FR 2819330 A1 20020712 FR 0100342 A 20010111 La présente invention concerne un procédé pour traiter les images du cerveau humain et plus particulière- ment un procédé pour séparer par segmentation les parties de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal dans les images du cerveau humain fournies par un dispositif d'imagerie à résonance magnétique (RM), ainsi qu'un procédé pour calculer leurs valeurs respectives. Des recherches médicales d'une ampleur considérable dans le domaine de la structure et du rôle joué par le cerveau, qui régit toutes les fonctions physiologiques chez l'homme, ont déjà été effectuées, et des progrès remarquables ont également été faits dans les techniques médicales pour découvrir et guérir différentes maladies cérébrales. Avec de tels progrès des techniques médicales des images visuelles à usage médical telles que celles obtenues à l'aide de dispositifs de tomographie assistée par ordinateur ou tomodensitométrie et de photographie à résonance magnétique, ont joué un très grand rôle en tant qu'aide au diagnostic. On peut s'attendre, d'une manière tout à fait raisonnable, à la poursuite des progrès dans les techniques de diagnostic utilisant avantageusement de telles images visuelles. Cependant, dans le cas de maladies cérébrales dégénératives telles que celles accompagnant une atrophie du cerveau comme par exemple la maladie d'Alzheimer et la paralysie cérébrale, on constate une entière dépendance, établie sur la base de l'évaluation subjective de spécialistes du diagnostic radiologique, qui examinent les images obtenues par résonance magnétique à l'oeil nu pour établir un diagnostic déterminant si une telle maladie a été réellement contractée. Malheureusement, on n'a pas encore développé un procédé de diagnostic précoce pour déterminer si une maladie est apparue ou non au moyen d'une norme objective telle que l'examen du degré d'atrophie de chaque tissu à l'aide d'une mesure quantitative du degré d'atrophie de la matière blanche et de la matière grise dans le cerveau et l'augmentation résultante du volume du fluide cérébrospinal. Etant donné que l'atrophie de la matière blanche et de la matière grise et la maladie, qui les accompagne, du fluide cérébro-spinal sont les phénomènes les plus usuels observés chez les patients atteints de maladies cérébrales dégénératives, un calcul quantitatif du degré d'atrophie de tissus suspects, un suivi de la variation de leurs volumes et une comparaison de ces volumes à ceux de personnes normales non atteintes pour apprendre le degré d'atrophie réelle comparative, peut s'avérer une procédure plus fondamentale et objective destinée à être utilisée dans le diagnostic de telles maladies. Cependant, compte tenu de la structure compliquée du cerveau humain et également des particularités physiques des images obtenues par résonance magnétique, avec ces images il se pose un problème de l'artefact de volume partiel dû aux tailles de pixels tridimensionnels, lorsqu'ils sont photographiés dans des tranches d'une épaisseur finie (habituellement comprise entre 3 mm et 5 mm) et exprimés en une seule valeur de gris unifiée en chaque emplacement. Néanmoins on n'a pas encore inventé un procédé pour séparer par segmentation les parties respectives de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal les unes par rapport aux autres dans une image obtenue par résonance magnétique, qui présente un effet de parasitage ou de flou qui est lié au problème mentionné précédemment de l'artefact de volume partiel, pour tenir compte de ce problème. On n'a également développé aucun procédé pour réaliser le calcul quantitatif du volume respectivement de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal, qui constituent le cerveau humain. De telles recherches élémentaires n'ont été entreprises que par certaines équipes individuelles pour segmenter l'ensemble de la région cérébrale dans les images obtenues par résonance magnétique, et d'autres ten- tatives ont été faites pour séparer par segmentation les régions de la matière blanche et de la matière grise dans des images pondérées T1 à l'aide de moyens semiautomatiques, au moyen d'un actionnement manuel de l'interface. Cependant, étant donné que ces recherches et tentatives sont entreprises avec des images pondérées Tl, qui peuvent difficilement fournir un bon contraste entre la matière blanche et la matière grise, en tant qu'objets d'expérimentation, toute présentation précise de chaque tissu était impossible, sans parler de l'inefficacité liée au temps important qui est invariablement nécessaire, en raison de l'opération manuelle, ce qui laisse subsister le problème encore insurmontable lié à l'impossibilité de traiter séparément le fluide cérébro-spinal. Un but de la présente invention est de fournir des moyens pour séparer par segmentation les parties respectives de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal et-par conséquent un moyen de calculer le volume de chacun de ces trois éléments dans les images fournies par un dispositif d'imagerie à résonance magnétique. Un autre but de la présente invention est de fournir un procédé pour déterminer la valeur de gris pour la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébrospinal dans une image du cerveau, fournie sans norme absolue, et de ce fait pour déterminer le seuil de manière à éventuellement segmenter chacun des éléments. Un autre but de la présente invention est de fournir un procédé permettant une prédiction et un diagnostic précoces d'une maladie cérébrale chez un patient susceptible de contracter une maladie neuro-dégénérative, par calcul des volumes respectifs de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal dans son cerveau et comparaison de ces valeurs à celles de personnes normales, de manière à réaliser un suivi de leurs modifications. Selon un premier aspect, le procédé de traitement d'images obtenu par résonance magnétique en vue d'atteindre de tels objectifs consiste, selon la présente invention, à séparer par segmentation la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal et calculer ainsi leurs volumes respectifs dans des images de densité protonique et dans des images pondérées T2 de la même coupe axiale provenant des tranches préparées par le scanner à résonance magnétique, ledit procédé comprenant un premier processus de calcul du nombre de pixels formant chacun deux composants mutuellement différents desdites parties, en tenant compte du rapport des deux composants ; un deuxième processus destiné à décider d'un seuil sur la base des nombres de pixels calculés dans le premier processus cidessus, pour séparer les deux parties d'une région, qui a été parasitée par le chevauchement de deux composants ; et un troisième processus pour calculer le volume de chaque composant à partir des images segmentées, au moyen du seuil décidé dans le deuxième processus indiqué ci-dessus. Selon un second aspect les caractéristiques détaillées du procédé de séparation par segmentation de la matière blanche et de la matière grise et du calcul de leurs volumes selon la présente invention résident dans la mise en oeuvre de quatre processus : un premier processus pour retirer la partie du cerveau d'une image de densité protonique et retirer également la région correspondant à une image pondérée T2, un deuxième processus pour retirer la partie du cerveau et de la moelle épinière à partir d'une image pondérée T2 qui a subi le traitement du premier processus et pour retirer la même région correspondant à cette partie du cerveau et de la moelle épinière à partir d'une image de densité protonique, un troisième processus pour calculer les artefacts respectifs de volumes partiels de la matière blanche et de la matière grise dans une image de densité protonique, d'où la partie concernant le cerveau et la moelle épinière ont été retirées au moyen du deuxième processus, en laissant subsister uniquement les parties des deux composants indiqués précédemment, et un quatrième processus pour calculer les volumes respectifs de la matière blanche et de la matière grise