images traitées, En effet, on peut appliquer l'algorithme de scoring sur des images de type brute (ou raw selon la terminologie anglo-saxonne) ou traitées (ou processed selon la terminologie anglo-saxonne). Les images observées par les radiologues sont de type processed . Dans le cas de clichés mammographiques, il s'agit d'images sur lesquelles le contraste a été modifié au niveau du bord du sein, de façon à permettre une meilleure visibilité des structures. Ce traitement est avantageux pour l'oeil humain, lorsque l'on traite des images cliniques, mais ne présente pas d'intérêt lorsque l'on est en présence d'images de fantômes d'épaisseur uniforme. Une étude préliminaire effectuée par les inventeurs a permis de montrer que les résultats du scoring automatique étaient similaires sur des images des deux types. Il sera donc implémenté sur des images raw pour réduire le temps de calcul. On va ensuite présenter le choix de l'observateur mathématique. En effet, le choix d'un observateur dépend à la fois de ses performances et des contraintes qu'il impose sur le déroulement du test. On cherche à obtenir un observateur mathématique qui permette d'évaluer la qualité d'une image du fantôme. Il doit donc être sensible aux variations de diamètre et d'épaisseur des pastilles d'or, et son comportement doit être semblable, ou tout au moins corrélé, à celui de la vision humaine. En première approche, l'observateur idéal bayésien, l'observateur de Hotelling et le filtre non-blanchisseur ( Non Pre-Whitening Matched Filter noté NPW dans la suite de la description) ont été implémentés, afin de comparer leurs performances et de sélectionner le plus adapté au scoring du fantôme. Chacun de ces observateurs présente des avantages a priori: l'observateur idéal est bien adapté au cas Signal Connu/Fond Connu, l'observateur de Hotelling donne des résultats plus proches de ceux du système visuel humain, et le filtre non-blanchisseur est remarquable par sa simplicité. Le principe de ces observateurs étant fondé sur l'hypothèse d'un signal gaussien noyé dans un bruit gaussien, il est nécessaire d'avoir à disposition plusieurs réalisations de l'image du fantôme. Ainsi, d'après le théorème de la limite centrale, les conditions se rapprocheront du cas idéal. Néanmoins, le test doit pouvoir être réalisé dans le cas d'un contrôle qualité régulier, on doit donc limiter le nombre d'images à acquérir. Le choix de l'observateur dépendra du nombre d'images nécessaire pour obtenir des résultats satisfaisants. On a calculé les trois fonctions de vraisemblance logarithmiques suivantes tdt = (ga gb)t Cn1 g, / t H o t = ( a gb)t S 1 g, 'NPw = (ga gb)t g, où Cr, et S sont des matrices de covariance. g est le signal de l'échantillon de l'image dans la zone de recherche, ga est le signal moyen de la zone de référence et gb est le signal moyen de la zone de fond. Pour l'observateur idéal, la matrice de covariance est définie par la relation classique: Cn = (g gg g Pour l'observateur de Hotelling, la matrice de covariance S utilisée est la 15 moyenne arithmétique des deux matrices de covariance notées Cg, et Cg2 de chaque classe considérée (signal présent, signal absent), soit: s= 2 (Cg, + Cg2) et Cgk = (g gkg gk L'observateur idéal et l'observateur de Hotelling nécessitent le calcul et l'inversion de ces matrices. Or, comme l'utilisation d'une image réelle ne correspond pas à un cas idéal, elles sont mal conditionnées. On peut donc utiliser la méthode numérique de décomposition par valeurs singulières afin de procéder à l'inversion. Cela augmente considérablement le temps de calcul en raison du grand nombre de cellules dans le fantôme. Cette étude préliminaire a permis de montrer que le choix des observateurs idéal et de Hotelling n'apportait pas d'avantage décisifs en terme de performance comparé au filtre non blanchisseur. Tous les résultats présentés dans la suite de ce chapitre concernent donc le filtre non blanchisseur. On va ensuite présenter la détection automatique de la position des cellules. Tout comme les observateurs humains, l'algorithme de scoring automatique traite séparément les cellules 5 du fantôme 10. Il est donc nécessaire de les localiser précisément. Pour cela, on détecte le quadrillage 7 à l'aide d'opérateurs simples de morphologie mathématique. La grille 7 se présente sous forme de lignes très contrastées, inclinées à 45 . Les étapes de la détection sont: 1. Prétraitement de l'image. Les principales opérations du prétraitement sont représentées schématiquement sur les Figures 3A et 3B. On prend ainsi une image de la Figure 3A acquise sur laquelle on effectue un filtrage morphologique par chapeau haut-de-forme (top-hat) avec un élément structurant carré de 10 pixels de côté, pour supprimer les pastilles et autres éléments contrastés de petite taille sur l'image. Le contraste est alors accentué par une égalisation d'histogramme. On obtient une image selon la Figure 3B. 2. Détection des lignes à +45 . Les principales opérations de la détection sont représentées schématiquement sur les Figures 4A et 4B. On prend ainsi une image de la Figure 3B sur laquelle on effectue une ouverture morphologique de l'image par un segment de 40 pixels incliné à + 45 . L'image obtenue présente des lignes inclinées à +45 sur un fond de niveaux de gris variables. On calcule par exemple une valeur de seuil sur cette nouvelle image: seuil= min(image) +0,6(max(image)-min(image)). L'image est ensuite rendue binaire: tous les pixels dont le niveau de gris est supérieur à seuil sont mis à 1, les autres à 0. L'image obtenue, visible à la figure 4A, sur laquelle les lignes apparaissent maintenant en blanc sur fond noir, est gardée en mémoire. 