FR 3108760 A1 20211001 FR 2002980 A 20200326 Procédé de reconstruction par tomographie rayon X et dispositif associé Un aspect de l’invention concerne un procédé de reconstruction tomographique par rayon X d’un objet comprenant, à partir d’une pluralité d’images, chaque image de la pluralité d’images correspondant à une projection de l’objet, une étape de reconstruction de l’objet par une méthode de reconstruction itérative de sorte à obtenir une pluralité de reconstructions de l’objet, la méthode de reconstruction itérative étant mise en œuvre à partir de l’expression suivante : où est la reconstruction après sa mise à jour à un instant , est la reconstruction avant cette mise à jour, est un pas, , est une fonction noyau mesurant l’écart entre la reconstructions et la reconstruction à l’itération , est une reconstruction choisie aléatoirement parmi la pluralité de reconstructions et est une fonction donnée par l’expression suivante : où est un opérateur de rétroprojection, est une matrice diagonale dont les coefficient diagonaux avec sont des poids assignés à chaque projection, est un nombre prédéfini de reconstructions , est le gradient en fonction de , est le vecteur représentant la pluralité de projections de l’objet et est une fonction de pénalité différentiable choisie selon un modèle a priori sur la reconstruction . Procédé de reconstruction par tomographie rayon X et dispositif associé DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui du contrôle non destructif par rayon X. La présente invention concerne un procédé de reconstruction par tomographie à rayons X et en particulier un procédé mettant en œuvre une méthode de reconstruction itérative permettant d’obtenir une pluralité de reconstructions et, éventuellement, d’obtenir une reconstruction moyenne ainsi que l’incertitude associée à chaque pixel/voxel de cette dernière. La présente invention concerne également le dispositif associé à ce procédé. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Le contrôle par imagerie à rayons X nécessite de reconstruire virtuellement l’objet contrôlé à partir des projections obtenues par le passage de rayons X à travers l’objet à contrôler puis leur détection en sortie à l’aide d’un détecteur de rayons X. Cette reconstruction est généralement obtenue par des méthodes de rétroprojection filtrée. Néanmoins, ces méthodes souffrent d’artefacts de reconstruction dus à des phénomènes non linéaires (tels que la diffusion ou le durcissement de faisceau), aux incertitudes de comptage de photons, ou encore au bruit électronique du détecteur. Afin de compenser ces artefacts, les méthodes de reconstruction itératives sont utilisées. Celles-ci fonctionnent en incorporant un modèle a priori (aussi appelé pénalité ou régularisation) sur l’objet à reconstruire. Généralement, elles sont initialisées en utilisant une première reconstruction obtenue par une méthode directe telle qu’une rétroprojection filtrée. Plusieurs méthodes itératives se concentrent sur l’accélération de la reconstruction. D’autres méthodes itératives visent à reconstruire l’objet sous différentes énergies afin de prendre en compte le fait que l’atténuation des rayons X à l’intérieur de l’objet dépend de l’énergie de la source. Enfin, certaines méthodes itératives se concentrent sur la réduction de forts artefacts difficiles à supprimer avec des méthodes itératives standards en travaillant sur le modèle d’atténuation des rayons X à l’intérieur de l’objet. Cependant, par essence, les méthodes de reconstruction ne donnent qu’une estimation de l’intérieur de l’objet à contrôler. A ce titre, il est donc intéressant de disposer d’une incertitude sur chaque pixel de la reconstruction. Néanmoins, compte tenu de la grande dimension du problème de reconstruction, la matrice de covariance exacte n’est pas accessible en pratique. Afin de s’affranchir de cette limitation, une première approche consiste à estimer un niveau de confiance sur la présence ou l’absence de structures d’intérêt dans la reconstruction via un test d’hypothèses. Ces structures d’intérêt correspondent par exemple à des défauts particuliers dans le cadre du contrôle de pièce industrielle, ou encore à des lésions sur un organe d’un patient dans le cadre du diagnostic médical. En tous les cas, ces structures d’intérêt nécessitent d’être connues. Une deuxième approche dite non supervisée consiste à estimer, conjointement à la reconstruction, une carte d’incertitude. Cette approche a l’avantage de mettre en valeur les régions de la reconstruction