FR 3113155 A1 20220204 FR 2007966 A 20200728 L’invention concerne un procédé d’identification d’un implant, éventuellement porté par à un individu, comprenant les étapes suivantes, mises en œuvre par une unité de traitement : - obtention d’une image d’entrée radiographique dans laquelle un implant dentaire est visible ; - classification d’une région d’intérêt de ladite image radiographique au moyen d’au moins un réseau de neurones à convolution ; ladite classification permettant d’obtenir une liste d’implants candidats à être l’implant visible sur l’image, la liste étant ordonnée en fonction d’une probabilité d’être l’implant visible sur l’image. Figure pour l’abrégé : Fig. 10 Procédé d’identification d’un implant dentaire visible sur une image d’entrée au moyen d’au moins un réseau de neurones à convolution. DOMAINE TECHNIQUE GENERAL L’invention concerne l’identification d’un implant dentaire visible sur une image d’entrée et concerne en particulier un procédé d’identification d’un tel implant au moyen d’au moins un réseau de neurones à convolution ainsi qu’un procédé d’apprentissage du ou des réseaux de neurones à convolution impliqué(s). ETAT DE LA TECHNIQUE De nombreux modèles d’implants dentaires différents sont posés à travers le monde. Malheureusement la traçabilité de chaque implant n’est pas toujours bien conservée, de sorte que lorsqu’ils doivent intervenir sur un implant, les chirurgiens-dentistes ne savent pas forcément de quel implant il s’agit, en particulier quand ils ne sont pas à l’origine de la pose de l’implant. Ceci est problématique dans le cas où les praticiens sont confrontés à des complications biologiques ou prothétiques et que chaque modèle d’implant fonctionne avec des pièces spécifiques. Dès lors, sans les références exactes de l’implant, il s’avère bien souvent impossible de savoir quel tournevis ou quelle pièce utiliser afin de réaliser le traitement. Actuellement, l’identification d’implants dentaires s’effectue manuellement en se basant sur l’unique connaissance d’un expert ou en cherchant dans une base de données. Cette recherche manuelle est laborieuse et non sans risque car soit l’expert ne connait pas tous les implants soit la base de données n’est pas utilisée convenablement ou ne décrivent pas correctement les implants qu’elle contient. Il existe donc un besoin de pouvoir identifier le plus précisément possible un implant dentaire sur une image radiographique. PRESENTATION DE L’INVENTION L’invention permet d’identifier un implant dentaire, éventuellement porté par un individu, à partir d’une image radiographique dans laquelle l’implant est visible. Selon un premier aspect, l’invention concerne A cet effet, l’invention propose un procédé d’identification d’un implant dentaire, éventuellement porté par à un individu, comprenant les étapes suivantes, mises en œuvre par une unité de traitement : - obtention d’une image d’entrée radiographique dans laquelle un implant dentaire est visible ; - classification d’une région d’intérêt de ladite image radiographique au moyen d’au moins un réseau de neurones à convolution ; ladite classification permettant d’obtenir une liste d’implants candidats à être l’implant visible sur l’image, la liste étant ordonnée en fonction d’une probabilité d’être l’implant visible sur l’image. L’invention est avantageusement complétée par les caractéristiques suivantes, prises seules ou en une quelconque de leur combinaison techniquement possible : - la classification comprend une étape de détection d’une région d’intérêt de l’image radiographique au moyen d’un premier réseau de neurones entrainé et une étape de découpage de l’image radiographique selon cette région d’intérêt ; - la classification comprend une étape de détermination d’un vecteur représentatif au moyen d’un troisième réseau de neurones entrainé, ledit vecteur représentatif décrivant l’image radiographique éventuellement découpée selon la région d’intérêt ; - la classification comprend une étape de comparaison du vecteur représentatif déterminé à un ensemble de vecteurs représentatifs de référence correspondant à des implants de référence obtenu au cours d’une étape d’apprentissage du troisième réseau de neurones de manière à obtenir un ensemble de scores de similarités, chaque score caractérisant une distance du vecteur représentatif déterminé à chaque vecteur représentatif de référence ; - la classification comprend une étape de détermination d’au moins une probabilité de correspondre à une caractéristique technique propre à un implant, chaque probabilité étant déterminée au moyen d’un deuxième réseau de neurones ; - la classification comprend une étape de comparaison de chaque probabilité de correspondre à une caractéristique technique propre à un implant à un ensemble de caractéristique technique d’implants de référence de manière à obtenir pour chaque implant de référence un score de correspondance ; - le procédé comprend une étape de détermination à partir de l’ensemble de scores de similarités et/ou le score de correspondance associé à chaque implant de référence, d’un ensemble