3. Détection des lignes à -45 . On effectue les mêmes opérations pour aboutir à une image présentant des lignes blanches sur fond noir inclinées à -45 . Cette image est visible à la figure 4B. 4. Localisation des intersections du quadrillage. On effectue un ET logique entre les deux images des Figures 4A et 4B stockées aux étapes 2 et 3. L'image obtenue, visible à la Figure 5, présente de petits groupes de pixels blancs à chaque intersection du quadrillage 7. 5. Extraction des coordonnées de chaque cellule 5. On connaît approximativement les coordonnées de chaque cellule 5. On cherche alors dans une fenêtre située à peu près au centre de l'image de la Figure 5 si une intersection est effectivement présente. Si ce n'est pas le cas, on cherche dans une deuxième fenêtre. Si le résultat est toujours négatif, l'acquisition n'a pas été effectuée correctement. Sinon, on relève les coordonnées de chaque cellule en faisant une moyenne sur chaque groupe de pixels blancs. Si une intersection n'apparaît pas (en raison d'un seuillage trop sélectif par exemple), on utilise la connaissance a priori du fantôme 10 pour trouver les coordonnées en fonction de celles des cellules 5 voisines. On obtient donc les coordonnées du coin supérieur de chaque cellule 5. A partir de ces coordonnées, l'algorithme peut parcourir toute l'image du fantôme pour effectuer le scoring. On va enfin présenter la prise en compte de la variation de la taille des pastilles. Pour mener cette étude, deux versions du fantôme 10 CD MAM sont disponibles: les versions 3.2 et 3.4. Comme le montre la Table 1, les tailles des pastilles 3 sont très différentes. On remarque notamment que dans le cas de la version 3.4, les pastilles 3 des trois premières lignes de la matrice 4 ont un diamètre inférieur ou égal à 100 microns. Or la taille d'un pixel de l'image issue du détecteur numérique du SenographeTM 2000D par exemple est également de 100 microns. Par conséquent, la localisation des pastilles de petite taille doit être effectuée de manière précise pour obtenir de bons résultats au niveau de la détection. Une étude préliminaire sur une image du fantôme 10 CD MAM très contrastée, de type raw a permis d'évaluer la distance entre les centres des pastilles 3 de différentes cellules 5. Pour cela, le traitement suivant a été appliqué à chaque cellule 5: 1. Détection des lignes correspondant au quadrillage 7, sur l'image raw , visible sur la Figure 6A et notée im1, avec une méthode identique à celle décrite dans le paragraphe précédent pour la détection des intersections du quadrillage 7. L'élément structurant utilisé pour le prétraitement de l'image est un carré de 10 pixels de côté. La taille de l'élément structurant linéaire est 20 pixels, et la valeur du seuil est 0, 4. On obtient une image binaire inversée notée im2 visible à la Figure 6B. 2. Inversion des niveau de gris de l'image initiale im9 afin d'obtenir un image visible à la Figure 7A, et suppression des zones correspondant auxzones blanches de l'image binaire im2 de la Figure 6B, c'est à dire au bord de l'image et aux lignes du quadrillage afin d'obtenir une image selon la Figure 7B. Remarque: Les niveaux de gris du fond et des pastilles sont identiques 20 pour les deux images 7A et 7B. 3. Translation des niveaux de gris et seuillage pour rendre l'image binaire. La valeur du seuil est fixée au cas par cas. On obtient une image selon la Figure 8. Remarque: on observe quelques résidus du quadrillage mais ceux-ci sont 25 suffisamment éloignés des pastilles 3 pour ne pas compromettre la suite du traitement. 4. Calcul de l'érodé ultime, avec un élément structurant de connexité 4. Une érodé ultime consiste en le résultat d'érosions successives au cours desquelles on ne conserve que les particules qui disparaissent entre deux étapes d'érosion. Travailler en connexité 4 consiste à ne considérer que les 4 pixels voisins du pixel courant dans les directions est, ouest, nord et sud lorsque l'on travaille sur des images en trame carrée. L'érodé ultime de l'image est constitué de deux groupes de pixels correspondant aux deux centres des pastilles, ainsi que des résidus évoqués ci-dessus. Dans le meilleur des cas, chacun des groupes est réduit à un pixel unique. L'érodé ultime est visible sur la Figure 9. 5. Calcul de la distance entre les centres des pastilles 3, à partir des coordonnées moyennes des érodés ultimes des pastilles. Vingt huit cellules situées dans une zone très contrastée de l'image et présentant des pastilles 3 de diamètre variable ont été traitées. La distance moyenne entre les centres des pastilles 3 d'une même cellule est de quarante-quatre pixels selon un axe, et nulle selon l'axe orthogonal. La Figure 10 montre la répartition des cellules 5 en fonction de leur écart par rapport à la distance moyenne. On constate sur la Figure 10 que pour chacun des axes, la distance entre les centres des pastilles a une variance inférieure à un pixel (0,45 selon l'axe x et 0,57 selon l'axe y). Néanmoins, étant donné qu'elle n'est pas rigoureusement constante, une méthode permettant de localiser la pastille n 2 a été implémentée dans l'algorithme de scoring automatique. DESCRIPTION DE L'ALGORITHME EMPLOYE. On va maintenant décrire l'algorithme permettant de localiser la pastille n 2. Une fois que les coordonnées des cellules 5 du fantôme 10 ont été calculées, chacune d'elle est traitée séparément. Sur chaque cellule 5, l'observateur dispose de la pastille de référence, la pastille n 1, située au centre. Il doit alors indiquer dans quel coin se trouve une pastille identique, la pastille n 2. Ce cas s'inscrit dans le domaine de la détection de signal. Les deux hypothèses Ha et Hb correspondent respectivement aux cas Coin avec pastille n 2 et Coin vide . En se référant à la théorie de la détection, on considère qu'un coin avec pastille sera constitué de signal, de fond et de bruit, alors qu'un coin vide ne contiendra que du fond et du bruit. Pour toute la suite de ce chapitre, le terme moyenne d'ensemble désigne une moyenne effectuée sur l'ensemble des images traitées lors de l'exécution de l'algorithme. Ces images ont été acquises en une seule fois, avec les mêmes paramètres d'acquisition et sans bouger le fantôme 10. Pour chaque cellule 5, le principe de la détection est le suivant. Les principales étapes sont représentées schématiquement sur la Figure 11. 