moyennant l'utilisation d'une information concernant les artefacts de volumes partiels de la matière blanche et de la matière grise telle qu'elle a été calculée lors du troisième processus et également moyennant l'utilisation d'une information concernant les tranches, telles qu'elle est fournie par le dispositif de tomodensitométrie. Selon une autre caractéristique de l'invention, dans le procédé selon le deuxième aspect, ledit premier processus comprend : une première étape d'élimination de l'arrière-plan sombre d'une image de densité protonique du cerveau humain, une deuxième étape de réglage de la distribution des valeurs de gris dans une image de densité protonique de telle sorte que les distributions des valeurs de gris peuvent être rendues similaires à une vue pour clarifier et mettre en évidence le contraste entre les valeurs de gris de la partie intérieure du cerveau et les valeurs de gris de la couche de graisse l'entourant, dans toutes les tranches, une troisième étape de segmentation pour séparer et extraire la partie intérieure du cerveau à partir du cortex et de la couche de graisse, qui l'entoure, dans une image de densité protonique, pour laquelle les valeurs de gris ont été réglées lors de la deuxième étape indiquée précédemment, et une quatrième étape de séparation par segmentation de la portion de la partie intérieure du cerveau dans une image pondérée T2 correspondante moyennant l'utilisation d'une image de densité protonique, dans laquelle la partie intérieure a été segmentée. Selon une autre caractéristique de l'invention, dans le procédé selon le deuxième aspect ledit deuxième processus est caractérisé en ce que la valeur maximale parmi toutes les valeurs de gris, qui chevauchent la courbe de distribution gaussienne après l'histogramme obtenu pour une image pondérée T2 de la région intérieure du cerveau, est recherchée et est déterminée à partir de la valeur de gris la plus faible pour les pixels représentant le fluide cérébro-spinal. Selon une autre caractéristique de l'invention, dans le procédé selon le deuxième aspect le troisième processus comprend : une première étape de production d'un premier histogramme (H) pour une image de densité protonique (PD), qui contient uniquement la matière blanche et la matière grise, une deuxième étape de calcul de l'artefact de volume partiel (PV1) de la matière blanche à partir du premier histogramme (H) produit lors de ladite première étape indiquée précédemment, une troisième étape de production d'un second histogramme à partir de l'image, qui subsiste après que la partie concernant uniquement le cerveau et la moelle épinière a été retirée de l'image du cerveau et de la moelle épinière pour la mise en oeuvre dudit deuxième processus indiqué précédemment, une quatrième étape de calcul de l'artefact de volume partiel (PV1) uniquement du cerveau et de la moelle épinière à partir du second histogramme produit par ladite troisième étape indiquée précédemment, une cinquième étape de calcul de l'artefact de volume partiel (PV2) de la matière blanche dans la région, d'où ladite partie correspondant uniquement au cerveau et la moelle épinière a été éliminée, une sixième étape de calcul de l'artefact de volume partiel de la matière grise par soustraction de la somme des artefacts de volumes partiels (PV1 + PV2) de la matière blanche, calculée au moyen desdites deuxième et cinquième étapes indiquées précédemment, à partir du nombre total de valeurs de pixels dudit premier histogramme, une septième étape de production d'un troisième histogramme incluant lesdits premier et second histogrammes, une huitième étape de réglage, en tant que seuil, de la première valeur de gris de sorte que la valeur intégrale de la fonction de distribution, alors qu'elle est calculée en augmentant la valeur de gris dans ledit troisième histogramme, prend une valeur pour la première fois supérieure à ladite somme (pvi + PV2) des artefacts de volumes partiels de la matière blanche, et une neuvième étape de production d'une image, dans laquelle la matière blanche et la matière grise sont segmentées dans chaque tranche au moyen du seuil réglé lors de ladite huitième étape indiquée précédemment. Selon une autre caractéristique de l'invention, lors de ladite deuxième étape, les valeurs de gris respectives concernant uniquement la matière blanche et la matière grise, yl et y2, sont extraites par production d'un histogramme pour l'image de densité protonique, dans laquelle la matière blanche et la matière grise seules subsistent dans une tranche d'une certaine épaisseur après que l'ensemble du cerveau et de la moelle épinière ait été retiré, et la valeur de gris G, qui apparaît lorsque la matière blanche possédant la valeur de gris yl occupe z % et que la matière grise possédant la valeur de gris y3 occupe (100-z) % de la totalité sur une certaine épaisseur, est calculée au moyen de l'équation suivante : z z G = yl.-----+ y3. (1------) 100 100 et au moyen du procédé de calcul dudit pourcentage z % en tant que pixels pour l'artefact de volume partiel de la matière blanche, dans une telle valeur de gris, la somme totale du nombre de pixels pour l'artefact de volume partiel de la matière blanche et les valeurs de yl à y3 est calculée conformément à l'équation suivante : y3 z z z PV1 = f H (yl.---+ y3. (1----)).---dy yl 100 100 100 Selon une autre caractéristique de l'invention, ladite quatrième étape indiquée précédemment lorsque, dans un histogramme W pour l'image du cerveau et de la moelle épinière mélangée à la matière blanche et à la matière grise après que la partie concernant uniquement le cerveau et la moelle épinière a été retirée de l'image de densité protonique (PD) obtenue au moyen dudit troisième processus, la valeur de gris y3 pour le cerveau et la moelle épinière et la valeur de gris y2 pour les autres composants sont extraites et le cerveau et la moelle épinière possédant la valeur de gris y3 occupent z % et les composants autres que le cerveau et la moelle épinière, possédant la valeur de gris y2 occupent (100-z) % de l'ensemble, alors la valeur de gris G, qui apparaît cette fois, est calculée conformément à l'équation suivante : z z G = y2. (1----) + y3.--- 100 100 et le nombre total des pixels pour les valeurs de gris y2 et y3 correspondant aux artefacts de volumes partiels du cerveau et de la moelle épinière est calculé au moyen de l'équation suivante y3 z z z PCSF2 = f W (y2. (1----+ y3.---).---dy Y2 100 100 100 Selon une autre caractéristique de l'invention, lors de ladite étape 5 telle qu'indiquée précédemment, en supposant que W'est la fonction de distribution de l'histogramme pour la partie restante après que les pixels pour l'artefact de volume partiel correspondant uniquement au cerveau et à la moelle épinière ont été retirés, l'artefact de volume partiel de la matière blanche est cal- culé au moyen de l'équation suivante : y3 z z z PV2 = f W (yl.---+ y3. (1----)).