pour lesquelles l’incertitude est la plus grande. Cependant, les méthodes de reconstruction classiques, par rétroprojection filtrée ou itératives, ne permettent pas d’avoir une incertitude sur la reconstruction obtenue. Certes, l’estimation d’une carte d’incertitude sur tout l’objet virtuellement reconstruit, déjà évoquée dans le paragraphe précédent, est proposée dans le chapitre 6 du document Bayesian iterative reconstruction methods for 3D X-ray Computed Tomography ; Camille Chapdelaine ; Thèse de doctorat ; Paris Saclay, 2019 (via par exemple, l’estimation de l’écart-type pour chaque pixel). Néanmoins, la méthode proposée néglige les corrélations entre les pixels afin d’alléger le coût calculatoire. Ceci correspond à une forte approximation qui tend à supprimer les détails dans la reconstruction. Or, ces détails peuvent correspondre à des défauts d’importance capitale dans le cadre du contrôle d’une pièce industrielle. Dans le cadre médical, ces détails peuvent être importants pour diagnostiquer une potentielle affection ou maladie. Ainsi, les méthodes existantes ne permettent pas d’estimer correctement une carte d’incertitude sur la reconstruction. Il existe donc un besoin d’un procédé permettant d’obtenir une pluralité de reconstructions, cette pluralité de reconstructions pouvant ensuite être utilisées pour obtenir une reconstruction moyenne et une incertitude associée à chaque pixel/voxel de cette reconstruction. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en proposant une méthode de reconstruction itérative s’assurant d’une bonne répartition des reconstructions. Pour cela, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de reconstruction tomographique par rayon X d’un objet comprenant, à partir d’une pluralité d’images (chaque image de la pluralité d’images correspondant à une projection de l’objet) une étape de reconstruction de l’objet par une méthode de reconstruction itérative de sorte à obtenir une pluralité de reconstructions de l’objet, la méthode de reconstruction itérative étant mise en œuvre à partir de l’expression suivante : où est la reconstruction après sa mise à jour à un instant , est la reconstruction avant cette mise à jour, est un pas, , est une fonction noyau mesurant l’écart entre la reconstructions et la reconstruction à l’itération , est une reconstruction choisie aléatoirement parmi la pluralité de reconstructions et est une fonction donnée par l’expression suivante : où est un opérateur de rétroprojection, est une matrice diagonale dont les coefficient diagonaux avec sont des poids assignés à chaque projection, est un nombre prédéfini de reconstructions , est le gradient en fonction de , est le vecteur représentant la pluralité de projections de l’objet et est une fonction de pénalité différentiable choisie selon un modèle a priori sur la reconstruction . Les reconstructions obtenues à l’aide de la méthode de reconstruction itérative utilisée dans le procédé selon un premier aspect de l’invention sont « poussées » à l’aide de la fonction vers les modes de leur distribution connaissant la pluralité de projections (représentée par le vecteur ). Les termes font se repousser les reconstructions entre elles, assurant ainsi la bonne répartition des reconstructions dans l’espace de leur distribution connaissant la pluralité de projections . Grâce à cette répulsion, l’obtention de reconstructions réalistes (car se dirigeant vers les modes de leur distribution connaissant les projections) et diverses (car se repoussant entre elles à chaque itération de l’algorithme itératif) est assurée. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Avantageusement, le procédé comprend, avant l’étape de reconstruction, une étape d’acquisition d’une pluralité d’images, chaque image de la pluralité d’images correspondant à une projection de l’objet, ladite acquisition étant effectuée à l’aide d’un dispositif d’imagerie par rayon X. Avantageusement, le procédé comprend, après l’étape de reconstruction, une étape de détermination, à partir de la pluralité de reconstructions , d’une reconstruction moyenne et d’un indicateur de disparité associé à chaque coefficient de la reconstruction moyenne . Avantageusement, l’indicateur de disparité associé à chaque coefficient de la reconstruction moyenne est égal à l’écart type entre les différentes valeurs du coefficient des reconstructions de la pluralité de reconstructions ayant servi au calcul du coefficient de la reconstruction moyenne considéré . Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant des moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon un premier aspect de l’invention. Avantageusement, le dispositif selon un deuxième aspect de l’invention comprend un module d’acquisition configuré pour acquérir une pluralité de projections d’un objet. Un troisième aspect de l’invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon un premier aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon un troisième aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre un ordinogramme d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La montre une représentation schématique d’un dispositif selon un deuxième aspect de l’invention configuré pour mettre en œuvre un procédé selon un premier aspect de l’invention. La montre une représentation schématique d’un module d’acquisition utilisé dans un procédé selon un premier aspect de l’invention ou un dispositif selon un deuxième aspect de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Un premier aspect de l’invention illustré aux figures 1 à 3 concerne un procédé 100 de reconstruction tomographique par rayon X d’un objet OB à partir d’une pluralité de projections PR de l’objet. Dans un mode de réalisation, cette pluralité de projections PR est obtenue lors d’une étape de réception d’une pluralité de projections PR. Cette pluralité de projections PR pourra par exemple provenir d’un dispositif d’imagerie distant. Cette étape de réception pourra être mise en œuvre par un module M0’ de communication comprenant un moyen de communication, par exemple un moyen de communication Wi-Fi, Bluetooth® ou bien encore Ethernet. Dans un mode de réalisation alternatif, cette pluralité de projections PR est obtenue lors d’une étape 1E0 d’acquisition d’une pluralité d’images à l’aide d’un dispositif d’imagerie par rayon X, chaque image de cette pluralité d’images correspondant à une projection PR. Cette étape d’acquisition peut être mise en œuvre par un module M0 d’acquisition qui va soumettre l’objet OB à contrôler à un faisceau de rayons X de sorte à acquérir une pluralité de projections PR de l’objet OB selon plusieurs angles de vue. Ce module M0 d’acquisition est représenté schématiquement sur la figure 3 pour le cas d’une acquisition en 3D (trois dimensions) et dans le cas d’un faisceau conique. Plus particulièrement, l’objet OB est placé entre une ou plusieurs sources SO de rayons X (ici, une seule source a été représentée) et un détecteur DE, la ou les sources SO envoyant des rayons X à travers l’objet OB. Sur la figure 3, les rayons X sont envoyés selon un faisceau conique, mais ils peuvent également être envoyés selon un faisceau ayant une géométrie différente de celle-ci, par exemple un faisceau parallèle. Bien que représenté dans la figure 3 pour le cas 3D, le dispositif d’acquisition est aisément transposable dans le cas 2D (deux dimensions – voir par exemple Bayesian iterative reconstruction methods for 3D X-ray Computed Tomography ; Camille Chapdelaine ; Thèse de doctorat ; Paris Saclay, 2019 ; figure 2.3 ou bien encore A. C. Kak and Malcolm Slaney, Principles of Computerized Tomographic Imaging, IEEE Press, 1988). Pour mémoire, l’intensité des rayons X décroît en fonction de la densité rencontrée à l’intérieur de l’objet OB. Après avoir quitté l’objet, les rayons X se projettent sur le détecteur DE qui mesure leurs intensités . Les rayons X projetés sur le détecteur forment une image appelée projection PR de l’objet OB. Ainsi, une projection PR est formée de pixels représentatifs de l’intensité du rayonnement mesuré par le détecteur DE. Plusieurs projections PR sont ainsi acquises en tournant l’objet OB autour d’un axe de rotation RO. Dans la suite, le vecteur représentera la pluralité de projections PR d’un objet OB. Ainsi, la dimension de vecteur notée sera égale au nombre de projections PR obtenues multiplié par le nombre de cellules (c’est-à-dire de pixels) du détecteur DE. Le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend ensuite, à partir de la pluralité de projections PR, une étape 1E1 de reconstruction de l’objet OB par une méthode de reconstruction itérative de sorte à obtenir une pluralité de reconstructions de l’objet OB. Chaque reconstruction peut être représentée sous la forme d’une image composée de pixels (pour l’acquisition en deux dimensions) ou de voxels (pour l’acquisition en trois dimensions). Dans la suite, une reconstruction sera notée avec et où le nombre de pixels (pour le cas en deux dimensions) ou de voxel (pour le cas en trois dimensions) dans lequel le domaine de