5 É Construction d'un signal de référence: 1. Extraction d'une zone de signal: on sélectionne une zone ronde de l'image au centre de la cellule. Cette zone contient la pastille 1, ou signal de référence, et elle est notée ga. Son diamètre est légèrement supérieur à celui de la pastille 1. 2. Extraction d'une zone de fond seul: on sélectionne une zone ronde de même taille sur une région de la cellule ne pouvant en aucun cas contenir de pastille. Cette zone est constituée de fond et est notée gb. 3. Moyennage: on effectue une moyenne d'ensemble pour chacune de ces zones. On obtient les vecteurs la et gb. É Traitement des coins de la cellule La pastille d'or n 2 de la cellule 5 se trouve dans l'un des quatre coins. Pour appliquer la fonction de vraisemblance de l'observateur mathématique, on doit disposer d'un échantillon à tester, c'est-à-dire d'une zone ronde de même taille que le signal de référence, extraite dans l'un de ces coins. La fonction de vraisemblance sera maximale lorsque l'échantillon testé sera similaire au signal de référence, autrement dit quand il contiendra le signal issu de la pastille n 2 correctement centré dans la zone ronde. Or, certaines pastilles 3 sont si petites que le signal qu'elles génèrent peut n'occuper qu'un pixel de l'image. Dans ce cas, la localisation de la zone extraite doit être très précise pour garantir un bon centrage du signal. Afin de prendre en compte cette contrainte, la Figure 12 montre qu'on définit une région carrée 11 de sept pixels de côté autour du centre présumé de la pastille n 2. Pour chaque coin de la cellule, et pour chaque pixel de la zone de recherche du coin, noté pixel P, on effectue les opérations suivantes. 1. Extraction des zones à traiter: on sélectionne une zone ronde, de même taille que la zone qui a servi à construire le signal de référence, centrée sur le pixel P. 2. Application de la fonction de vraisemblance: On applique la fonction de vraisemblance correspondant à l'observateur sur cette zone. Cette fonction est calculée à partir des signaux de référence ga et gb (pour le filtre non blanchisseur, il s'agit de la fonction,tNPw(g) - (ga - gb)g, . Bien entendu, d'autres formules de vraisemblance sont possibles. On peut ainsi utiliser d'autres formules pour le calcul du paramètre de vraisemblance, notamment les formules de vraisemblances correspondant à d'autres observateurs mathématiques, notamment ceux déjà cités plus haut dans la présente description. On peut ainsi dire que la vraisemblance traduit une relation de corrélation entre l'échantillon et le signal de référence. 3. Le résultat est stocké dans des moyens mémoire de l'appareil. É Choix du coin qui contient la pastille Pour chacun des quatre coins de la cellule, on dispose des quarante-neuf valeurs de rapport de vraisemblance logarithmique. Le choix du coin contenant la pastille n 2 prend en compte toutes ces valeurs. Dans le cas où le coin étudié contient la pastille n 2, les quarante-neuf valeurs du rapport de vraisemblance logarithmique À sont très différentes. En effet, plus l'échantillon traité g ressemble au signal de référence, plus la valeur de À est grande. Pour le pixel qui correspond au centre exact de la pastille n 2, À(g) est donc grand, et plus on s'éloigne de ce pixel, plus la valeur de A diminue. Les Figures 13A et 13B donnent l'allure de À en fonction de la position du pixel P dans la zone de recherche de sept pixels de côté. Sur la Figure 13A, on remarque un pic plus ou moins marqué autour du centre de la pastille. Sur la Figure 13B, on voit que dans le cas où le coin étudié ne contient pas la pastille n 2, les valeurs de a ne sont pas ordonnées et ne présentent pas de pic. La forme de pic sur les valeurs de À étant plus nette pour le coin qui contient la pastille n 2 que pour les autres, il est donc possible de le repérer. Pour cela, on fait une analogie avec la notion d'entropie d'un signal. En effet, un signal dont l'histogramme est plat a une entropie plus élevée qu'un signal dont l'histogramme contient un pic. L'ensemble des valeurs de a est donc normalisé pour que la somme soit égale à 1, puis l'entropie est calculée avec la formule suivante hk = i,j,normlog2 R, j,norm), avec k E {1,...,4}. l =1 On peut utiliser également utiliser d'autres notions que l'entropie. Il faut pouvoir caractériser la surface représentative de l'ensemble des valeurs de vraisemblance obtenue sur la zone de recherche. La zone comportant un pic comporte la pastille. Ainsi, au lieu de l'entropie, on peut en particulier utiliser toutes les mesures de rugosité ou d'indice de texture utilisées en traitement d'image. Le coin numéro km tel que hkm = mkin(hk) est choisi comme étant le coin qui contient la pastille n 2. Une fois les calculs terminés, les numéros des coins choisis pour chaque cellule de chaque image traitée sont stockés dans un ou plusieurs fichiers afin de pouvoir y accéder pour traiter les résultats de manière statistique. É Calcul de la proportion de détections correctes. Pour chaque cellule 5, le coin choisi est comparé avec le coin qui contient réellement la pastille. La