de scores finaux associés à chaque implant de référence, chaque score quantifiant la correspondance entre l’implant visible sur l’image et chaque implant de référence et constituant la liste d’implants candidats ; - les implants de référence sont issus d’une base de données d’implants éventuellement filtrée en fonction de données contextuelles telle que par exemple l’origine de l’implant, l’année de pose, la forme de connexion ; - le procédé comprend une étape d’apprentissage d’au moins un réseau de neurones à partir d’une base de données annotées et d’images radiographiques de référence, ladite base de donnée annotée comprenant des références des implants de référence et des coordonnées de région d’intérêts de référence des images radiographique de référence, ledit apprentissage permettant d’identifier sur les images de référence une région d’intérêt et des caractéristiques techniques propres à chaque implant de référence visible sur chaque image de référence et des vecteurs représentatifs de chaque image de référence ; - l’étape d’apprentissage d’au moins un réseau de neurones comprend une étape d’augmentation des données consistant à appliquer sur chaque image radiographique de référence d’implant au moins une transformation aléatoire parmi les transformations suivantes : rotation, découpage, agrandissement, modification de la luminosité, modification du contraste, miroir, perspective, bruit ; - l’étape d’apprentissage comprend l’apprentissage du premier réseau de neurones à partir de la base de données annotées de sorte que le premier réseau de neurones soit configuré pour déterminer pour une image radiographique de référence dans laquelle un implant est visible, des coordonnées d’une région d’intérêt englobant ledit implant ; - l’étape d’apprentissage comprend l’apprentissage du troisième réseau de neurones à partir de la base de données annotée de sorte que le troisième réseau de neurones soit configuré pour déterminer un vecteur représentatif décrivant l’image radiographique ; - l’étape d’apprentissage comprend l’apprentissage d’un ensemble de deuxième réseau de neurones à partir de la base de données annotées de sorte que chaque réseau de neurones de l’ensemble de deuxième réseau de neurones soit configuré pour déterminer une probabilité de correspondre à une caractéristique technique propre à un implant ; - l’étape d’apprentissage de l’ensemble de deuxième réseau de neurones et du troisième réseau de neurones comprend une étape de découpage des images de référence selon les régions d’intérêt identifiées ; - l’étape d’apprentissage de l’ensemble de deuxième réseau de neurones et du troisième réseau de neurones comprend une étape de ré-échantillonnage de manière à faire en sorte que les caractéristiques techniques propres à chaque implant soient équitablement représentées. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. PRESENTATION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : la illustre des étapes d’un procédé d’identification d’un implant dentaire selon un mode de réalisation de l’invention ; la illustre un exemple d’architecture d’implémentation de l’invention ; la illustre une image d’un implant dentaire mise en œuvre dans l’invention ; la illustre une structure d’un implant dentaire ; la illustre des étapes d’obtention d’une base de données d’images radiographiques annotées utilisée dans l’invention ; la illustre des étapes d’un procédé d’apprentissage d’un ou plusieurs réseaux de neurones selon un mode de réalisation de l’invention ; la illustre une augmentation de données appliquée à une image radiographique d’un implant selon un mode de réalisation de l’invention ; la illustre des étapes d’apprentissage d’un troisième réseau de neurones selon un mode de réalisation de l’invention ; la illustre des étapes d’un procédé de classification d’une image radiographique d’un implant dentaire selon un mode de réalisation de l’invention ; la illustre un exemple de liste d’implants dentaire obtenue au moyen d’un procédé d’identification selon l’invention. Sur l’ensemble des figures les éléments similaires portent des références identiques. DESCRIPTION DETAILLEE Architecture Dans ce qui suit, comme illustré sur la , plusieurs aspects associés à un procédé ID d’identification d’un implant dentaire, éventuellement porté par un individu, vont être décrits : une classification CLASS d’une image d’entrée dans laquelle un implant dentaire est visible, l’implant dentaire étant, éventuellement, porté par un individu, la classification étant mise en œuvre au moyen d’au moins un réseau de neurones ; un apprentissage APP de chaque réseau de neurones. Ces étapes sont mises en œuvre au sein d’une architecture telle qu’illustrée sur la . Le procédé d’apprentissage APP peut être mis en œuvre sur un premier serveur 1 et le procédé de classification CLASS peut être mis en œuvre sur un deuxième serveur 2. Chaque serveur 1, 2 comprend avantageusement au moins une unité de traitement 3, 4, par exemple un processeur graphique (en anglais Graphics Processing Unit, (GPU)) ayant de préférence une puissance de calcul