Brevet FR3069355A1 (20190125)

REVENDICATIONS1. Procédé d'enrichissement d'une base d'apprentissage destinée à l'entrainement d'un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, ledit procédé d'enrichissement comportant les étapes suivantes : A) à un instant « actualisé », réalisation d'un modèle d'une arcade dentaire d'un patient, ou « modèle de référence actualisé », et segmentation du modèle de référence actualisé de manière à réaliser, pour chaque dent, un « modèle de dent », et pour au moins un attribut de dent, affectation d'une valeur d'attribut de dent à chaque modèle de dent ; B) acquisition d'au moins une image de ladite arcade, ou « image actualisée », dans des conditions d'acquisition réelles ; C) pour chaque image actualisée, recherche de conditions d'acquisition virtuelles adaptées pour une acquisition d'une image du modèle de référence actualisé, dite « image de référence », présentant une concordance maximale avec l'image actualisée dans lesdites conditions d'acquisition virtuelles, et acquisition de ladite image de référence ; D) identification, dans l'image de référence, d'au moins une zone représentant un modèle de dent, ou « zone de dent de référence » et, par comparaison de l'image actualisée et de l'image de référence, détermination, dans l'image actualisée, d'une zone représentant ledit modèle de dent, ou « zone de dent actualisée » ; E) affectation, à ladite zone de dent actualisée, de la ou des valeurs d'attribut de dent dudit modèle de dent ; F) ajout de l'image actualisée enrichie d'un descriptif de ladite zone de dent actualisée et de sa ou ses valeurs d'attribut de dent, ou « image historique », dans la base d'apprentissage.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication immédiatement précédente, dans lequel ledit attribut de dent est choisi parmi un numéro de dent, un type de dent, un paramètre de forme de la dent, un paramètre d'apparence de la dent, un paramètre relatif à l'état de la dent, un âge pour le patient, ou une combinaison de ces attributs.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on traite chaque image actualisée pour réaliser au moins une carte actualisée représentant, au 49 moins partiellement, une information discriminante et, à l'étape C), la recherche, pour ladite image actualisée, comporte les étapes suivantes : Cl) détermination de conditions d'acquisition virtuelles à tester ; C2) réalisation d'une image de référence du modèle de référence 5 actualisé dans lesdites conditions d'acquisition virtuelles à tester ; C3) traitement de l'image de référence pour réaliser au moins une carte de référence représentant, au moins partiellement, l'information discriminante ; C4) comparaison des cartes actualisée et de référence de manière à 10 déterminer une valeur pour une fonction d'évaluation, ladite valeur pour la fonction d'évaluation dépendant des différences entre lesdites cartes actualisée et de référence et correspondant à une décision de poursuivre ou de stopper la recherche de conditions d'acquisition virtuelles approximant lesdites conditions 15 d'acquisition réelles avec plus d'exactitude que lesdites conditions d'acquisition virtuelles à tester déterminées à la dernière occurrence de l'étape Cl) ; C5) si ladite valeur pour la fonction d'évaluation correspond à une décision de poursuivre ladite recherche, modification des conditions 20 d'acquisition virtuelles à tester, puis reprise à l'étape C2).\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication immédiatement précédente, dans lequel l'information discriminante est une information de contour.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des deux revendications immédiatement précédentes, dans lequel ladite recherche des conditions d'acquisition virtuelles à l'étape C) est 25 effectuée en utilisant une méthode métaheuristique, de préférence évolutionniste, de préférence un algorithme de recuit simulé\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les étapes A) à C) sont remplacées par les étapes suivantes : A') à un instant initial, réalisation d'un modèle d'une arcade dentaire d'un patient, ou 30 « modèle de référence initial », et segmentation du modèle de référence initial de manière à réaliser, pour chaque dent, un « modèle de dent », et pour au moins un 50 attribut de dent, affectation d'une valeur d'attribut de dent à chaque modèle de dent ; B') à un instant actualisé, acquisition d'au moins une image de ladite arcade, ou « image actualisée », dans des conditions d'acquisition réelles ; 5 C') recherche, par déformation du modèle de référence initial, d'un modèle de référence actualisé et de conditions d'acquisition virtuelles adaptés pour une acquisition d'une image du modèle de référence actualisé, dite « image de référence », présentant une concordance maximale avec l'image actualisée dans lesdites conditions d'acquisition virtuelles. 10\n<CLM>\1\tProcédé d' entrainement d'un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, ledit procédé comportant un enrichissement d'une base d'apprentissage suivant un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes de manière à acquérir une pluralité d'images historiques, puis l'utilisation de ladite base d'apprentissage pour entrainer ledit dispositif d'apprentissage profond.