---dry yl 100 100 100 Selon une autre caractéristique de l'invention, en supposant que le nombre de tranches contenant la matière blanche extraite (ou la matière grise) est égal à N, que la distance entre des tranches est égale à D, que le nombre des pixels constituant la matière blanche (ou la matière grise) extraite de la i-ème tranche est Lp, que la longueur horizontale d'un pixel est X et que la longueur verticale d'un pixel est Y et que le numéro d'une tranche est désigné par Si, le volume total de la matière blanche et de la matière grise dans l'ensemble des tranches d'image produites au moyen dudit quatrième processus ndiqué précédemment est calculé au moyen de l'équation suivante : i=l 2 D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description donnée ciaprès prise en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 représente un schéma-bloc servant à représenter le système de commande et la structure du dispositif pour un traitement d'images du cerveau conformément à la présente invention ; - la figure 2 représente une tranche d'une image de densité protonique, utilisée pour l'extraction de parties concernant la matière blanche et de la matière grise ; - la figure 3 représente une tranche d'image pondérée T2, utilisée pour l'extraction des parties concernant le fluide spinal cérébral ; - la figure 4 est un histogramme pour l'image initiale de densité protonique ; - la figure 5 est une tranche de l'image de densité protonique, dont l'arrière-plan sombre a été retiré ; - la figure 6 est une tranche de l'image de densité protonique, dont la valeur de gris est réglée ; - la figure 7 est une tranche de l'image de densité protonique, dans laquelle l'intérieur du cerveau a été marqué ; - la figure 8 est une tranche de l'image de densité protonique, dans laquelle l'intérieur du cerveau a été segmenté de façon définitive ; - la figure 9 est une tranche de l'image pondérée T2, dans laquelle l'intérieur du cerveau a été segmenté ; - la figure 10 est une illustration du processus de calcul de la valeur moyenne de gris de chaque pixel pour des intensités réciproquement différentes de signaux, à partir de lieux possédant une certaine épaisseur ; - la figure lia est une tranche de l'image obtenue par résonance magnétique, qui est prise dans une section axiale d'une épaisseur de 3 mm ; - la figure llb est une tranche de l'image obtenue par résonance magnétique, qui est prise dans une section axiale d'une épaisseur de 10 mm ; - la figure 12 est une illustration de la segmentation des images par des valeurs discriminantes dans une région dans laquelle deux composants réciproquement différents sont mélangés dans une zone floue ; - la figure 13 est une illustration de la décision prise concernant la valeur de gris minimale du fluide cérébro-spinal dans une image pondérée T2 ; - la figure 14 est une tranche pondérée T2 de l'image, dans laquelle la partie correspondant au fluide cérébro-spinal a été retirée ; - la figure 15 est une tranche de l'image de densité protonique, dont la partie correspondant au fluide cérébro-spinal a été retirée ; - la figure 16 est une tranche de l'image de la partie correspondant au fluide cérébro-spinal, qui a été retiré d'une image à densité protonique ; - la figure 17 est ne illustration servant à présenter la relation correspondante entre la partie correspondant au fluide cérébro-spinal dans une image pondérée T2 et ce dans une image de densité protonique ; - la figure 18 est un histogramme pour une image de densité protonique ; - la figure 19 est un histogramme utilisé pour le calcul de l'artefact de volume partiel de la matière blanche ; - la figure 20 est un histogramme préparé pour fixer les valeurs discriminantes ; et - la figure 21 représente une tranche d'une image de densité protonique montrant les parties séparées par segmentation de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal. Ci-après, on va décrire l'agencement et le fonctionnement de la présente invention. La figure 1 est un schéma-bloc montrant le mode de commande et de traitement associé au dispositif de production d'images par résonance magnétique selon la présente invention. Le fichier d'images fourni par un dispositif d'introduction d'images par résonance magnétique est transféré par l'intermédiaire d'un dispositif d'interface 2 à l'unité 3 de traitement d'images. Ladite unité 3 de traitement d'images mémorise les données d'image convoyées dans sa mémoire principale 4 et charge le programme pour séparer par segmentation la matière blanche et la matière grise, préparé conformément à la présente invention et mémorisé dans une mémoire auxiliaire 5. Les images de la matière blanche et de la matière grise séparées par le seuil fixé à cet effet, après l'exécution d'un traitement préliminaire, sont délivrées par un dispositif 6 de sortie d'images et simultanément les volumes calculés respectifs de la matière blanche et de la matière grise sont mémorisés dans une base de données d'image. La base de données d'image conserve les données d'image de la matière blanche et de la matière grise calculées et de leurs volumes calculés, ainsi que d'autres données concernant la personne concernée (personne normale ou un patient), à savoir son sexe, son âge, son nom, etc. Les dispositifs pour former des images du cerveau incluent des dispositifs utilisant la tomodensitométrie, un scanner à résonance magnétique (RM), etc., mais les fichiers d'images traités conformément à la présente invention sont ceux obtenus au moyen du scanner à résonance magnétique. En outre les dispositifs servant à délivrer les images extraites doivent être pourvus d'une fonction d'affichage d'une manière permettant à l'utilisateur d'identifier les données d'image traitées, par exemple une imprimante, un moniteur ou analogue. La taille d'une tranche d'image du cerveau fourni par le scanner à résonance magnétique est de 256 x 256, contenant chacun une image dans laquelle chaque pixel est exprimé par une valeur de gris s'étageant entre 0 et 4095. Un pixel est structuré au moyen de 2 octets et une tranche de l'image de résonance magnétique du cerveau est représen- tée par 256 x 256 x 2 = 128 k. octets. Dans l'en-tête de ce fichier sont mémorisées l'ensemble des différentes données allant de celles concernant la construction et le format des images, à une information personnelle concernant un patient. Dans la présente invention, l'information concernant de telles tranches d'image est convertie en des fichiers du type carte de gris portable (PGM) à 8 bits, et est ensuite utilisée pour séparer par segmentation la matière blanche et la matière grise. Dans ce processus, chaque pixel du fichier d'images est exprimé par une image de valeurs de gris s'étageant entre 0 et 255, représentées par 8 bits. Les tranches de l'image utilisée dans la présente invention pour la séparation par segmentation et le calcul du volume de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal, sont des images de densité protonique et des images pondérées T2 obtenues par photographie des mêmes coupes axiales de la partie du cerveau complet, en dehors de toutes les tranches de tomographies fournies par le scanner à résonance magnétique. Ces deux types de tranches sont constitués chacun d'environ 15 tranches. Les tranches d'images, photographiées latéralement et ayant chacune 5 mm d'épaisseur et qui s'étendent vers le haut à partir de l'extrémité inférieure (hauteur de l'oeil) et avec une valeur de gris comprimée, fournissent des aspects qui diffèrent les uns des autres en fonction des positions différentes dans lesquelles les images sont formées. Les différentes tranches prises à partir des sections inférieures portent une zone relativement faible de l'ensemble du cerveau ainsi-que des parties du cervelet, des yeux, de l'arrière du cerveau, etc., alors que dans les sections médianes, les images sont les plus grandes, et prennent un aspect elliptique, en montrant au centre le ventricule cérébral ressemblant à un papillon. Lorsqu'on se rapproche de la section la plus haute, les images se transforment en ellipses plus petites. La figure 2 représente une tranche d'une image de densité protonique. La figure 3 représente une tranche d'une image pondérée T2. L'image de densité protonique et l'image pondérée T2, bien que concernant la même coupe axiale, présentent de façon caractéristique des aspects différents en ce qui concerne leur distribution des valeurs de gris. L'image pondérée T2 apparaît dans son ensemble plus sombre que les images de densité protonique, mais dans les portions du cerveau et de la moelle épinière, les images pondérées T2 apparaissent en étant relativement plus lumineuses que les secondes, et par conséquent sont mieux disponibles pour l'extraction des parties occupées par le cerveau et la moelle épinière. Cependant, en rapport avec les parties de la matière blanche et de la matière grise, ces dernières apparaissent plus sombres que les images de densité protonique, ce qui rend assez difficile de distinguer une partie de l'autre. Bien qu'il soit difficile de distinguer les parties du cerveau et de la moelle épinière dans les images de densité protonique, ces dernières permettent de distinguer plus facilement