proportion de détections correctes sur l'ensemble 25 des images traitées est calculée. On peut ainsi récapituler la méthode. - Détection des coordonnées des cellules 5 - Pour chaque cellule 5: Construction du signal de référence ga -gb - Pour chaque coin: - Pour chaque pixel P de la zone de recherche associée au coin - Extraction d'un échantillon g centré sur le pixel P - Calcul du rapport de vraisemblance logarithmique NPw(g)=(ga gb)'g, - Calcul de l'entropie sur les valeurs de A - Choix du coin: celui qui contient la pastille n 2 est celui qui a la plus petite valeur d'entropie - Calcul de la proportion de détections correctes sur l'ensemble d'images traité L'algorithme se présente par exemple sous forme de fonctions IDL (Interface Definition Language), les résultats sont stockés dans des fichiers texte afin de pouvoir être réutilisés. On peut ainsi montrer des premiers résultats sur les images du fantôme 10 15 CD MAM 3.2. Une première série de tests a été effectuée sur des images du fantôme 10 CD MAM 3.2, et les performances du filtre non blanchisseur ont été comparées aux résultats obtenus par des radiologues lors d'une étude clinique. En ce qui concerne les conditions expérimentales, les images ont été acquises avec les paramètres présentés dans la Table 1. Série Piste/Filtre KV mAs Epaisseur de plexiglas 1 Rh/Rh 26 100 4,5 cm 2 Rh/Rh 26 50 4,5 cm 3 Rh/Rh 26 32 4,5 cm 4 Rh/Rh 32 100 7,5 cm Rh/Rh 32 50 7,5 cm 6 Rh/Rh 32 32 7,5 cm Table 2: paramètres d'acquisition des images du CD MAM 3.2 Les paramètres d'acquisition des séries 1 et 4 sont donnés par le mode automatique du mammographe par exemple le Senographe DMRTM. Les autres séries correspondent respectivement à 50 % et 32 % des doses précédentes. Cela s'explique par le fait que l'étude clinique portait sur une comparaison des scores en fonction du détecteur (film ou numérique). En ce qui concerne la comparaison avec les données cliniques, les Figures 14 à 16 montrent les performances de l'observateur mathématique nonblanchisseur par rapport aux observateurs humains pour vingt-quatre images. Chaque courbe représente le diamètre minimal logarithmique (mm) en fonction de l'épaisseur d'or logarithmique des pastilles 3 (pm). Les conditions expérimentales des courbes des Figures 14 à 16 sont respectivement 100 mAs, 45 mm de plexiglas, 32 mAs, 45 mm de plexiglas et 32 mAs, 75 mm de plexiglas. Les courbes correspondant aux résultats des radiologues sont des moyennes. La Figure 15 montre la variabilité inter-observateur au niveau des performances des radiologues. Les points sur la courbe de la Figure 17 correspondent à la moyenne des réponses et les lignes verticales représentent l'écart-type. Lorsque le contraste est très faible (petites épaisseurs d'or), les observateurs humains obtiennent des résultats très différents. On peut remarquer, en comparant la Figure 14 et la Figure 15, que les performances de l'observateur mathématique sont moins affectées que celles des observateurs humains lorsque la dose diminue. En revanche, elles sont plus sensibles au diffusé entraîné par une augmentation de l'épaisseur de plexiglas, comme le montrent la Figure 15 et la Figure 16. Néanmoins, dans tous les cas les courbes des différents observateurs ont la même allure. Cette première étude a permis de faire le lien entre les résultats obtenus par les observateurs humains et l'observateur mathématique. Toutefois, bien que les images observées aient été acquises dans les mêmes conditions, ce ne sont pas les mêmes. De plus, certains points, tels que l'influence de la calibration du système d'acquisition et du nombre d'images traité doivent être explorés plus en détail. La suite des tests a été effectuée avec des images du fantôme 10 CD MAM 3. 4, qui présente des objets d'intérêt de plus petite taille que le CD MAM 3.2. Les images ont été acquises avec les paramètres décrits dans la Table 3. Série Calibration Piste/Filtre kV mAs Epaisseur de plexiglas 7 Oui Rh/Rh 26 100 4,5 cm 8 Oui Rh/Rh 26 50 4,5 cm 9 Oui Rh/Rh 26 32 4,5 cm Oui Rh/Rh 32 100 7,5 cm 11 Oui Rh/Rh 32 50 7,5 cm 12 Oui Rh/Rh 32 32 7,5 cm 13 Non Rh/Rh 26 100 4,5 cm 14 Non Rh/Rh 26 50 4,5 cm Non Rh/Rh 26 32 4,5 cm 16 Non Rh/Rh 32 100 7,5 cm 17 Non Rh/Rh 32 50 7,5 cm 18 Non Rh/Rh 32 32 7,5 cm Table 3: paramètres d'acquisition des images du CD MAM 3.4 Le fait d'appliquer l'algorithme de scoring à un ensemble d'images et non à une seule image présente deux avantages. Tout d'abord, l'utilisation de moyennes d'ensemble, en particulier pour la construction du signal de référence, permet d'augmenter le rapport signal à bruit, comme le montrent les Figure 18A et 18B. Le rapport signal à bruit est plus important sur la Figure 18B qu'il ne l'est sur la Figure 18A. La comparaison des échantillons traités avec le modèle ainsi créé donne des résultats d'autant meilleurs que le bruit dans le modèle est faible. De plus, pour une cellule donnée, une fois le rapport de vraisemblance construit, il est appliqué successivement à toutes les images de l'ensemble. Cette opération permet d'estimer les performances de l'observateur mathématique sur la cellule traitée. Pour bien comprendre ce point, on considère les trois cas suivants. 