élevé. Un tel type de processeur permet d’obtenir des vitesses de calcul élevées notamment pour l’apprentissage APP par rapport à des processeurs plus classiques. Chaque serveur 1, 2 peut également comprendre une interface de communication 7, 8 permettant une communication entre eux. Une telle communication peut par exemple être mise en œuvre au moyen d’une liaison filaire ou sans fil par l’intermédiaire de tout type de réseau de communication par exemple le réseau Internet. S’agissant du premier serveur 1, il peut avoir accès par l’intermédiaire de l’interface de communication 7 à une ou plusieurs base(s) de données distante(s) utile(s) à l’apprentissage. De manière avantageuse également, chaque serveur 1, 2 peut comprendre une unité de stockage 5, 6, par exemple un disque dur. Typiquement, le premier serveur d’apprentissage 1 peut stocker dans l’unité de stockage 5 une ou plusieurs base(s) de données servant à l’apprentissage ou avoir accès à cette ou ces base(s) de données. L’architecture peut être avantageusement complétée par une mémoire vive (en anglais, Random Access Memory (RAM)) qui permet de stocker les calculs intermédiaires au cours de l’apprentissage. L’homme du métier comprendra sans difficulté que d’autres architectures pour la mise en œuvre des procédés sont possibles, les deux serveurs 1,2 pouvant notamment être fusionnés. Réseau de neurones La classification (étape CLASS) met en œuvre au moins un réseau de neurones préalablement entrainé au cours d’un apprentissage (étape APP). Les réseaux de neurones sont massivement utilisés pour la classification de données. Après une phase d’apprentissage automatique (généralement supervisé, c’est-à-dire sur une base de données de référence déjà classifiées), un réseau de neurones « apprend » et devient capable d’appliquer la même classification à des données inconnues. Les réseaux de neurones à convolution, ou CNN (en anglais, Convolutional Neural Networks) sont un type de réseau de neurones dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Ils sont ainsi particulièrement adaptés à un type particulier de classification qui est l’analyse d’image, ils permettent en effet avec efficacité la reconnaissance d’objets ou de personnes dans des images ou des vidéos. Procédé d’identification d’un implant dentaire portée par un individu La illustre schématiquement des étapes d’un procédé ID d’identification d’un implant dentaire porté par un individu. Ce procédé ID comprend une étape d’obtention d’une base de données d’implants dentaires BDD 0 et d’une base de données d’images radiographiques annotées BDD 1 . Le procédé comprend également une étape d’apprentissage APP mettant en œuvre la base de données d’images radiographiques annotées BDD 1 et une étape de classification CLASS d’une image radiographique sur laquelle un implant dentaire est visible. L’implant dentaire peut être porté par l’individu ou non. Cette classification permet d’obtenir un ou plusieurs implant(s) dentaire(s) candidat(s) à être l’implant visible sur l’image radiographique. La classification met en œuvre outre, un ou plusieurs réseaux de neurones entrainés, la base de données d’images radiographiques annotées BDD 1 et la base de données d’implants dentaires BDD 0 . Dans le cas où plusieurs candidats sont obtenus, ces derniers sont présentés sous la forme d’une liste d’implants candidats, de préférence ordonnée, en fonction d’un score déterminé au cours de la classification. En effet, la classification quantifie une probabilité de correspondance de chaque implant candidat avec l’implant visible sur l’image radiographique. C’est sur cette base qu’un praticien souhaitant identifier un implant procède à son identification. En pratique, le praticien fournit au procédé d’identification ID une image radiographique sur laquelle l’implant dentaire à identifier est visible. On note qu’une telle image radiographique (dont un exemple est illustré sur la ) est obtenue (étape OBT) par tout moyen connu en soit pour obtenir une telle image. En particulier, elle peut être obtenue au moyen d’un appareil à rayons X. L’obtention (étape OBT) de l’image radiographique ne sera pas détaillée ici car bien connue de l’homme du métier. Base de données d’implants BDD 0 L’identification de l’implant met en œuvre une base de données d’implants BDD 0 . Cette base comprend des caractéristiques d’implant dentaire. La illustre schématiquement un implant dentaire (ici porté par individu). En partant du haut vers le bas, un implant dentaire comprend un col, un corps et un apex. Ces trois éléments principaux permettent de définir la géométrie de l’implant. Associés à ces caractéristiques géométriques, un implant dentaire peut aussi se caractériser par d’autres caractéristiques ainsi que par des données dites « metadata » comprenant des données sur le pays de distribution, l’année de mise sur le marché, l’origine et l’année de pose de l’implant. Bien sûr cette liste de metadata n’est pas exhaustive et peut être complétée. Le déposant a ainsi constitué une base de données d’implants BDD 0 à partir de toutes ces