la matière blanche de la matière grise que ne le permettent les images pondérées T2, et par conséquent dans le cadre de la présente invention les images de densité protonique sont utilisées pour la séparation par segmentation de la matière blanche et de la matière grise. Dans la présente invention, avant la séparation par segmentation de la matière blanche et de la matière grise, les parties, qui n'ont aucun rapport avec la zone du cerveau, ont été éliminées en premier. Lors de ce processus, on élimine tout d'abord l'arrière-plan sombre des images de densité protonique, et on sépare ensuite la région de la partie intérieure du cerveau, des parties du cortex et de la couche de graisse, etc., qui l'enveloppe. L'élimination de l'arrière-plan sombre est exécutée de la manière indiquée ci-après. Les premières images de densité protonique présentent des formes elliptiques du cerveau par rapport à un arrière-plan sombre, la valeur de gris de ce fond étant presque 0. La figure 6 représente un histogramme dans la huitième image, dans laquelle les pixels formant un pic intense de valeur de gris s'étageant entre 0 et 10 sont les pixels représentant l'arrière-plan sombre par rapport au cerveau et à la couche de graisse enveloppant l'intérieur du cerveau, alors que les pixels possédant plus de 90 de valeur de gris sont les pixels représentant le cortex et la partie intérieure du cerveau. Conformément à la présente invention, l'arrière-plan sombre a été retiré des images moyennant l'utilisation avantageuse de cette différence des valeurs de gris. En résumé, à partir d'un pixel aléatoire 0,0 qui constitue l'arrière-plan sombre et augmente en direction de 90 dans les valeurs de gris, on a suivi les pixels au moyen de la règle de connectivité 4, et on les a tous éliminés. Cependant la couche de graisse présentant des valeurs de gris égales à 90 ou moins, qui entourait la partie intérieure du cerveau à l'intérieur du cortex, restait intacte étant donné qu'elle n'était pas associée à ces pixels qui constituent l'arrière-plan sombre. La figure 5 représente une image de densité protonique, dont l'arrière-plan a été retiré. Ensuite, après l'élimination de l'arrière-plan sombre comme sur la figure 5, parmi les parties à la fois du cortex et de la couche de graisse qui enveloppe alors la partie intérieure du cerveau, on segmente les portions de la partie intérieure du cerveau. Cependant, dans la présente invention, la distribution des valeurs de gris dans les images de densité protonique a été réglée avant la segmentation des parties de la paroi intérieure du cerveau. Dans les images du cerveau humain obtenues par résonance magnétique, les distributions des valeurs de gris dans les pixels, qui constituent les images, peuvent différer d'une personne à l'autre, et ainsi des images pour un même individu peuvent différer d'une tranche à l'autre. De façon analogue, les valeurs de gris pour les portions qui constituent la matière blanche et la matière grise à l'intérieur d'un cerveau, peuvent être exprimées différemment d'une tranche à l'autre. Comme on peut le voir également sur la figure 5, dans le cas de certaines tranches photographiées de la section d'extrémité supérieure, les régions intérieures du cerveau semblent plus claires que dans les autres tranches. Dans de telles tranches telles que celles concernant la section d'extrémité supérieure, le contraste entre la partie intérieure du cerveau et la couche de graisse qui l'enveloppe est à peine suffisamment net et par conséquent l'extraction de la région du cerveau ne peut pas être réalisée auparavant de façon précise, et on ne peut également pas s'attendre à ce que la détermination du seuil pour la segmentation des régions respectivement de la matière blanche et de la matière grise soit précise. C'est pourquoi on a réglé les valeurs de gris de manière que leurs distributions dans la partie intérieure du cerveau puissent être rendues similaires pour toutes les tranches de l'image. Dans la présente invention, on a appris, en observant les images obtenues par résonance magnétique d'une sorte, que lorsqu'un ajustement était exécuté pour que la région à l'intérieur du cerveau humain, dans laquelle la matière blanche et la matière grise étaient mélangées, puisse être réglée à 120, le contraste entre la partie intérieure du cerveau et la couche de graisse l'entourant est suffisamment défini, ce qui rend relativement aisée l'extraction des portions concernant la partie intérieure du cerveau, tout en permettant également de fixer le seuil avec une précision raisonnable. La figure 6 est une image de densité protonique, dont la valeur de gris est ajustée, et on peut voir sur cette figure que certaines images de la partie inférieure sont devenues un peu plus foncées qu'auparavant, des valeurs de gris similaires ont été affectées à toutes les images de densité protonique. A la suite de l'ajustement des valeurs du gris, l'extraction de la partie intérieure du cerveau, séparée de la couche de graisse enveloppante, est préalablement exécutée. Après l'ajustement, la partie intérieure du cerveau possède globalement une valeur de gris égale à 90 ou plus, ce qui montre qu'il est entouré par une couche elliptique de graisse possédant une valeur de gris égale à 90 ou moins. Par conséquent, si les pixels possédant des valeurs de gris égales à 90 et plus sont marqués à partir de certains lieux correspondant à la partie intérieure du cerveau au moyen de la pratique de la connectivité 4, les parties de la couche de graisse et le cortex du cerveau subsistent. A cet instant, les pixels, qui possèdent des valeurs de gris égales à 90 ou moins, mais sont situés à l'intérieur du cerveau, subsistent intacts. Bien que possédant une valeur de gris égale à 90 ou moins, les parties de tels pixels sont situées dans la zone intérieure du cerveau et doivent être considérées comme les régions intérieures du cerveau devant être segmentées en tant que telles. Par conséquent, si à partir d'un pixel constituant le cortex du cerveau, les pixels voisins sont marqués au moyen du processus à connectivité 4, on peut les suivre jusqu'à la région dans laquelle le cortex et la couche de graisse sont connectés, à l'exclusion de la région intérieure du cerveau, et si une région suivie est segmentée d'une manière inverse à partir de ces deux images, dont l'arrière-plan a été retiré comme sur la figure 4, alors il est possible de séparer la région correspondant à la partie intérieure du cerveau à partir de l'image de l'ensemble du cerveau. La figure 7 représente un cas où les pixels possédant une valeur de gris égale à 90 ou plus ont été marqués au moyen de ce processus et retirés, tandis que la figure 8 représente le cas où les portions de la partie intérieure du cerveau ont été segmentées à partir de l'image de l'ensemble du cerveau au moyen d'une procédure inverse du processus. De façon analogue, il est possible de segmenter la partie intérieure du cerveau dans une image pondérée T2 également moyennant l'utilisation d'une image de densité protonique, dans laquelle la partie intérieure a été segmentée comme sur la figure 8. Un exemple d'une telle image pondérée T2, dans laquelle la région intérieure a été segmentée, est représenté sur la figure 9. L'extraction de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal et le calcul de leurs volumes, que l'on essaie de réaliser dans la présente invention, sont exécutés sur la base des images qui, comme sur la figure 8, englobent la région intérieure du cerveau segmentée à partir d'images de densité protonique qui constituent leurs objets, tandis que les images de la région intérieure du cerveau segmentée à partir d'images pondérées T2, comme la figure 9, sont utilisées pour l'extraction et l'analyse du fluide cérébro-spinal. Le calcul, qui est le but final de la présente invention, de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal, au moyen de leur séparation respective par segmentation, est exécuté préalablement avec des images de la région intérieure du cerveau, telle que représentée sur la figure 