l’objet (ou field of view en anglais) est discrétisé et un nombre prédéterminé de reconstructions choisi par l’utilisateur. Par exemple, l’utilisateur peut choisir d’effectuer reconstructions. En particulier, l’utilisateur peut choisir des valeurs de plus grande afin de mieux explorer l’espace de la distribution des reconstructions connaissant les projections PR. Une limite pour le choix de la valeur de peut être la capacité mémoire du système d’imagerie, ou encore le temps nécessaire pour effectuer le nombre voulu de reconstructions. L’étape 1E1 peut être mise en œuvre par un module M1 de reconstruction itérative, ledit module M1 comprenant par exemple un moyen de calcul (comme un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Pour des raisons qui seront détaillées dans la suite, la méthode de reconstruction itérative utilisée dans la présente invention permet aux reconstructions obtenues de bien couvrir le domaine de leur distribution connaissant les projections PR de la pluralité de projections PR. Cette distribution est notée et peut s’exprimer à l’aide de la formule suivant : où est la reconstruction considérée, est un facteur de normalisation ne dépendant que du vecteur représentant la pluralité de projections PR mais pas de , la fonction est une fonction de pénalité différentiable choisie selon un modèle a priori sur la reconstruction et la matrice représente l’opérateur linéaire de projection défini par le modèle de l’atténuation des rayons X à travers l’objet OB (le produit matriciel représentant les projections théoriques dépourvues de tout bruit de mesure, de diffusion et de durcissement de faisceau – pour plus de détail, le lecteur pourra se reporter au chapitre 3 du document Bayesian iterative reconstruction methods for 3D X-ray Computed Tomography ; Camille Chapdelaine ; Thèse de doctorat ; Paris Saclay, 2019. Par ailleurs, la matrice est une matrice diagonale dont les coefficients diagonaux , , sont des poids assignés à chaque projection PR de sorte que, pour tout vecteur , on note : Les méthodes de reconstruction itératives classiques présentées en introduction estiment seulement une reconstruction se trouvant sur un mode de la loi , par exemple en résolvant le problème d’optimisation suivant : où est la reconstruction finale. Autrement dit, il s’agit de déterminer la reconstruction qui correspond à l’objet OB ayant le plus probablement donné la pluralité de projections PR représenté ici par le vecteur . Ceci se fait par exemple via une méthode itérative de gradient à l’aide de la formule suivante : où est la reconstruction après sa mise à jour à un instant , est la reconstruction avant cette mise à jour est un pas, le gradient en fonction de , est la fonction logarithme, est la distribution des reconstructions (introduite précédemment), est le vecteur représentant la pluralité de projections PR, est l’opérateur de rétroprojection, est une matrice diagonale dont les coefficients diagonaux , , sont des poids assignés à chaque projection PR (introduite précédemment) et est une fonction de pénalité différentiable (introduite précédemment). Cependant, une telle solution présente les inconvénients déjà détaillés en introduction. Aussi, afin de s’affranchir de ces derniers, les inventeurs ont mis au point une méthode de reconstruction itérative alternative. Dans cette méthode, la reconstruction est mise à jour à l’aide de l’expression suivante : où est la reconstruction après sa mise à jour à un instant , est la reconstruction avant cette mise à jour, est un pas de temps, , est la mesure de l’écart entre les reconstructions et à l’itération , est une reconstruction choisie aléatoirement et est une fonction que l’on définira dans la suite. La valeur de la projection est obtenue en itérant entre et par pas de temps égal où est fixé par l’utilisateur. On entend par « est une reconstruction choisie aléatoirement » que, à chaque itération de la méthode de mise à jour itérative selon l’invention, une reconstruction (avec ) est sélectionnée au hasard parmi la pluralité de reconstructions , les reconstructions étant ensuite mises à jour en utilisant la reconstruction ainsi sélectionnée. La fonction est telle que et pour tout . Des exemples de telles fonctions , appelées fonctions-noyaux (ou kernel en anglais), peuvent être trouvées dans le document Charles A ; Micchelli, Yuesheng Xu, et Haizhang Zhang ; Universal kernels ; Journal of Machine Learning Research, 2006, vol. 7, p. 2651-2667. La fonction utilisée dans l’expression précédente est donnée par