caractéristiques. En particulier, la base de données d’implants BDD 0 référence plusieurs marques d’implants. Une telle base de données peut par exemple comprendre plusieurs marques d’implants différents, chaque marque proposant des implants différents. La base de données d’implants comprend, pour chaque modèle d’implant, les caractéristiques techniques suivantes propres à chaque implant : - caractéristiques générales : - type : standard, zygomatique, basal, court étroit ; - niveau d’enfouissement : au niveau de l’os, au niveau des tissus ; - caractéristiques liées au col d’un implant : - type de connexion : externe, interne, combinaison externe/interne ; - forme de la connexion : hexagone, octogone, mono-bloc, custom, triangle, carré, pentagone, dodécagone, tri-lobes, quatre lobes, cinq lobes, six lobes, huit lobes, etc. ; - forme du col : large, évasé, droit, incliné ; - micro-filetage : oui ou non ; - caractéristiques liées au corps de l’implant : - forme du corps : conique, droit, apex conique ; - filetage du corps : aucun, isométrique, carré, dent de scie, dent de scie inversée ; - caractéristiques liées à l’apex : - forme de l’apex : conique, plat arrondi, évasé ; - trou à l’apex : aucun, rond, ovale ; - rainures à l’apex : ou non. - caractéristiques liées à l’origine de l’implant : - année de mise sur le marché ; - pays de distribution. Ces caractéristiques sont les mêmes pour chaque modèle d’implant. Bien entendu, ici on présente un certain nombre de caractéristiques, d’autres caractéristiques techniques peuvent être obtenues tout en restant dans le cadre des procédés ici décrits. Base de données d’images radiographiques annotées BDD 1 Pour obtenir la base de données d’images radiographiques annotées (ci-après base de données annotées BDD 1 ), un grand nombre d’images radiographiques de référence (par exemple, plusieurs milliers d’images radiographiques) est collecté et manuellement annoté avec la référence de l’implant correspondante. La illustre l’obtention de la base de données annotées BDD1. Pour chaque image radiographique d’implant, la référence de l’implant est renseignée dans la base de données annotées BDD1. Associée à cette référence, les coordonnées de la boite englobante de l’implant (en anglais, bounding box) sont aussi renseignées (carré blanc sur l’image radiographique de la ). La boite englobante est une région d’intérêt utilisée par le procédé d’apprentissage et est, avantageusement, définie au moyen de coordonnées x, y, w, h, x et y étant les coordonnées du point en haut à gauche de la boite englobante, w est la largeur de la boite et h est la hauteur de la boite. Ainsi, pour chaque image radiographique de référence, le modèle d’implant visible ainsi que la région d’intérêt sont renseignés et stockés. Il s’agit ici d’obtenir des vérités terrains utilisées au cours de l’apprentissage. On comprend que la base de données annotées BBD 1 associe à un élément de la base de données d’implants BDD 0 . Cependant tous les implants de la base de données d’implants BDD 0 n’ont pas forcément d’images associées et ne se trouvent donc pas dans la base de données d’images radiographiques annotées BDD 1 . Autrement dit, la base de données annotées BDD 1 référence un sous-ensemble de la base de données d’implants BDD 0 . Procédé d’apprentissage L’apprentissage d’au moins un réseau de neurones est, comme déjà mentionné, mis en œuvre à partir de la base de données annotées BDD 1 . Cet apprentissage permet d’entrainer des réseaux de neurones de sorte qu’ils puissent servir à identifier sur des images radiographiques de référence une région d’intérêt (dans laquelle est localisée l’implant) et des caractéristiques techniques propres à chaque implant de référence visible sur chaque image de référence. La illustre un procédé d’apprentissage d’au moins un réseau de neurones selon un mode de réalisation de l’invention. Un tel procédé prend en entrée des images radiographiques de référence ainsi que la base de données annotées (BDD 1 ) et permet d’entrainer un premier réseau de neurones CNN1, un ou plusieurs deuxième réseau(x) de neurones CNN2i (avec i l’indice désignant le deuxième réseau de neurones) et un troisième réseau de neurones CNN3. Entrainement du premier réseau de neurones CNN1 L’apprentissage (étape E1) du premier réseau de neurones CNN1 s’effectue à partir d’images radiographiques de référence et de la base de données annotées BDD1 de sorte que le premier réseau de neurones CNN1 entrainé soit configuré pour déterminer, pour une image radiographique de référence donnée, dans laquelle un implant est visible, des coordonnées d’une région d’intérêt englobant l’implant de référence (et donc connu) (étape E11). Ce premier réseau de neurones CNN1 est, par exemple, un réseau de neurones profond convolutionnel. Il s’agit ici de dédier ce premier réseau de neurones CNN1 à la détection d’implant simple. Une architecture de réseau de neurones de type Mask R-CNN peut être utilisé. A ce titre, on peut se référer à l’article He K., Gkioxari G., et al.: « Mask R-CNN ». Un tel réseau de neurones est un réseau connu