8, en tant qu'objets d'étude. La partie qui revêt la plus grande importance dans la segmentation de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal réside dans la segmentation de la matière blanche et de la matière grise en tenant compte de leurs volumes partiels respectifs, moyennant l'interprétation des valeurs de gris des parties parasitées. Le problème des valeurs de gris des parties parasitées dans les images par les artefacts de volumes partiels est provoqué d'une manière générale par les dimensions des pixels tridimensionnels. Habituellement le dispo- si tif d'imagerie à résonance magnétique explore par balayage le corps humain sur une épaisseur finie (3 mm-10 mm) pour produire des tranches d'images ou tomo- graphies, et dans des cas usuels de balayage sur une épaisseur de 5 mm, 13 à 16 tranches d'images sont produites. Lorsque le balayage est exécuté avec une épaisseur plus petite, les tailles des pixels tridimensionnels diminuent de façon correspondante, alors que si le balayage est exécuté avec une épaisseur supérieure, les dimensions des pixels tridimensionnels sont beaucoup plus grandes. Si un pixel tridimensionnel plus petit contient uniquement de la graisse ou de l'eau, un pixel tridimensionnel plus grand contient les deux et par conséquent fournit une intensité de signal identique au poids moyen de la graisse et de l'eau contenues en lui. Par conséquent, en formant la moyenne arithmétique des intensités de signaux produits par chaque pixel tridimensionnel occupant une certaine épaisseur, on détermine la valeur de gris, et on adapte cette valeur en tant que valeur de gris pour un pixel dans une tranche bidimensionnelle. Sur la figure 10, la référence 11 représente une section d'une certaine épaisseur de passage pour la photographie d'un corps humain et la référence 12 représente les pixels tridimensionnels. constituant l'épaisseur balayée sur un axe quelconque. Après avoir exprimé en tant que valeur de gris la valeur arithmétique des intensités des signaux émis par chacun de ces pixels tridimensionnels, on adopte cette valeur en tant que celle d'un pixel constituant une section bidimensionnelle telle que repérée par 13. Les flous des valeurs de gris représentées dans les images du scanner à résonance magnétique, qui représentent les photographies d'une coupe axiale du cerveau complet sont la plupart du temps un phénomène provoqué par la coexistence de la matière blanche, de la matière grise, du fluide cérébro-spinal, etc., qui possèdent des nombres différents les uns des autres d'atomes d'hydrogène à l'intérieur d'une tranche d'une certaine épaisseur inversée par le champ magnétique. En d'autres termes, les tissus différents les uns des autres, qui existent à l'intérieur d'une tranche d'une épaisseur finie, émettent des quantités réciproquement différentes d'énergie pendant le temps de relaxation des noyaux atomiques, et présentent des échelles de gris réciproquement différentes, qui correspondent à différentes quantités de l'énergie ainsi émise. Alors le scanner formant l'image par résonance magnétique, qui forme la moyenne arithmétique des valeurs de gris en fonction de l'intensité du signal émis par chaque pixel tridimensionnel dans une épaisseur finie pour une valeur de gris et provoque par conséquent l'apparition d'un flou des valeurs de gris dans les images bidimensionnelles fournies par le scanner à résonance magnétique. En se référant maintenant à la figure Il, qui est constituée des figures lla et llb, la figure lia est une image de densité protonique d'une coupe axiale du cerveau, obtenue par photographie sur une épaisseur de 3 mm, et la figure lib est une image obtenue par photographie sur une épaisseur de 10 mm. Comme cela a déjà été mentionné, le cas de la figure llb illustre le problème présenté par un artefact de volume partiel, qui devient plus accusé lorsque les dimensions des pixels tridimensionnels augmentent, et par conséquent le flou des valeurs de gris est pire que dans le cas de la figure lia et c'est pourquoi la résolution des images est également fortement diminuée. Lors de séparation par segmentation de deux composants dans des images de densité protonique présentant un flou des valeurs de gris, conformément à la présente invention l'une appropriée des valeurs de gris dans une région dans laquelle le flou observé a été adopté en tant que seuil-sur la base du principe de production d'une image par le scanner à résonance magnétique, décrit précédemment--pour son utilisation dans la segmentation effective et les parties représentant un flou après la segmentation ont été traités comme étant des composants spéciaux en fonction de leurs valeurs de gris respectives. La référence (a) sur la figure 12 illustre la coexistence de deux composants ayant des valeurs de gris différentes à l'intérieur d'une épaisseur finie, tandis que (b) indique de quelle manière le flou apparaît proportionnellement au contenu de chaque composant lorsqu'une telle coupe axiale est photographiée au moyen du scanner à résonance magnétique, alors que (c) montre à quoi ressemble l'image selon (b) lorsque la segmentation a été exécutée en utilisant le seuil approprié adopté. A cet instant, bien que le premier aspect de la coupe axiale initiale comme en (a) ne puisse pas être discerné d'une image telle que (c), dans lequel la segmentation est exécutée, la quantité de chaque composant est calculée au moyen des valeurs de gris présentes en chaque emplacement. Du point de vue du principe, sur la base de tous les faits qui ont été mentionnés jusqu'alors dans ce qui précède, si un composant possédant la valeur de gris yl est contenu en un pourcentage z % et un composant possédant la valeur de gris y2 est. présent en un pourcentage (100-z) %, la valeur de gris devant être présentée en tant que résultat, à savoir G, est simplement égale à la moyenne arithmétique proportionnellement aux valeurs de gris des deux composants, on a formulé l'équation suivante, et à partir simplement de G, la valeur de gris qui apparaissait en soi sous l'effet du phénomène du flou, on a calculé le rapport des contenus des différents composants. z z G = yl.-----+ (i------) 100 100 En d'autres termes à partir de G, la valeur de gris représentant le flou, on calcule le volume partiel de chaque composant contenu dans l'épaisseur originale d'une tranche. En utilisant l'équation ci-dessus, on déduit comme indiqué ci-après le volume partiel d'un composant spécifique. Dans le cas où la valeur de gris du composant A est yl, que celle de B est y2 et que ces valeurs de gris, ménagées dans une tranche d'une épaisseur finie, présente une valeur de gris G, il est alors possible de calculer que, dans un pixel qui présente une valeur de gris G, le composant A est contenu en un pourcentage de z % et le composant B est contenu en un pourcentage de (l-z) %. Au moyen de ce procédé, il est possible, dans une image comprimée telle que représentée en b sur la figure 12, de calculer le nombre de pixels qui constituent chaque composant, dans l'ensemble, en tenant compte du rapport des composants A et B, et sur la base de tels nombres de pixels, il est possible de déterminer la valeur de gris pour la séparation par segmentation de deux composants dans une région qui est parasitée par le mélange des deux composants. Une telle valeur de gris est désignée sous le terme de seuil. La référence c sur la figure 12 désigne une image qui est segmentée en utilisant un tel seuil. On suppose que la référence a sur la figure 12 désigne une coupe réelle du cerveau avec une épaisseur de 5 mm et que la référence b sur la figure 12 désigne l'image obtenue par résonance magnétique de cette coupe du cerveau. Ici à partir de l'image telle que référencée par b sur la figure 12, on ne peut pas discerner les caractéristiques du cerveau telles qu'indiquées en a sur la figure 12. Il est encore possible de calculer le rapport des contenus des composants à partir des valeurs de gris en chaque point au moyen de l'analyse des valeurs de gris réalisées conformément à la présente invention ; on décide du seuil