Brevet FR3068813A1 (20190111)

REVENDICATIONS1. Procédé (100) de propagation automatique dans une (N+1)-ième dimension d'une segmentation d'images initialisée en dimension N, 1\b2, pour l'obtention d'une segmentation finale de dimension N+1 dans une série ordonnée (le, ..., In) de représentations d'images, comportant les étapes suivantes : - acquisition (102) de la série ordonnée (le, In), dans ladite (N+1)-ième dimension, de représentations d'images de dimension N, - segmentation initiale (104) en dimension N d'une région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4) dans les première et dernière représentations d'images (le, I,) de la série ordonnée, pour l'obtention respective de premier et dernier masques (Mo, Mn) de segmentations initiales de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4), caractérisé en ce qu'il comporte en outre les étapes suivantes : - estimation (106) de paramètres (La, Ld) de recalage entre les premier et dernier masques (Mo, Mn) de segmentations initiales de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4), - propagation automatique ascendante (108) de la segmentation initiale de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4), à partir de la première représentation d'image (Io), à toutes les autres représentations d'images de la série ordonnée par recalage de proche en proche jusqu'à la dernière (In), - propagation automatique descendante (108) de la segmentation initiale de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4), à partir de la dernière représentation d'image (In), à toutes les autres représentations d'images de la série ordonnée par recalage de proche en proche jusqu'à la première (Io), et - combinaison (110,\n<CLM>\1\tdes propagations automatiques ascendante et descendante entre elles à l'aide d'un changement de repère, entre les première et dernière représentations d'images (le, I,), obtenu par application des paramètres de recalage (La, Ld) estimés.\n<CLM>\1\tProcédé (100) de propagation automatique d'une segmentation d'images selon la revendication 1, dans lequel la combinaison (110,\n<CLM>\1\tdes propagations automatiques ascendante et descendante (108) entre elles à l'aide dudit changement de repère est en outre réalisée à l'aide de coefficients de pondération prédéterminés 20 appliqués aux résultats des propagations ascendantes et descendantes (108), ces coefficients incluant : - des coefficients décroissant de la première à la dernière représentation d'image pour la propagation automatique ascendante, 5 et - des coefficients décroissant de la dernière à la première représentation d'image pour la propagation automatique descendante.\n<CLM>\1\tProcédé (100) de propagation automatique d'une segmentation d'images 10 selon la revendication 1 ou 2, dans lequel : - le recalage entre les premier et dernier masques (Mo, Mn) de segmentations initiales de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4) dont les paramètres sont estimés (106) est un recalage non linéaire, notamment un recalage difféomorphique symétrique, et 15 - chaque recalage de proche en proche exécuté pour chaque propagation automatique ascendante ou descendante (108) est un recalage non linéaire, notamment un recalage difféomorphique symétrique, calculé entre deux représentations d'images successives de la série ordonnée (le, I' ..., In). 20\n<CLM>\1\tProcédé (100) de propagation automatique d'une segmentation d'images selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel : - les propagations automatiques ascendante et descendante (108) comportent le calcul de champs de déplacements spécifiques ascendants et descendants (V' VV,) entre, d'une part, respectivement 25 les première et dernière représentations d'images (le, 1,), et, d'autre part, chacune des autres représentations d'images de la série ordonnée (le, I' 1,), et - la combinaison (110,\n<CLM>\1\tdes propagations automatiques ascendante et descendante (108) entre elles comporte : 30 - une amélioration (110) du calcul des champs de déplacements spécifiques ascendants (V,) par une prise en compte des champs de déplacements spécifiques descendants (VV,) à l'aide d'un changement de repère obtenu par application des paramètres de recalage (1_,) du premier vers le dernier masque de segmentation 35 initiale de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4), et 21 - une amélioration (110) du calcul des champs de déplacements spécifiques descendants (VV,) par une prise en compte des champs de déplacements spécifiques ascendants (V,) à l'aide d'un changement de repère obtenu par application des 5 paramètres de recalage (Ld) du dernier vers le premier masque de segmentation initiale de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4).