permettant de détecter des zones dans une image. De manière complémentaire, l’apprentissage du premier réseau de neurones comprend une étape d’augmentation des données (étape E10). Cette étape consiste à appliquer diverses transformations sur les images radiographiques de référence afin d’augmenter la diversité concernant les possibilités d’obtention de l’image. L’augmentation de données permet : - d’augmenter la quantité de données d’apprentissage ; - de permettre à l’algorithme de mieux généraliser à de nouvelles images (en particulier en évitant le phénomène de sur-apprentissage) ; - de mieux supporter des images obtenues sous différentes conditions (luminosité, cadrage, etc.). La transformation peut être appliquée sur chaque image ou uniquement sur certaines images. Une transformation est par exemple une rotation de l’image, un découpage de l’image (troncature, rognage), un agrandissement, une modification de la luminosité, une modification du contraste, une obtention d’une image miroir, une modification de la perspective, un bruitage (c’est-à-dire une dégradation) de l’image La illustre 36 images obtenues à partir d’une même image. Les 36 images ont été obtenues en ayant appliqué diverses transformations sur une même image radiographique d’un même implant. Entrainement de chaque deuxième réseau de neurones CNN2i L’apprentissage de chaque deuxième réseau de neurones CNN2i (étape E2i) s’effectue à partir d’images radiographiques de référence et de la base de données annotées BDD 1 de sorte que chaque deuxième réseau de neurones CNN2i soit configuré pour déterminer une probabilité de correspondre à une caractéristique technique propre à un implant de référence. Un tel réseau de neurones est par exemple basé sur une architecture de réseau de neurones convolutionnel profond du type réseau DenseNet, version 169. A ce titre, on peut se référer au document Huang G., van der Maatern L. et al. : « Densely Connected Convolutional Networks ». Un autre type de réseau de neurones peut être du type Inception V3. A ce titre, on peut se référer à l’article Szegedy C., Vanhoucke V. et al. : « Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision ». Un autre type de réseau de neurones peut être du type ResNet. A ce titre, on peut se référer à l’article He K., Zhang X. et al. : « Deep Residual Learning for Image Recognition »). Chaque réseau de neurones peut donc prédire une caractéristique technique propre à un implant de référence (étape E23i). Par exemple, un nombre i=1 à 20 de réseau(x) de neurones est entrainé pour chaque caractéristique technique i, chacune comprenant plusieurs classes. Les caractéristiques techniques propres sont les caractéristiques présentées ci-avant pour décrire la base de données d’implants. A titre d’exemple, le i ème deuxième réseau de neurones CNN2i dédié à la caractéristique technique « forme du corps » prend en entrée une image radiographique de référence et fournit en sortie un vecteur de dimension 3 contenant les probabilités associées à chaque classe « conique », « droit », « apex conique ». L’entrainement de chaque deuxième réseau de neurones CNN2i peut comprendre une étape de découpage (étape E20) de chaque image radiographique de référence, une étape de ré-échantillonnage (étape E21), une étape d’augmentation des données (E22). Les étapes E20, E21 et E22 peuvent être mises en œuvre toutes ensemble ou pas. On a décrit ici un réseau de neurones pour chaque caractéristique mais un unique deuxième réseau de neurones peut être utilisé pour fournir toutes les caractéristiques techniques propres à chaque implant. Dans ce cas, un réseau de neurones dit multi-tâches est utilisé (en anglais, « Multi-task learning »). L’intérêt d’avoir ce deuxième réseau de neurones ou cet ensemble de deuxième réseaux de neurones et que cela permet d’identifier tout implant se trouvant dans la base de données d’implants BDD 0 (c’est-à-dire pour lequel des caractéristiques techniques sont disponibles) sans forcément disposer d’images radiographiques annotées (cf. BBD 1 ). On note toutefois que les implants ayant les mêmes caractéristiques techniques auront le même score et qu’il sera donc impossible de les distinguer. Dès lors on comprend que la combinaison avec le troisième réseau de neurones CNN3 est plus robuste (ci-après). Entrainement du troisième réseau de neurones CNN3 L’apprentissage du troisième réseau de neurones CNN3 (étape E3) s’effectue à partir d’images radiographiques de référence et de la base de données annotées BDD1 de sorte que le troisième réseau de neurones CNN3 soit configuré pour déterminer un vecteur représentatif (en anglais, embedding) décrivant l’image radiographique de référence. Il s’agit ici d’entrainer un réseau de neurones pour calculer la similarité entre deux images d’un implant. Ceci permet in fine de déterminer la similarité entre deux images radiographiques d’implants, en calculant la distances entre leurs vecteurs représentatifs. Les images d’un même modèle d’implant seront visuellement similaires et auront des vecteurs représentatifs proches ; alors que les images de modèles