1. Si la cellule 5 se situe dans une zone du fantôme 10 où les pastilles 3 ont un diamètre et une épaisseur importante, la détection de la pastille n 2 est effectuée correctement sur toutes les images de l'ensemble. Ce cas correspond aux cases blanches situées en haut à droite des images des Figures 19A et 19B (les résultats de la Figure 19A étant les résultats avant la correction et les résultats de la Figure 19B étant ceux après correction). Que l'on traite une ou plusieurs images, le résultat est le même. 2. Si la cellule 5 se situe dans une région du fantôme 10 où les pastilles 3 ont un diamètre et une épaisseur faibles, l'observateur mathématique ne détecte pas la pastille n 2. Le choix du coin de la cellule qui contient cette pastille est donc fait au hasard, il y a une chance sur quatre de donner la bonne réponse. Dans ce cas, si une seule image est traitée, la case correspondant à cette cellule a également une chance sur quatre d'être blanche. Si un ensemble d'images est traité, la case deviendra simplement hachurée ou doublement hachurée selon le code de la Figure 2. On peut observer ce phénomène à gauche sur les images des Figures 19A et 19B. 3. Si la cellule 5 se situe dans une zone du fantôme 10 où les caractéristiques des pastilles 3 rendent la détection difficile mais non impossible, celle-ci sera effectuée correctement sur certaines images mais pas sur toutes. Les cases correspondant à ces cellules se situent à la frontière des deux zones évoquées ci-dessus, et leur couleur varie suivant le nombre d'images de l'ensemble. Les images des Figures 19A et 19B montrent l'évolution des performances du filtre non blanchisseur en fonction du nombre d'images. Le changement de couleur d'une case peut avoir plusieurs significations. Une case doublement hachurée qui devient blanche quand le nombre d'images augmente correspond à une amélioration des performances due à l'augmentation du rapport signal à bruit. Dans le cas contraire, si une case blanche devient doublement hachurée, cela met en évidence une incertitude sur la détectabilité de la pastille n 2. En effet, plus le nombre d'images augmente, plus il y a de chances qu'une pastille 3 située juste à la limite de la zone de détection correcte ne soit pas localisée par l'observateur mathématique. Dans les cas 2 et 3 décrits ci-dessus, le traitement d'une seule image ne permet pas de tirer une conclusion directe quant à la détection de la pastille n 2. II faut appliquer les règles de correction plusieurs fois pour obtenir une frontière nette entre les zones de détection correcte et incorrecte. En revanche, pour une cellule donnée, l'utilisation d'un ensemble d'images apporte une information sur la proportion de détections correctes. Il est possible de fixer un seuil sur cette proportion pour décider si la pastille n 2 est considérée comme correctement détectée. C'est ce qui avait été fait pour obtenir les résultats sur les images du CD MAM 3.2. Mais la valeur du seuil est arbitraire. En revanche, cette information peut être utilisée pour construire un nouveau critère de décision. Le nouveau critère de décision consiste en l'utilisation d'intervalles de confiance sur la proportion de détection correcte. On définit ainsi une variante avantageuse du procédé de scoring déjà décrit dans les développements qui précèdent. Pour une cellule 5 donnée, on considère la proportion de détections correctes de la pastille n 2 par rapport au nombre d'images de l'ensemble. Quand le nombre d'images augmente, cette proportion tend vers une valeur qu'on nommera sensibilité de détection pour cette cellule 5. Afin d'élaborer un critère qui permette de décider si le résultat obtenu par l'observateur mathématique est valide, on calcule les intervalles de confiance sur la proportion de détections correctes. L'intervalle de confiance à 95 % associé à la proportion de détections correctes donne les bornes entre lesquelles la probabilité de trouver la sensibilité de détection est 0,95. Les intervalles de confiance ont été calculés avec la méthode de Wilson, qui 30 est appropriée pour un petit nombre d'images. Il est décrit par la formule suivante: X + k2 /2 knll2 k2 \v2 IC = 2 2 p(1 p) + n+k n+k \ 4n) où X est le nombre de détections correctes parmi les n images traitées, n est la proportion de détections correctes, n est le nombre d'images traitées et k est la déviation normale standard; On affecte une valeur de 1,96 à la déviation normale standard 5 correspondant au calcul d'intervalles de confiance à 95%. On peut donc maintenant parler d'un choix du critère de décision sur la détection. On considère le cas où la détection de la pastille n 2 est effectuée complètement au hasard. Etant donné qu'il y a une chance sur quatre de choisir le bon coin, la sensibilité de détection est 0,25. Le critère que l'on cherche à établir doit permettre de décider si l'observateur mathématique a effectivement détecté la pastille. Si c'est le cas, la sensibilité de détection est supérieure à 0,25. Le critère de décision choisi est donc le suivant: "Si la borne inférieure de l'intervalle de confiance à 95 % est supérieure à 0.25, alors la pastille n 2 a été détectée par l'observateur mathématique". La Figure 9A représentent les cellules bien détectées sur toutes les images. La Figure 20B représente les cellules bien détectées avec le nouveau critère de décision. Les Figures 20A et 20B montrent les performances du filtre non blanchisseur avec le nouveau critère de décision pour un ensemble de dix images. L'élargissement de la zone de détection correcte montre que les informations contenues dans les cellules affichées simplement hachurée sur les Figures 19A et 19B ont été prises en compte lors du calcul des intervalles de confiance. On va donc effectuer maintenant une comparaison avec de nouvelles données cliniques. É Influence du nombre d'images sur les résultats de l'observateur 30 mathématique. Les Figures 21 (100 mAs, 45 mm de plexiglas) et 22 (32 mAs, 45 mm de plexiglas) montrent que les performances du filtre non blanchisseur s'améliorent lorsque le nombre d'images augmente, en particulier pour une acquisition à faible dose. En effet, l'augmentation du rapport signal à bruit permet une meilleure détection des