au moyen de ce rapport et on segmente les images telles que repérées par b sur la figure 12 en des images telles que repérées par c sur la figure 12 moyennant l'utilisation de ce seuil. De façon analogue, bien que l'on n'espère pas discerner les caractéristiques originales comme en a sur la figure 12 à partir d'une image telle que c sur la figure 12, le nombre de pixels constituant chaque composant tel que représenté en c sur la figure 12 est le nombre qui a été exprimé en tenant compte de l'artefact de volume partiel de chaque composant dans la tranche réelle, voir a sur la figure 12, et sur la base de ce volume, on peut calculer de façon précise chaque composant. Ci-après, on va décrire de façon plus détaillée l'algorithme considéré jusqu'alors en rapport avec les images du cerveau humain fournies par le scanner à résonance magnétique. Ici les images traitées par application de l'algorithme, qui sera décrit plus loin, sont uniquement les troisième, neuvième et douzième images de la figure 8, mais le reste des tranches formant les images peut naturellement être traité selon le même processus. Conformément à la présente invention, on a extrait tout d'abord le fluide cérébro-spinal en utilisant avantageusement les images pondérées T2. Les images pondérées T2 sont apparues un peu plus sombres, dans leur ensemble, que les images-de densité protonique, et les portions correspondant au fluide cérébro-spinal apparaissent encore claires et emphatiques. C'est pourquoi tout d'abord on segmente les portions correspondant au fluide cérébrospinal dans une image pondérée T2, puis on extrait les pixels au niveau des emplacements correspondants dans une image correspondante de densité protonique, comme pour le fluide cérébro-spinal contenu dans l'image de densité protonique. Dans les images pondérées T2, les distributions des valeurs de gris des pixels pour le fluide cérébrospinal peuvent également varier d'une tranche à l'autre. Par conséquent, si compte tenu de valeurs de gris observées habituellement, des pixels possédant une même valeur de gris ou une valeur plus élevée qu'une valeur de gris spécifique sont pris en tant que pixels pour le liquide cérébro-spinal, une extraction précise peut ne pas s'avérer possible en raison des différences d'une tranche à l'autre. C'est pourquoi, dans la présente invention, pour déterminer la limite minimale de la valeur de gris des pixels pour le fluide cérébro-spinal, indépendamment des différentes distributions de leurs valeurs de gris, d'une tranche à l'autre, on a utilisé la courbe de distribution gaussienne. En d'autres termes, après avoir établi un histogramme pour les images pondérées T2 de la partie intérieure du cerveau, on a adopté la plus grande de toutes les valeurs de gris chevauchant la courbe gaussienne, en tant que valeur minimale pour les pixels représentant les valeurs de gris du fluide cérébro-spinal. La figure 13 représente le chevauchement de l'histogramme et de la courbe gaussienne dans la huitième image, et dans ce cas on a fixé la valeur de gris égale à 112 comme étant la limite minimale pour le fluide cérébro-spinal. La figure 14 reproduit les troisième, huitième et douzième images pondérées T2, à partir desquelles le fluide cérébro-spinal a été extrait, et la figure 15 représente les images correspondantes de densité protonique, à partir desquelles on a extrait les pixels aux mêmes emplacements que ceux du fluide cérébro-spinal dans les images pondérées T2 correspondantes de la figure 14, en tant que pixels pour le fluide cérébro-spinal. Par ailleurs les portions du liquide cérébro-spinal, extraites des images de densité protonique de la figure 15, sont indiquées sur la figure 16. Les portions correspondant aux portions du fluide cérébro-spinal, extraites des images de densité protonique, ont des distributions de valeurs de gris qui diffèrent de celles des images pondérées T2. Dans le cas où le fluide cérébro-spinal seul est contenu dans une tranche d'une épaisseur finie, il apparaît très clair, mais si la matière blanche et la matière grise sont mélangées au fluide cérébro-spinal, les images apparaissent plus sombres propor- tionnellement aux quantités de ces éléments mélangés. L'histogramme de la figure 17 représente la corrélation du fluide cérébro-spinal extrait des images pondérées T2 de la figure 14 et du fluide cérébro-spinal extrait des images de densité protonique telles que représentées sur la figure 16. Les pixels extraits en tant que portions du fluide cérébro-spinal dans les images pondérées T2 s'étendent de A à C dans les images de densité protonique. Parmi ces pixels, les pixels des valeurs de gris de B et au-dessus correspondent uniquement à des portions du fluide cérébro-spinal, tandis que les pixels des valeurs de gris comprises entre A et B correspondent aux portions dans lesquelles le fluide cérébro-spinal est mélangé à la matière blanche et à la matière grise, et à partir des pixels indiqués en dernier lieu, il est nécessaire d'effectuer un calcul de l'artefact de volume partiel du fluide cérébro-spinal. La figure 18 représente une image de densité protonique, dont on-a retiré les parties du fluide cérébro-spinal, et l'histogramme pour les parties ainsi extraites du fluide cérébro-spinal. Sur la figure 18, la région A est un histogramme pour l'image de densité protonique, dans laquelle les portions du fluide cérébrospinal ont été retirées. Dans cette partie les artefacts de volumes partiels de la matière blanche et de la matière grise doivent également être calculés. Les régions B et C sont le ou les histogrammes pour les parties du fluide cérébro-spinal extraites d'une image de densité protonique, et C en particulier correspond uniquement aux parties du fluide cérébro-spinal, et B correspond aux parties dans lesquelles il est mélangé à la matière blanche et à la matière grise. Ici yl est considérée comme étant la valeur de gris la plus faible que la matière blanche peut posséder. y3 possède la valeur de gris maximale que la matière grise peut posséder et simultanément la valeur de gris la plus faible que le fluide cérébro-spinal peut posséder. Lorsqu'on suppose que la fonction de distribution de l'histogramme pour la région A est H, H (G) est le nombre de pixels possédant la valeur de gris G. Si un composant ayant la valeur de gris yl dans une tranche d'épaisseur finie occupe z % de la totalité et que l'autre composant possédant la valeur de gris y3 occupe (100-z) %, la valeur de gris G résultant des effets de flou est la suivante : z z G = yl.---+ y3. (1------) 100 100 Si la valeur de gris G est une valeur de gris qui se situe au centre entre les valeurs yl et y3 des pixels possédant une telle valeur de gris, 50 % peuvent être pris pour la matière blanche et les autres 50 % peuvent être pris pour la matière grise. Par conséquent le nombre des pixels pour le volume partiel de la matière blanche dans la région A peut être calculé de la manière suivante, et z est obtenu pour un rapport différent en fonction de chaque valeur de gris différente, à savoir pour 100 % dans le cas de la valeur de gris de yl et pour 0 % pour y3. Par conséquent le nombre des pixels pour la matière blanche dans la région A est le suivant : y3 z z z PV1 = f H (yl.---+ y3. (1----)).---dy yl 100 100 100 Le volume partiel de la matière blanche doit être également calculé à partir de la région B. Cependant pour ce volume, il faut retirer tout d'abord les pixels concernant le volume partiel du fluide cérébro-spinal étant donné que cette zone est considérée comme une zone dans laquelle la matière blanche est mélangée au fluide cérébro-spinal. En supposant que W est la fonction de distribution pour les régions B et C, alors W (G) représente le nombre de pixels pour la valeur de gris G. Ici les pixels ayant la valeur de gris y3 ou plus sont extraits en tant que pixels concernant purement le fluide cérébro-spinal, le nombre de ces pixels concernant uniquement le fluide cérébro-spinal est le suivant : 254 PCSF1 = J W (G) dy y3 Ensuite, à partir de chaque valeur de gris dans la région B, on extrait et on retire les pixels correspon- dant au volume partiel du fluide cérébro-spinal. Dans le cas où le fluide cérébro-spinal possédant une valeur de gris y3 est contenu pour z % et que la matière blanche et la matière grise ayant une valeur de gris y2 sont comprise pour (100-z) % dans une tranche d'épaisseur finie, la valeur de gris G est la suivante : z z G =y2. (1------+ y3. (1------) 100 100 A cet instant, le nombre des pixels correspondant au volume partiel du fluide cérébro-spinal dans chaque valeur de gris entre y2 et y3 dans la région B se calcule comme suit : y3 z z z PCSF2 = f W (y2. (1----) + y3.