d’implant différents auront des vecteurs représentatifs éloignés. Le troisième réseau de neurones est par exemple un réseau de neurones convolutionnel à apprentissage profond. La similarité est ici calculée directement d’image à image sans avoir à utiliser des caractéristiques techniques issu du ou des deuxième réseaux de neurones (CNN2i). De manière avantageuse, pour chaque image de référence, le troisième réseau de neurones CNN3 permet d’obtenir un vecteur de dimension fixe (par exemple, comprenant entre 300 et 600 paramètres). Chaque vecteur représentatif pour chaque image de référence est calculé de manière à ce que les images de référence d’un même implant aient des vecteurs représentatifs proches alors que ceux d’implants différents aient des vecteurs représentatifs éloignés. En particulier, on peut définir une distance type « euclidienne » ou de type « similarité cosinus » pour définir une distance entre deux vecteurs représentatifs. Ces vecteurs représentatifs sont autrement dit une signature de chaque image radiographique de référence d’implant de référence. L’entrainement du troisième réseau de neurones CNN3 se base sur des architectures de réseaux de neurones utilisés pour la reconnaissance faciale. Un réseau de type FaceNet peut être utilisé. A ce titre, on peut se référer au document Schroff F., Kalenichenko et al. : « FaceNet: A unified Embedding for Face Recognition and Clustering ». On peut résumer le procédé d’entrainement du troisième réseau de neurones de la manière suivante, les étapes suivantes sont mises en œuvre de manière itérative en relation avec la : Tirage aléatoire de triplets d’images de référence de sorte à obtenir une image « ancre », une image « positive » (c’est-à-dire qui correspond au même modèle que l’image ancre), une image « négative » ; Calcul pour chaque image ancre, positive et négative de vecteurs représentatifs au moyen du troisième réseau de neurones CNN3 ; Calcul de la fonction de perte de triplet (en anglais, « triplet loss ») de la manière suivante : avec l’image ancre, l’image positive, l’image négative et une marge donnée entre deux paires positives et deux paires négatives ; Mise à jour des poids du troisième réseau de neurones CNN3 de manière à éloigner le vecteur représentatif de l’image négative de celui de l’image ancre et d’approcher le vecteur représentatif de l’image positive. On note qu’avec cette fonction, on cumule à la fois une distance entre une image ancre et une image positive et une distance entre une image ancre et négative. L’avantage d’utiliser cette fonction de perte est qu’elle permet de classer les images entre elles et pas seulement de les comparer. Au cours de l’entrainement du troisième réseau de neurones CNN3 les vecteurs représentatifs de chaque implant de référence de la base de données annotée sont calculés (étape E33) et sauvegardés (étape E34). De manière complémentaire, l’entrainement du troisième réseau de neurones CNN3, peut comprendre une étape de découpage (étape E30) de chaque image radiographique de référence. Cette étape de découpage utilise les régions d’intérêts de référence stockées dans la base de données annotées BDD1. Ainsi une image radiographique de référence est découpée selon la région d’intérêt correspondante. Ce découpage permet de mieux identifier l’implant de référence dans l’image de référence. De manière complémentaire, l’entrainement du troisième réseau de neurones peut comprendre une étape de ré-échantillonnage (étape E31) des images de référence. Cette étape permet de s’assurer que suffisamment d’implants sont équitablement représentés et que de ce fait il n’y ait pas des types d’implants surreprésentés. De manière complémentaire, l’entrainement du troisième réseau de neurones peut comprendre une étape d’augmentation des données (étape E32). Cette étape est similaire à celle mise en œuvre (étape E10) pour l’entrainement du premier réseau de neurones CNN1. Les étapes E30, E31 et E32 peuvent être mises en œuvre toute ensemble ou pas. L’intérêt du troisième réseau de neurones CNN3 est de pouvoir calculer des similarités image par image directement, sans passer par une étape intermédiaire de prédiction des caractéristiques techniques. Il est donc possible de distinguer des variations beaucoup plus fines que ne sont pas explicités via des caractéristiques techniques propres aux implants. Ainsi, on peut distinguer des implants qui ont des caractéristiques techniques propres identiques. A noter toutefois, qu’il est nécessaire d’avoir au moins une image dans la base de données annotée BDD 1 . Les étapes E20/E30, E21/E31, E22/E32 peuvent être mises en œuvre de manière indépendante pour le ou les deuxième réseaux de neurones CNN2i et pour le troisième réseau de neurones. L’intérêt de combiner ces approches en parallèle (ainsi que la prise en compte de metadata) est donc d’avoir un système plus robuste qui exploite les avantages de chaque approche et qui supporte mieux les cas extrêmes : implants ayant les mêmes caractéristiques techniques, implants rares avec pas ou peu d’images de référence, etc.), implants