\n<CLM>\1\tProcédé (100) de propagation automatique d'une segmentation d'images selon la revendication 4, dans lequel : - la combinaison (110,\n<CLM>\1\tdes propagations automatiques 10 ascendante et descendante (108) entre elles comporte en outre une combinaison supplémentaire (112) des champs de déplacements spécifiques ascendants et descendants améliorés (A' B,) à l'aide du changement de repère, entre les première et dernière représentations d'images (le, 1,), obtenu par application des paramètres de recalage 15 estimés (La, Ld), pour l'obtention de champs de déplacements ascendants ou descendants optimisés (P,), et - on obtient (112) des masques de segmentations (Mo, ..., M, ..., Mn) sur toutes les représentations d'images de la série ordonnée (le, 1' ..., In) par application de ces champs de déplacements ascendants ou 20 descendants optimisés (P,) au premier masque (Mo) de segmentation initiale de la première image (10) ou au dernier masque (Mn) de segmentation initiale de la dernière image (In).\n<CLM>\1\tProcédé (100) de propagation automatique d'une segmentation d'images selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel : 25 - la segmentation initiale (104) en dimension N est réalisée sur plusieurs régions d'intérêts (Z1, Z2, Z3, Z4) dans les première et dernière représentations d'images (le, In) de la série ordonnée (le, 1' ..., In), pour l'obtention respective de premier et dernier masques de segmentations initiales de chaque région d'intérêt, et 30 - l'estimation des paramètres de recalage (106), les propagations automatiques ascendante et descendante (108) ainsi que leur combinaison entre elles (110,\n<CLM>\1\tsont réalisées pour chaque région d'intérêt initialement segmentée.\n<CLM>\1\tProcédé (100) de propagation automatique d'une segmentation d'images 35 selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel : 22 - une série longue ordonnée, dans ladite (N+1)-ième dimension, de représentations d'images de dimension N est préalablement acquise (102) et subdivisée en une pluralité de séries ordonnées successives, - la segmentation initiale (104) en dimension N de la région d'intérêt 5 (Z1, Z2, Z3, Z4) est réalisée dans les première et dernière représentations d'images de chaque série ordonnée, sachant que la première représentation d'image de chaque série ordonnée à partir de la deuxième est aussi la dernière représentation d'image de la série ordonnée qui la précède, et 10 - l'estimation (106) des paramètres de recalage, les propagations automatiques ascendante et descendante (108) ainsi que leur combinaison entre elles (110,\n<CLM>\1\tsont réalisées pour chaque série ordonnée de la série longue ordonnée.\n<CLM>\1\tProcédé (100) de propagation automatique d'une segmentation d'images 15 selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l'acquisition (102) est une acquisition mono- ou multi-modale d'images I RM, chaque représentation d'image incluant N=2, 3 ou 4 dimensions parmi : - au moins deux de trois dimensions spatiales possibles, - une dimension temporelle, et 20 - une dimension modale, la série ordonnée (le, ..., 1,, ..., In) étant acquise dans la (N+1)-ième dimension sélectionnée parmi : - l'une des trois dimensions spatiales possibles, - la dimension temporelle, et 25 - la dimension modale.\n<CLM>\1\tProgramme d'ordinateur (30) téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur (26), caractérisé en ce qu'il comprend des instructions (40, 42, 44, 46, 48,\n<CLM>\1\tpour l'exécution des étapes d'un procédé (100) de propagation 30 automatique d'une segmentation d'images selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.\n<CLM>\1\tDispositif (10) d'acquisition et de segmentation d'images par propagation automatique dans une (N+1)-ième dimension d'une segmentation d'images initialisée en dimension N, 1\b2, pour l'obtention d'une segmentation finale de dimension N+1 35 dans une série ordonnée (le, I' In) de représentations d'images, comportant : 23 - des moyens (12,\n<CLM>\1\td'acquisition d'une série ordonnée (Io, I' 1,), dans ladite (N+1)-ième dimension, de représentations d'images de dimension N, - une mémoire (28) pour le stockage de premier et dernier masques 5 (Mo, Mn) de segmentations initiales respectives en dimension N d'une région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4) dans les première et dernière représentations d'images (Io, In) de la série ordonnée, caractérisé en ce qu'il comporte en outre un processeur (26) programmé pour : - estimer (44) des paramètres (La, Ld) de recalage entre les premier et 10 dernier masques (Mo, Mn) de segmentations initiales de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4), - propager automatiquement (46) de façon ascendante la segmentation initiale de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4), à partir de la première représentation d'image (Io), à toutes les autres 15 représentations d'images de la série ordonnée par recalage de proche en proche jusqu'à la dernière (1,), - propager automatiquement (46) de façon descendante la segmentation initiale de la région d'intérêt (Z1, Z2, Z3, Z4), à partir de la dernière représentation d'image (1,), à toutes les autres 20 représentations d'images de la série ordonnée par recalage de proche en proche jusqu'à la première (Io), et - combiner (48,\n<CLM>\1\tles propagations automatiques ascendante et descendante entre elles à l'aide d'un changement de repère, entre les première et dernière représentations d'images (Io, 1,), obtenu par 25 application des paramètres de recalage (La, Ld) estimés.