l’expression suivante : où est l’opérateur de rétroprojection (introduit précédemment), est une matrice diagonale dont les coefficient diagonaux , avec , sont des poids assignés à chaque projection PR (introduite précédemment), est un nombre prédéfini de reconstructions (introduit précédemment), est le gradient en fonction de (introduite précédemment), est le vecteur représentant la pluralité de projections PR de l’objet OB (introduit précédemment) et est une fonction de pénalité différentiable choisie selon un modèle a priori sur la reconstruction (introduit précédemment). Des exemples de telles fonctions différentiables peuvent être trouvés dans le chapitre 2, en section 2.5 (équation 2.38), du document Bayesian iterative reconstruction methods for 3D X-ray Computed Tomography ; Camille Chapdelaine ; Thèse de doctorat ; Paris Saclay, 2019. A l’issue de cette étape 1E1 de reconstruction, on obtient reconstructions qui peuvent ensuite être utilisées pour détecter un éventuel défaut dans l’objet OB. La production d’une pluralité de reconstructions permet une analyse plus fine des éventuels défauts détectés. Par exemple, un opérateur voyant un défaut sur l’une des reconstructions pourra examiner les autres reconstructions pour vérifier la présence de ce même défaut. En effet, le réalisme et la diversité des reconstructions obtenues à l’aide d’un procédé 100 selon un premier aspect de l’invention rendent cette comparaison pertinente. Ce réalisme et cette diversité sont dus au fait que, dans la méthode de reconstruction itérative selon l’invention les reconstructions obtenues sont « poussées » à l’aide de la fonction vers les modes de leur distribution connaissant la pluralité de projections PR (représentée par le vecteur ) tout en assurant leur bonne répartition dans l’espace. Comme cela va être présenté maintenant, cette diversité permet d’évaluer l’incertitude associée à chaque pixel (pour le cas en deux dimensions) ou chaque voxel (pour le cas en trois dimensions) de l’objet OB reconstitué. Pour cela, dans un mode de réalisation, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend une étape 1E2 de détermination, à partir de la pluralité de reconstructions , d’une reconstruction moyenne notée obtenue en faisant la moyenne des reconstructions de la pluralité de reconstruction ainsi que d’un indicateur de disparité, noté , associé à chaque coefficient de la reconstruction moyenne . On entend par « faire la moyenne des reconstructions » que : Dans un mode de réalisation, l’indicateur de disparité associé à chaque coefficient de la reconstruction moyenne est égal à l’écart type entre les différentes valeurs du coefficient des reconstructions de la pluralité de reconstructions ayant servies au calcul du coefficient de la reconstruction moyenne considéré . Autrement dit, en notant le coefficient du vecteur et le coefficient du vecteur , alors l’indicateur de disparité associé à ce coefficient, noté est donné par l’expression suivante : Bien entendu, d’autres indicateurs de disparité peuvent être utilisés pour mesurer cette incertitude comme la variance ou bien encore l’écart interquartile. De manière générale, toute grandeur statistique permettant de mesurer la dispersion dans les coefficients des reconstructions peut être utilisée comme indicateur de disparité. De même, l’indicateur de disparité peut être une mesure agrégée de la dispersion établie à partir de plusieurs grandeurs statistiques mesurant cette dispersion. A l’issue de cette étape 1E2, l’on dispose d’une reconstruction moyenne ainsi que de l’incertitude associée à chaque coefficient de cette reconstruction moyenne. Sachant qu’une telle reconstruction peut être visualiser sous la forme d’une image dont chaque pixel (pour le cas en deux dimensions) ou chaque voxel (pour le cas en trois dimensions) est associé à un et un seul coefficient du vecteur , il est possible de visualiser une image reconstruite de l’objet OB ainsi que l’incertitude associée à chaque pixel/voxel de ladite image. Dans un mode de réalisation, l’indicateur de disparité peut prendre la forme d’une carte de confiance grâce à laquelle il est possible de visualiser les zones de la reconstruction bénéficiant d’un fort indice de confiance (c’est-à-dire associées à un indicateur de disparité faible) ou bien encore les zones bénéficiant d’un faible indice de confiance (c’est-à-dire associées à un indicateur de disparité élevé). Ainsi, par exemple, un opérateur peut analyser la présence de défaut, mais également l’incertitude associé à cette présence. L’étape 1E2 de détermination d’une reconstruction moyenne et d’un indicateur de disparité peut être mise en œuvre par un module M2 de détermination d’une reconstruction moyenne et d’un indicateur de disparité, ledit module M2 comprenant par exemple un moyen de calcul (comme un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Dans un mode de réalisation, le module M1 de reconstruction itérative et le module M2 de détermination d’une reconstruction moyenne et d’un indicateur de disparité sont confondus. Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif DI comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé 100 selon un premier aspect de l’invention. Dans un mode de réalisation, ce dispositif est un tomographe par rayons X. Le dispositif DI selon un deuxième aspect de l’invention comprend un moyen de calcul (par exemple un processeur ou bien encore une carte ASIC) associé à une mémoire. La mémoire est en outre configurée pour stocker les instructions nécessaires à la mise en œuvre d’un procédé selon un premier aspect de l’invention ainsi que les données nécessaires à cette mise en œuvre. Ces éléments peuvent notamment être intégrés au sein d’un module M1 de reconstruction itérative et/ou d’un module M2 de détermination d’une reconstruction moyenne et d’un indicateur de disparité. Dans un mode de réalisation, le dispositif DI comprend un module M0’ de communication comprenant un moyen de communication, par exemple un moyen de communication Wi-Fi, Bluetooth® ou bien encore Ethernet. Dans un mode de réalisation, le dispositif DI comprend un module M0 d’acquisition, par exemple un module d’acquisition tel qu’illustré à la figure 3. Dans un mode de réalisation, le dispositif DI comprend également un moyen d’affichage (par exemple un écran ou un écran tactile) et un moyen de saisie (par exemple un clavier, une souris ou un écran tactile) de sorte à permettre une interaction entre l’opérateur et le dispositif DI selon un deuxième aspect de l’invention. Procédé (100) de reconstruction tomographique par rayon X d’un objet (OB) comprenant, à partir d’une pluralité d’images, chaque image de la pluralité d’images correspondant à une projection (PR) de l’objet (OB), une étape (1E1) de reconstruction de l’objet (OB) par une méthode de reconstruction itérative de sorte à obtenir une pluralité de reconstructions de l’objet (OB), le procédé (100) étant caractérisé en ce que la méthode de reconstruction itérative est mise en œuvre à partir de l’expression suivante : où est la reconstruction après sa mise à jour à un instant , est la reconstruction avant cette mise à jour, est un pas, est une fonction noyau mesurant l’écart entre la reconstruction et la reconstruction l à l’itération , est une reconstruction choisie aléatoirement parmi la pluralité de reconstructions et est une fonction donnée par l’expression suivante : où est un opérateur de rétroprojection, est une matrice diagonale dont les coefficient diagonaux avec sont des poids assignés à chaque projection, est un nombre prédéfini de reconstructions , est le gradient en fonction de , est le vecteur représentant la pluralité de projections (PR) de l’objet (OB) et est une fonction de pénalité différentiable choisie selon un modèle a priori sur la reconstruction . Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce qu’il comprend, avant l’étape (1E1) de reconstruction, une étape (1E0) d’acquisition d’une pluralité d’images, chaque image de la pluralité d’images correspondant à une projection (PR) de l’objet (OB), ladite acquisition étant effectuée à l’aide d’un dispositif d’imagerie par rayon X. Procédé (100) selon l’une des deux revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comprend, après l’étape (1E1) de reconstruction, une étape (1E2) de détermination, à partir de la pluralité de reconstructions , d’une reconstruction moyenne et d’un indicateur de disparité associé à chaque coefficient de la reconstruction moyenne . Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que l’indicateur de disparité associé à chaque coefficient de la reconstruction moyenne est égal à l’écart type entre les différentes valeurs du coefficient des reconstructions de la pluralité de reconstructions ayant servies au calcul du coefficient de la reconstruction moyenne considéré . Dispositif (DI) comprenant des moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé (100) selon l’une des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 4. Support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication précédente.