anciens ou uniquement distribués dans certains pays, etc. Procédé de classification En relation avec la , le procédé de classification prend en entrée une image radiographique d’un implant inconnu que l’on souhaite identifier ainsi qu’éventuellement, des données contextuelles relatives à l’implant qui font parties des caractéristiques techniques propres à un implant : forme de la connexion de l’implant, année de pose de l’implant, pays de pose de l’implant, ville de pose de l’implant. Au moyen du premier réseau de neurones CNN1, une région d’intérêt dans laquelle est contenue l’implant inconnu à détecter est déterminée (étape E40). Puis l’image radiographique selon cette région est découpée (étape E41). Ensuite, les deuxième et troisième réseaux de neurones sont utilisés en parallèle ou soit les deuxième réseaux de neurones seulement soit le troisième réseaux de neurones seulement. Au moyen de chaque deuxième réseau de neurones CNN2i, une détermination d’au moins une probabilité de correspondre à une caractéristique techniques propre à un implant est effectuée (étape E44i). Ensuite, une comparaison de chaque probabilité de correspondre à une caractéristique technique propre à un implant à un ensemble de caractéristiques techniques propres d’implants de référence (ces caractéristiques sont stockées dans la base de données d’implants de référence BDD 0 ) est effectuée de manière à obtenir pour chaque implant de référence un score de correspondance des caractéristiques techniques (étape E45). De cette manière, on peut évaluer à quel implant de référence, l’implant inconnu ressemble. Par exemple, si les prédictions de chaque deuxième réseau de neurones donnent : col évasé (99%), corps droit (97%), apex plat (98%), les implants ayant un col évasé droit et apex plat auront un score de correspondance proche de 100%. Au moyen du troisième réseau de neurones CNN3 un vecteur représentatif décrivant l’image radiographique est déterminé (étape E42). Le vecteur représentatif ainsi déterminé est comparé aux vecteurs représentatifs de chaque implant de référence obtenu au cours de l’apprentissage du troisième réseau de neurones (CNN3) de manière à obtenir un ensemble de scores de similarités, chaque score de similarité caractérisant une distance du vecteur représentatif déterminé à chaque vecteur représentatif de référence (étape E43). Il s’agit ici d’une distance entre le vecteur représentatif de l’implant inconnu à ceux d’implants de références, donc connus. Ensuite, les scores de similarité et de correspondance sont fusionnés pour obtenir des scores associés à chaque implant de référence (étape E46) grâce à un modèle d’ensemble. Le modèle d’ensemble peut être une simple combinaison linéaire (par exemple une moyenne) des scores de similarité et de correspondance. Par ailleurs, un modèle d’apprentissage simple (type régression linéaire, forêt d’arbre décisionnel (en anglais, « random forest », etc.) ou bien un autre réseau de neurones peut être utilisé pour calculer ce score. Un tel modèle prend en entrée les scores de similarité et de correspondance, et fourni en sortie le score d’ensemble global. On comprendra que la classification peut ou ne pas comprendre les étapes E40 et E41 de sorte que les étapes E42 et E44i prennent en entrée l’image radiographique découpée ou pas. De manière complémentaire, selon les données contextuelles disponibles, la base de données d’implants peut être filtrée (étape E47) de sorte à ne conserver que certains implants. A l’issue de l’étape E46 seul un certain nombre d’implants sont conservés de sorte à fournir une liste d’implants candidats (étape E48). C’est cette liste d’implants candidats que le praticien peut consulter la détection. La illustre un exemple d’une liste d’implants candidats qui peut être fournie à un praticien. Cette liste comprend, une image d’un implant de référence, l’image radiographique correspondante ainsi qu’un score de correspondance (obtenu à l’étape E46), la marque et le modèle dans la marque. Procédé d’identification (ID) d’un implant dentaire, éventuellement porté par à un individu, comprenant les étapes suivantes, mises en œuvre par une unité de traitement : - obtention (OBT) d’une image d’entrée radiographique dans laquelle un implant dentaire est visible ; - classification (CLASS) d’une région d’intérêt de ladite image radiographique au moyen d’au moins un réseau de neurones à convolution (CNN1, CNN2i, CNN3) ; ladite classification permettant d’obtenir une liste d’implants candidats à être l’implant visible sur l’image, la liste étant ordonnée en fonction d’une probabilité d’être l’implant visible sur l’image. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la classification comprend une étape de détection d’une région d’intérêt de l’image radiographique au moyen d’un premier réseau de neurones (CNN1) entrainé et une étape de découpage de l’image radiographique selon cette région d’intérêt. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, dans lequel la classification (CLASS) comprend une étape de détermination d’un vecteur représentatif au moyen d’un troisième réseau de neurones (CNN3) entrainé, ledit vecteur représentatif décrivant l’image radiographique éventuellement découpée selon la région d’intérêt. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la classification comprend une étape de comparaison du vecteur représentatif déterminé à un ensemble de vecteurs représentatifs de référence correspondant à des implants de référence obtenu au cours d’une étape d’apprentissage du troisième réseau de neurones (CNN3) de manière à obtenir un ensemble de scores de similarités, chaque score caractérisant une distance du vecteur représentatif déterminé à chaque vecteur représentatif de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel la classification (CLASS) comprend une étape de détermination d’au moins une probabilité de correspondre à une caractéristique technique propre à un implant, chaque probabilité étant déterminée au moyen d’un deuxième réseau de neurones (CNN2i). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la classification (CLASS) comprend une étape de comparaison de chaque probabilité de correspondre à une caractéristique technique propre à un implant à un ensemble de caractéristique technique d’implants de référence de manière à obtenir pour chaque implant de référence un score de correspondance. Procédé selon la revendication 6 seule ou en combinaison avec la revendication 4, comprenant une étape de détermination à partir de l’ensemble de scores de similarités et/ou le score de correspondance associé à chaque implant de référence, d’un ensemble de scores finaux associés à chaque implant de référence, chaque score quantifiant la correspondance entre l’implant visible sur l’image et chaque implant de référence et constituant la liste d’implants candidats (E48). Procédé selon la revendication 4 et l’une des revendications 5 à 7, dans lequel les implants de référence sont issus d’une base de données d’implants (BDD 0 ) éventuellement filtrée en fonction de données contextuelles telle que par exemple l’origine de l’implant, l’année de pose, la forme de connexion. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape d’apprentissage (APP) d’au moins un réseau de neurones à partir d’une base de données annotées (BDD 1 ) et d’images radiographiques de référence, ladite base de donnée annotées (BDD 1 ) comprenant des références des implants de référence et des coordonnées de région d’intérêts de référence des images radiographique de référence, ledit apprentissage (APP) permettant d’identifier sur les images de référence une région d’intérêt et des caractéristiques techniques propres à chaque implant de référence visible sur chaque image de référence et des vecteurs représentatifs de chaque image de référence. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape d’apprentissage (APP) d’au moins un réseau de neurones comprend une étape d’augmentation des données consistant à appliquer sur chaque image radiographique de référence d’implant au moins une transformation aléatoire parmi les transformations suivantes : rotation, découpage, agrandissement, modification de la luminosité, modification du contraste, miroir, perspective, bruit. Procédé selon l’une des revendication 9 à 10, dans lequel l’étape d’apprentissage (APP) comprend l’apprentissage du premier réseau de neurones (CNN1) à partir de la base de données annotées (BDD 1 ) de sorte que le premier réseau de neurones (CNN1) soit configuré pour déterminer pour une image radiographique de référence dans laquelle un implant est visible, des coordonnées d’une région d’intérêt englobant ledit implant. Procédé selon l’une des revendications 9 à 11, dans lequel l’étape d’apprentissage (APP) comprend l’apprentissage du troisième réseau de neurones (CNN3) à partir de la base de données annotées (BDD 1 ) de sorte que le troisième réseau de neurones (CNN3) soit configuré pour déterminer un vecteur représentatif décrivant l’image radiographique. Procédé selon l’une des revendications 9 à 12, dans lequel l’étape d’apprentissage (APP) comprend l’apprentissage d’un ensemble de deuxième réseau de neurones à partir de la base de données annotées (BDD 1 ) de sorte que chaque réseau de neurones de l’ensemble de deuxième réseau de neurones soit configuré pour déterminer une probabilité de correspondre à une caractéristique technique propre à un implant. Procédé selon l’une des revendications 9 à 10, dans lequel l’étape d’apprentissage (APP) de l’ensemble de deuxième réseau de neurones et du troisième réseau de neurones comprend une étape de découpage des images de référence selon les régions d’intérêt identifiées. Procédé selon l’une des revendications 9 à 11, dans lequel l’étape d’apprentissage (APP) de l’ensemble de deuxième réseau de neurones et du troisième réseau de neurones (CNN3) comprend une étape de ré-échantillonnage de manière à faire en sorte que les caractéristiques techniques propres à chaque implant soient équitablement représentées. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé (ID) selon l’une des revendications 1 à 15, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.