---).---dy y2 100 100 100 Par conséquent la valeur PCSF, ou la somme de PCSF1 et PCSF2, est le nombre total de pixels pour l'ensemble du fluide cérébro-spinal dans une image de densité protonique donnée. Il est alors possible de calculer le nombre de pixels pour le volume partiel de la matière blanche et de la matière grise dans la région B. On suppose que W est la fonction de distribution de l'histogramme pour les autres parties une fois que les pixels du volume partiel du liquide cérébro-spinal ont été retirés de la région B, alors W (G) désigne le nombre de pixels pour la valeur de gris G dans cette région. A cet instant, le nombre de pixels pour le volume partiel de la matière blanche est le suivant y3 z z z PV2 = f W (yl.---+ y3. (.---dry yl 100 100 100 PV, à savoir la somme de PV1 et de PV2, repré- sente le nombre des pixels pour la matière blanche dans une image de densité protonique donnée, lorsque le nombre des pixels pour la matière grise peut être calculé comme suit : y3 y3 PG = [J H (G) dy + J W (G) dy]-PV yl y2 La figure 19 est un histogramme illustrant le processus de calcul du volume partiel de la matière blanche, comme cela a été expliqué précédemment. Dans une image de densité protonique donnée, une fois que les portions concernant uniquement le fluide cérébro-spinal et correspondant au volume partiel ont été retirées, la valeur de gris pour la segmentation de la matière blanche et de la matière grise est déterminée. On suppose que T est l'histogramme pour la densité d'image protonique, dont on a retiré l'influence du cerveau et de la moelle épinière, la valeur de gris t, qui pour la première fois inclut la somme totale de PV1 et PV2, c'est-à-dire le total des pixels dans chaque valeur de gris, à partir de yl, la limite inférieure pour la matière blanche est déterminée de manière à servir de seuil. t PV1 + PV2 La figure 20 est un histogramme illustrant le processus permettant de réaliser la détermination d'un tel seuil, tandis que la figure 21 est une image de densité protonique, dont chaque composant a finalement été séparé au moyen du seuil, déterminé de cette manière. La partie représentée en clair et située à l'intérieur du cerveau représente le fluide cérébro-spinal, la partie représentée avec la teinte la plus sombre représente la matière blanche et le reste représente la matière grise. Lorsque les portions concernant respectivement la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal ont toutes été séparées par segmentation dans chaque tranche, il est possible de calculer les volumes respectivement de la matière blanche et de la matière grise moyennant l'utilisation des nombres de pixels constituant les composants respectifs. A cet instant, on utilise, parmi l'information conservée dans la tête du scanner à résonance magnétique, l'information concernant la taille de chaque pixel et la distance entre les tranches, et dans la présente invention on a calculé les volumes respectifs de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal en utilisant l'équation suivante : avec N : nombre des tranches traitées d'images obtenues par résonance magnétique Si : nombres de tranches Wp : nombre de pixels constituant les composantes extraites X, Y : longueurs latérale et verticale d'un pixel. Dans ce qui précède on a décrit à la fois un procédé de calcul des artefacts respectifs de volumes partiels de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal dans une tranche d'une certaine épaisseur des images du cerveau humain, délivrées par le scanner à résonance magnétique, moyennant une analyse de leurs valeurs de gris, et un procédé pour déterminer le seuil pour la segmentation de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal dans de telles images. De même on a indiqué un procédé pour calculer les volumes respectifs de la matière blanche et de la matière grise moyennant l'utilisation avantageuse des nombres respectifs des pixels constituant la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal séparés ainsi par segmentation, avec l'autre information conservée dans l'en-tête des images. Par conséquent, en utilisant la série de procédés proposés dans la présente invention, on a trouvé qu'il est possible de préparer des statistiques, lors du calcul des volumes respectifs de la matière blanche, de la matière grise et du fluide cérébro-spinal chez des personnes normalement en bonne santé, et ce par groupe d'âges, de calculer les volumes respectifs de ces composants chez les personnes qui sont susceptibles de contracter ou ont contracté une maladie cérébrale dégénérative, à des fins de comparaison avec les statistiques mentionnées précédemment, et de réaliser le suivi des variations de ces composants, en vue d'utiliser les meilleures de ces données dans la thérapie grâce à une prédiction et un diagnostic précoces d'une maladie. REVENDICATIONS 1. Procédé pour séparer par segmentation les par- ties de la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal et pour calculer leurs volumes respectifs dans une image de densité protonique et une image pondérée T2, photographiée au niveau d'une coupe axiale identique de la partie du cerveau en dehors des tranches fournies par un scanner à résonance magnétique (1), caractérisé en ce qu'il comprend : un premier processus de calcul du nombre de pixels format chacun deux composants mutuellement différents desdites parties, en tenant compte du rapport des deux composants ; un deuxième processus destiné à décider d'un seuil sur la base des nombres de pixels calculés dans le premier processus ci-dessus, pour séparer les deux parties d'une région, qui a été parasitée par le chevauchement de deux composants ; un troisième processus pour retirer la partie du cerveau d'une image de densité protonique et retirer également la région correspondant à une image pondérée T2, un quatrième processus pour retirer la partie du cerveau et de la moelle épinière à partir d'une image pondérée T2 qui a subi le traitement du troisième processus et pour retirer la même région correspondant à cette partie du cerveau et de la moelle épinière à partir d'une image de densité protonique, un cinquième processus pour calculer les artefacts respectifs de volumes partiels de la matière blanche et de la matière grise dans une image de densité protonique, d'où la partie concernant le cerveau et la moelle épinière ont été retirées au moyen du deuxième processus, en laissant subsister uniquement les parties des deux composants indiqués précédemment, et un sixième processus pour calculer les volumes respectifs de la matière blanche et de la matière grise moyennant l'utilisation d'une information concernant les artefacts de volumes partiels de la matière blanche et de la matière grise telle qu'elle a été calculée lors du cinquième processus et également moyennant l'utilisation d'une information concernant les tranches, telle qu'elle est fournie par le dispositif de tomodensitométrie. 