pastilles de petite taille. De plus, le calcul des intervalles de confiance est plus précis, ce qui permet d'effectuer une décision plus fine. É Influence de la dose sur les résultats de l'observateur mathématique. Sur la courbe de la Figure 23 correspondant aux images acquises à 32 mAs se situe au-dessus de celle des images acquises à 100 mAs. Cela signifie que les pastilles bien détectées ont un diamètre plus grand lorsque la dose diminue. En effet, dans ce cas le contraste est plus faible sur l'image et les petites pastilles sont plus difficiles à percevoir. É Influence de la calibration sur les résultats de l'observateur mathématique. L'influence de la calibration a été étudiée sur des images du fantôme 10 CD MAM 3.4 acquises avec les mêmes paramètres et sur le même mammographe (voir Table 3). La calibration du détecteur numérique a été effectuée entre l'acquisition des séries 12 et 13. Les paramètres des Figures 24A et 24B sont 12 images, 100 mAs et 45 mm de plexiglas. Les Figures 24A (avant correction) et 24B (après correction) montrent dans leur partie supérieure que les résultats obtenus par le filtre non blanchisseur sur des images acquises sur une machine mal calibrée présentent une zone blanche moins étendue dans le haut et le bas du fantôme. Cela signifie que les pastilles de fort et de faible diamètre sont moins bien détectées. Par conséquent, le score obtenu est moins bon. D'autre part, les règles de correction ont du être appliquées plusieurs fois de suite avant d'obtenir un profil de frontière lisse en raison du grand nombre de cellules correctement détectées mais isolées, et ce quel que soit le nombre d'images. Ce phénomène ne se produit pour des images acquises sur une machine bien calibrée (partie inférieure des Figures 24A et 24B) qu'à partir d'un nombre d'images supérieur à dix. É Mesure des performances d'observateurs humains Afin de comparer les résultats obtenus par l'observateur mathématique à ceux d'observateurs humains, une expérience a été mise en place. Quatre des images traitées par l'observateur ont été sélectionnées. Leurs conditions d'acquisition sont décrites dans le tableau suivant: Calibration Piste/Filtre kV mAs Epaisseur de plexiglas Oui Rh/Rh 26 100 4, 5 cm Oui Rh/Rh 26 32 4,5 cm Non Rh/Rh 26 100 4,5 cm Non Rh/Rh 26 32 4,5 cm Chacune de ces images a été lue trois fois par chaque observateur, dans un ordre aléatoire, cinq observateurs, dont deux médecins radiologues, ont participé à l'expérience. La lecture a été effectuée sur station de revue, et le choix des coins contenant les pastilles a été enregistré à l'aide d'un outil logiciel. Les lecteurs ont donc observé les images une par une et ont cliqué sur l'écran sur les cellules situées à la limite de la zone de visibilité des pastilles. Voici ici l'étude statistique des résultats obtenus par les observateurs humains. Une analyse de la variance a été réalisée sur les résultats à l'aide d'un logiciel. Pour une cellule donnée, les facteurs de variabilité considérés sont, par ordre d'importance décroissante: l'observateur, la calibration de la machine et la lecture (qui peut être considérée comme une réalisation). L'influence de l'interaction calibration/lecture a également été étudiée. La calibration et la lecture sont des facteurs fixes et croisés, l'observateur est un facteur aléatoire et imbriqué avec la calibration, dans la mesure où on pourrait prendre n'importe quel observateur pour extrapoler l'étude. L'analyse de la variance est réalisée pour un intervalle de confiance à 95 %. La variabilité introduite par chacun des facteurs étudiés est considérée comme significative quand la p-valeur associée est inférieure à 0,05. En 15 25 effet, dans ce cas, la probabilité que l'on a de se tromper en disant que la variabilité introduite par le facteur étudié est significative est inférieure à 5%. Les encadrés ci-dessous présentent les résultats donnés par le logiciel. La première colonne ( source ) donne la liste des facteurs étudiés, et les parenthèses indiquent que deux facteurs sont imbriqués. La dernière colonne ( P ) donne les p-valeurs associées à chaque facteur. Table 4: Analyse de la variance: images acquises à 100 mAs, 45 mm de plexiglas. Analyse de la variance pour Score2 Source DF SS MS F P Observat 4 8. 7481 2.1870 15.96 0.005 Calibrat(Observat) 5 0.6850 0.1370 0.91 0.512 Lecture2 2 0.4431 0.2215 1.29 0.328 Observat*Lecture2 8 1.3786 0.1723 1. 14 0.413 Error 10 1.5079 0.1508 Total 29 12.7627 Table 5: Analyse de la variance: images acquises à 32 mAs, 45 mm de plexiglas. Analyse de la variance pour Score Source DF SS MS F P Observat 4 4.1933 1. 0483 8.12 0.021 Calibrat(Observat) 5 0.6452 0.1290 0.59 0.705 Lecture 2 0. 3749 0.1874 2.75 0.124 Observat*Lecture 8 0.5458 0.0682 0.31 0.943 Error 10 2.1697 0.2170 Total 29 7.9289 On constate que le facteur observateur a une p-valeur inférieure à 0,05, il est donc la seule source de variabilité significative. Le second encadré donne les mêmes résultats, plus accentués, pour une faible dose. On peut ainsi effectuer une comparaison entre les résultats des différents observateurs. Etant donné que la variabilité introduite par le changement d'observateur est très importante, les performances de l'observateur mathématique sont comparées avec celles d'un observateur humain moyen en indiquant l'écarttype sur les résultats des lecteurs. Sur la Figure 24 et la Figure 25, les lignes en pointillés correspondent aux valeurs des diamètres correctement détectés par les observateurs humains (moyenne écart-type, moyenne, moyenne + écart-type). Les autres courbes représentent les résultats de l'observateur mathématique suivant le nombre d'images de l'ensemble. Les courbes des lecteurs humains sont plus