2. Procédé pour séparer par segmentation les parties de la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal et pour calculer leurs volumes dans une image de résonance magnétique du cerveau humain, selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit troisième processus comprend : une première étape d'élimination de l'arrièreplan sombre d'une image de densité protonique du cerveau humain, une deuxième étape de réglage de la distribution des valeurs de gris dans une image de densité protonique de telle sorte que les distributions des valeurs de gris peuvent être rendues similaires à une vue pour clarifier et mettre en évidence le contraste entre les valeurs de gris de la partie intérieure du cerveau et les valeurs de gris de la couche de graisse l'entourant, dans toutes les tranches, une troisième étape de segmentation pour séparer et extraire la partie intérieure du cerveau à partir du cortex et de la couche de graisse, qui l'entoure, dans une image de densité protonique, pour laquelle les valeurs de gris ont été réglées lors de la deuxième étape indiquée précédemment, et une quatrième étape de séparation par segmentation de la portion de la partie intérieure du cerveau dans une image pondérée T2 correspondante moyennant l'utilisation d'une image de densité protonique, dans laquelle la partie intérieure a été segmentée. 3. Procédé pour séparer par segmentation les par- ties de la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal et également pour calculer leurs volumes dans une image de résonance magnétique selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit quatrième processus est caractérisé en ce que la valeur maximale parmi toutes les valeurs de gris, qui chevauchent la courbe de distribution gaussienne après l'histogramme obtenu pour une image pondérée T2 de la région intérieure du cerveau, est recherchée et est déterminée à partir de la valeur de gris la plus faible pour les pixels représentant le fluide cérébrospinal. 4. Procédé pour séparer par segmentation les parties de la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal et également pour calculer leurs volumes respectifs dans une image de résonance magnétique selon la revendication 1, caractérisé en ce que le cinquième processus comprend : une première étape de production d'un premier histogramme (H) pour une image de densité protonique (PD), qui contient uniquement la matière blanche et la matière grise, une deuxième étape de calcul de l'artefact de volume partiel (PV1) de la matière blanche à partir du premier histogramme (H) produit lors de ladite première étape indiquée précédemment, une troisième étape de production d'un second histogramme à partir de l'image, qui subsiste après que la partie concernant uniquement le cerveau et la moelle épinière a été retirée de l'image du cerveau et de la moelle épinière pour la mise en oeuvre dudit quatrième processus indiqué précédemment, une quatrième étape de calcul de l'artefact de volume partiel (PV1) uniquement du cerveau et de la moelle épinière à partir du second histogramme produit par ladite troisième étape indiquée précédemment, une cinquième étape de calcul de l'artefact de volume partiel (PV2) de la matière blanche dans la région, d'où ladite partie correspondant uniquement au cerveau et la moelle épinière a été éliminée, une sixième étape de calcul de l'artefact de volume partiel de la matière grise par soustraction de la somme des artefacts de volumes partiels (PV1 + PV2) de la matière blanche, calculée au moyen desdites deuxième et cinquième étapes indiquées précédemment, à partir du nombre total de valeurs de pixels dudit premier histogramme, une septième étape de production d'un troisième histogramme incluant lesdits premier et second histogrammes, une huitième étape de réglage, en tant que seuil, de la première valeur de gris de sorte que la valeur intégrale de la fonction de distribution, alors qu'elle est calculée en augmentant la valeur de gris dans ledit troisième histogramme, prend une valeur pour la première fois supérieure à ladite somme (PV1 + PV2) des artefacts de volumes partiels de la matière blanche, et une neuvième étape de production d'une image, dans laquelle la matière blanche et la matière grise sont segmentées dans chaque tranche au moyen du seuil réglé lors de ladite huitième étape indiquée précédemment. 5. Procédé pour séparer par segmentation les parties de la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal et également pour calculer leurs volumes dans une image de résonance magnétique, selon la revendication 4, caractérisé en ce que lors de ladite deuxième étape, les valeurs de gris respectives concernant uniquement la matière blanche et la matière grise, yl et y2, sont extraites par production d'un histogramme pour l'image de densité protonique, dans laquelle la matière blanche et la matière grise seules subsistent dans une tranche d'une certaine épaisseur après que l'ensemble du cerveau et de la moelle épinière ait été retiré, et la valeur de gris G, qui apparaît lorsque la matière blanche possédant la valeur de gris yl occupe z % et que la matière grise possédant la valeur de gris y3 occupe (100-z) % de la totalité sur une certaine épaisseur, est calculée au moyen de l'équation suivante : z z G = yl.-----+ y3. (1------) 100 100 et au moyen du procédé de calcul dudit pourcentage z % en tant que pixels pour l'artefact de volume partiel de la matière blanche, dans une telle valeur de gris, la somme totale du nombre de pixels pour l'artefact de volume par- tiel de la matière blanche et les valeurs de yl à y3 est calculée conformément à l'équation suivante : y3 z z z PV1 = f H (yl.---+ y3. (1----)).---dy yl 100 100 100 6. Procédé pour séparer par segmentation les parties de la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal et également pour calculer leurs volumes respectifs dans une image de résonance magnétique, selon la revendication 4, caractérisé en ce que lors de ladite quatrième étape indiquée précédemment lorsque, dans un histogramme W pour l'image du cerveau et de la moelle épinière mélangée à la matière blanche et à la matière grise après que la partie concernant uniquement le cerveau et la moelle épinière a été retirée de l'image de densité protonique (PD) obtenue au moyen dudit cinquième processus, la valeur de gris y3 pour le cerveau et la moelle épinière et la valeur de gris y2 pour les autres composants sont extraites et le cerveau et la moelle épi- nière possédant la valeur de gris y3 occupent z % et les composants autres que le cerveau et la moelle épinière, possédant la valeur de gris y2 occupent (100-z) % de l'ensemble, alors la valeur de gris G, qui apparaît cette fois, est calculée conformément à l'équation suivante : z z G = y2. (1----) + y3.--- 100 100 et le nombre total des pixels pour les valeurs de gris y2 et y3 correspondant aux artefacts de volumes partiels du cerveau et de la moelle épinière est calculé au moyen de l'équation suivante y3 z z z PCSF2 = J W (y2. (1----+ y3.---).---dy Y2 100 100 100 7. Procédé pour séparer par segmentation les parties de la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal et également pour calculer leurs volumes respectifs dans une image de résonance magnétique, selon la revendication 4, caractérisé en ce que lors de ladite cinquième étape telle qu'indiquée précédemment en supposant que W'est la fonction de distribution de l'histogramme pour la partie restante après que les pixels pour l'artefact de volume partiel correspondant uniquement au cerveau et à la moelle épinière ont été retirés, l'artefact de volume partiel de la matière blanche est calculé au moyen de l'équation suivante : y3 z z z PV2 = f W (yl.---+ y3. (1----)).---dy yl 100 100 100 8. Procédé pour segmenter les parties de la matière blanche, la matière grise et le fluide cérébro-spinal et également pour calculer leurs volumes respectifs dans une image de résonance magnétique selon la revendication 1, caractérisé en ce que en supposant que le nombre de tranches contenant la matière blanche extraite (ou la matière grise) est égal à N, que la distance entre des tranches est égale à D, que le nombre des pixels constituant la matière blanche (ou la matière grise) extraite de la i-ème tranche est Lp, que la longueur horizontale d'un pixel est X et que la longueur verticale d'un pixel est Y et que le numéro d'une tranche est désigné par Si, le volume total de la matière blanche ou de la matière grise dans l'ensemble des tranches d'image produites au moyen dudit quatrième processus indiqué précédemment est calculé au moyen de l'équation suivante :