lisses en raison du moyennage effectué sur les données. Au contraire, pour de faibles épaisseurs d'or, l'observateur mathématique détecte des pastilles dont les diamètres appartiennent à l'ensemble {2; 1,6; 1,25; 1; 0,8}, ce qui donne un aspect en escalier à la courbe. On constate que les résultats de l'observateur mathématique se situent sous la courbe moyenne+écart-type des résultats des observateurs humains pour douze images, quelle que soit la dose. Cependant, l'amélioration évoquée précédemment lorsqu'on augmente le nombre d'images est plus sensible au niveau des forts contrastes (épaisseur d'or supérieure à 0,16 pm). Il est donc envisageable d'augmenter encore le nombre d'images afin d'améliorer la corrélation entre les résultats des observateurs humains et du filtre non blanchisseur, en particulier pour les faibles contrastes. Toutefois il ne faut pas perdre de vue le fait que les performances des lecteurs humains sont très variables, en particulier pour les extrémités du fantôme, c'est à dire pour les très forts et très faibles contrastes. Dans ces conditions, l'utilisation d'un observateur mathématique offre l'avantage de fournir des résultats reproductibles, proches de ceux d'un observateur humain moyen dans la partie centrale du fantôme, et de même allure pour les extrémités. Résumé du nouveau procédé: 1. Détection des coordonnées des cellules du fantôme 2. Pour chaque cellule du fantôme: a. Calcul du signal de référence ga - gb b. Pour chaque coin de cellule: c. Définition d'un ensemble de Nc centres P de la zone d'intérêt pour le coin courant et pour chaque pixel P: i. Extraction d'un échantillon g correspondant à une zone d'intérêt centrée sur P ii. Calcul de la fonction de vraisemblancelogarithmique 2NPw (g) = (ga - gb)t g, d. Calcul de l'entropie de l'ensemble de Ne valeurs X ainsi obtenues e. Sélection de la zone d'intérêt d'entropie minimale f. Calcul de la proportion de détections correctes à partir d'un ensemble de N images traitées: une détection satisfaisante est validée si la borne inférieure de l'intervalle de confiance à une valeur donnée, par exemple à 95%, est supérieure à une valeur seuil, par exemple supérieur à 0.25 3. Utilisation des règles de correction standard du fantôme CD-MAM 4. Calcul du score de qualité image IQF (Image Quality Factor) à partir des résultats de détection pour l'ensemble des cellules du fantôme Les étapes c., d. et e. permettent de localiser le disque d'or de la cellule courante dans le cas où la position réelle et exacte du disque ne correspond pas aux spécifications. Cet effet a été observé et affecte les performances du calcul de score, en particulier dans le cas des disques les plus petits. La recherche dans un voisinage autour de la position théorique du disque (de taille Nc pixels) réduit les risques de manquer le disque. De cette façon, les coins sans pastille mènent à des ensembles de valeurs de X plats tandis le coin contenant la pastille mène à un ensemble de valeurs de contenant un pic. Le calcul de l'entropie des ensembles de valeurs X pour chaque coin permet donc de détecter le coin qui possède le disque d'or car l'entropie de l'ensemble des pour ce coin sera minimale. Ces différentes étapes permettent d'améliorer la sensibilité et la robustesse du calcul de score. L'étape f. rend la décision plus robuste. Si nous n'utilisions qu'une image, nous pourrions décider par chance que la détection de pastille est correcte dans une cellule donnée du fantôme. L'utilisation de plusieurs images acquises dans des conditions identiques permet de capturer les variations de la physique des rayons X (fluctuations quantiques) de sorte qu'une pastille peut ne pas être détectée sur chaque image. Pour chaque cellule, nous estimons à partir de N images la proportion de détections correctes. A partir de l'intervalle de confiance (par exemple à 95%) associé, nous décidons par exemple si la pastille a effectivement été détectée si sa borne inférieure excède 0.25 (1 chance sur 4 de localiser la pastille dans l'un des coins). 34 REVENDICATIONS. 1. Procédé d'évaluation de la qualité d'au moins une image radiographique d'un fantôme comportant une pluralité de cellules dont au moins une comporte au moins deux objets visualisables par radiographie, la position dans la cellule d'au moins un des deux objets étant connue, la position dans la cellule de l'autre objet étant aléatoire d'une cellule à une autre, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes selon lesquelles: - on détermine sur chaque image du fantôme les coordonnées de chaque cellule du fantôme; - pour chaque cellule du fantôme comportant au moins deux objets: - on calcule un niveau d'un signal radiographique de référence dans une zone de référence au droit du premier objet dont on connaît la position dans la cellule; - pour chaque zone de la cellule susceptible de comporter l'autre objet: - on définit une zone de recherche formée d'un ensemble de pixels; - pour chaque pixel de la zone de recherche: - on extrait un échantillon de signal dans une zone d'intérêt centrée sur le pixel et de même taille que la zone de référence; - on calcule un paramètre de vraisemblance entre l'échantillon et le signal de référence, la fonction de vraisemblance correspondant à un observateur mathématique; on calcule un paramètre qui caractérise l'allure de la surface représentative de l'ensemble des valeurs de vraisemblance ainsi 25 obtenues; - on sélectionne comme zone comportant l'autre objet la zone d'intérêt dont la surface présente l'allure d'un pic; - on calcule le score de qualité d'image à partir des résultats de détection pour l'ensemble des cellules du fantôme. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lorsqu'on souhaite évaluer la qualité d'un ensemble d'images, après la sélection de la zone comportant l'entropie minimale et avant le calcul du score de qualité d'image, il comporte les étapes selon lesquelles: on calcule une proportion de détections correctes à partir d'un ensemble d'images traitées; on calcule un intervalle de confiance autour de cette proportion de détections correctes; on déclare comme valide une détection si la borne inférieure de l'intervalle de confiance est supérieure à une valeur seuil; - on utilise des règles de correction standard du fantôme. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que pour obtenir le niveau du signal radiographique de référence: - on sélectionne la zone de référence de l'image contenant le premier objet en la centrant sur le centre de l'objet, le diamètre de la zone de référence étant légèrement supérieur à celui de l'objet; on sélectionne une zone de fond de l'image de même taille que la zone de référence sur une région de la cellule ne pouvant en aucun cas contenir d'objet; on effectue une moyenne d'ensemble des signaux sélectionnés pour chacune de ces zones; on soustrait le signal moyen de la zone de fond au signal moyen de la zone de référence. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le paramètre de vraisemblance est une fonction de vraisemblance logarithmique correspondant à observateur non blanchisseur sur la zone de recherche, ladite fonction étant définie par la formule: /tNPW(g)=(ga gb)tg, où g est le signal de l'échantillon de l'image dans la zone de recherche, ga 30 est le signal moyen de la zone de référence et gb est le signal moyen de la zone de fond. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le paramètre qui caractérise l'allure de la surface est un paramètre d'entropie, qui pour chaque zone k est défini par la formule: L hk = i,j,normlOg2\f,J,norm) _,j=1avec k E {1,...,N}. où k est la référence de la zone de la cellule susceptible de contenir l'autre objet, i. Horn, est la valeur de la vraisemblance logarithmique normalisée calculée pour le pixel (i,j) de la zone de recherche et L le nombre de pixels de la zone de recherche. 6. Procédé selon l'une des revendications 2 à 5, caractérisé en ce qu'on calcule les bornes de l'intervalle de confiance par la formule: z /2 112 i 2 12 le=X+k kn p(1 p)+) n+k2 n+k2 4n où X est le nombre de détections correctes parmi les n images traitées, p est la proportion de détections correctes, n est le nombre d'images traitées 15 et k est la déviation normale standard; 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'on affecte une valeur de 1,96 à la déviation normale standard correspondant au calcul d'intervalles de confiance à 95%. 8. Procédé selon l'une des revendications 2 à 7, caractérisé en ce qu'on affecte la valeur de 0.25 à la valeur seuil. 9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'on observe au moins une image d'un fantôme comportant deux pastilles dans chaque cellule, les cellules étant rectangulaires, une première pastille étant située au centre de chaque cellule, l'autre pastille étant située aléatoirement d'une cellule à l'autre dans l'un des quatre coins de chaque cellule. 10. Dispositif d'évaluation de la qualité d'au moins une image radiographique d'un fantôme comportant une pluralité de cellules dont au moins une comporte au moins deux objets visualisables par radiographie, la position dans la cellule d'au moins un des deux objets étant connue, la position dans la cellule de l'autre objet étant aléatoire, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens aptes à : - déterminer sur chaque image du fantôme les coordonnées de chaque cellule du fantôme; pour chaque cellule du fantôme comportant au moins deux objets: - des moyens aptes à calculer le niveau d'un signal radiographique de référence dans une zone de référence au droit du premier objet dont on connaît la position dans la cellule; - pour chaque zone de la cellule susceptible de comporter l'autre objet: - des moyens aptes à définir une zone de recherche formée d'un 15 ensemble de pixels; - pour chaque pixel de la zone de recherche: - des moyens aptes à extraire un échantillon de signal dans une zone d'intérêt centrée sur le pixel et de même taille que la zone de référence; - des moyens aptes à calculer la fonction de vraisemblance logarithmique entre l'échantillon et le signal de référence, la fonction de vraisemblance correspondant à un observateur mathématique; - des moyens aptes à calculer un paramètre caractéristique de la 25 surface représentative de l'ensemble des valeurs de vraisemblance ainsi obtenues; - des moyens aptes à sélectionner comme zone comportant l'autre objet la zone d'intérêt dont la surface présente l'allure d'un pic; et des moyens aptes à calculer le score de qualité d'image à partir des 30 résultats de détection pour l'ensemble des cellules du fantôme. 11. Dispositif selon la revendication 10, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens aptes à : observer plusieurs images du fantôme; - calculer la proportion de détections correctes à partir d'un ensemble d'images traitées; calculer un intervalle de confiance autour de cette proportion de détections correctes; - déclarer comme valide une détection si la borne inférieure de l'intervalle de confiance est supérieure à une valeur seuil; appliquer des règles de correction standard du fantôme. 12. Dispositif selon l'une des revendications 10 ou 11, caractérisé en ce qu'il est monté sur un dispositif d'acquisition d'images radiographiques. 13. Support de programme informatique comportant des moyens aptes mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 9 sur un 15 dispositif d'acquisition d'images radiographiques.