FR 3125141 A1 20230113 FR 2107286 A 20210706 Procédé automatique de segmentation d’un thrombus et d’une lésion dans une image tridimensionnelle cérébrale Un aspect de l’invention concerne un procédé automatique de segmentation d’un thrombus et d’une lésion engendrée par le thrombus dans une image tridimensionnelle cérébrale, comportant les étapes suivantes : Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents primaire pour fournir une prédiction de lésion à partir d’une image ; Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents secondaire pour fournir une prédiction de thrombus à partir d’une image ; Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire entraîné, sur chaque image d’un ensemble d’images obtenu à partir de l’image tridimensionnelle, et fusion des prédictions de lésion obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de lésion : Si l’ensemble de segmentations de lésion comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation la plus large comme segmentation de la lésion ; Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire entraîné, sur chaque image d’un ensemble d’images secondaire obtenu à partir de l’image tridimensionnelle, et fusion des prédictions de thrombus obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de thrombus : Si l’ensemble de segmentations de thrombus comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation répondant à une condition de proximité dépendant de la segmentation de la lésion comme segmentation du thrombus. Procédé automatique de segmentation d’un thrombus et d’une lésion dans une image tridimensionnelle cérébrale DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de l’imagerie tridimensionnelle cérébrale, et plus particulièrement celui de la segmentation d’un thrombus et d’une lésion dans une image tridimensionnelle cérébrale d’un patient présentant un accident vasculaire cérébrale. La présente invention concerne un procédé de segmentation d’un thrombus et d’une lésion dans une image tridimensionnelle cérébrale et en particulier un procédé automatique de segmentation d’un thrombus et d’une lésion dans une image tridimensionnelle cérébrale. La présente invention concerne également un produit-programme d’ordinateur et un support d’enregistrement. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION L’accident vasculaire cérébral ou AVC correspond soit à une obstruction d’une artère cérébrale par un caillot sanguin ou thrombus – on parle alors d’AVC ischémique - soit à une rupture d’une artère cérébrale – on parle alors d’AVC hémorragique. Pour limiter les séquelles engendrées par un AVC, on estime qu’il faut que 5 heures maximum se soient écoulées entre le moment où le patient arrive à l’hôpital et le moment où il est diagnostiqué et traité, le choix du traitement dépendant du type d’AVC diagnostiqué. Le diagnostic est classiquement réalisé par un professionnel de santé expérimenté à partir d’une imagerie cérébrale en localisant le thrombus et la lésion engendrée par le thrombus. Or les professionnels de santé capables d’analyser des images cérébrales d’AVC sont rares et en pratique, les images doivent souvent être transmises de l’hôpital qui a accueilli le patient vers un autre hôpital disposant de personnel capable d’analyser les images. La durée d’obtention du diagnostic est alors considérablement augmentée et souvent incompatible avec la durée de 5 heures maximum. Pour remédier à ce problème, des méthodes de segmentation de la lésion ou du thrombus à partir d’une image tridimensionnelle cérébrale ont été développées. Cependant, aucune de ces méthodes n’est capable de détecter à la fois le thrombus et la lésion et ceci de manière fiable, c’est-à-dire avec un taux de détection supérieur à 90% et un nombre de faux positifs réduit, et entièrement automatique. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en proposant une méthode automatique de segmentation du thrombus et de la lésion dans une image cérébrale, ayant un taux de détection supérieur à 90% et un taux de faux positif réduit. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé automatique de segmentation d’un thrombus et d’une lésion engendrée par le thrombus dans une image tridimensionnelle cérébrale, l’image tridimensionnelle cérébrale étant acquise selon au moins une modalité, chaque modalité étant associée à un ensemble d’images comportant une pluralité d’images correspondant chacune à une section de l’image tridimensionnelle acquise selon la modalité, selon un plan de section perpendiculaire à un axe donné, le procédé comportant les étapes suivantes : Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents primaire configuré pour fournir une prédiction de lésion à partir d’une image, chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire étant associé à un jeu de paramètres d’entraînement et entraîné sur une base de données primaire comportant une pluralité d’images cérébrales chacune associée à un ensemble d’informations relatives à la segmentation de chaque lésion dans l’image ; Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents secondaire configuré pour fournir une prédiction de thrombus à partir d’une image, chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire étant associé à un jeu de paramètres d’apprentissage et entraîné sur une base de données secondaire comportant une pluralité d’images cérébrales chacune associée à un ensemble d’informations relatives à la segmentation de chaque thrombus dans l’image ; Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire entraîné, sur chaque image d’un ensemble d’images primaire dépendant d’au moins un ensemble d’images associé à une modalité, et fusion des prédictions de lésion obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de lésion : Si l’ensemble de segmentations de lésion comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation présentant un volume maximal comme segmentation de la lésion ; Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire entraîné, sur chaque image d’un ensemble d’images secondaire dépendant d’au moins un ensemble d’images associé à une modalité, et fusion des prédictions de thrombus obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de thrombus : Si l’ensemble de segmentations de thrombus comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation répondant à une condition de proximité comme segmentation du thrombus, la condition de proximité dépendant de la segmentation de la lésion. Grâce à l’invention, au moins un réseau de neurones artificiels récurrents primaire est entraîné puis utilisé sur un ensemble d’images primaire obtenu à partir de l’image tridimensionnelle pour réaliser une prédiction de lésion par image de l’ensemble d’images primaire, et en parallèle au moins un réseau de neurones artificiels récurrents secondaire est entraîné puis utilisé sur un ensemble d’images secondaire obtenu à partir de l’image tridimensionnelle pour réaliser une prédiction de thrombus par image de l’ensemble d’images secondaire. Le taux de détection obtenu par chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire est proche de 100% mais le nombre de faux positifs est élevé. Quand plusieurs réseaux de neurones artificiels récurrents primaires sont utilisés, les prédictions de lésions obtenues pour l’ensemble des réseaux de neurones artificiels récurrents primaires sont alors fusionnées pour obtenir un ensemble de segmentations de lésion regroupant les segmentations de lésion les plus susceptibles de coïncider avec la lésion dans l’image tridimensionnelle, en prenant en compte les prédictions de lésion de chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire. Ainsi, en choisissant des jeux de paramètres d’apprentissage différents et/ou des images cérébrales différentes dans la base de données primaire et dans l’ensemble d’images primaire pour chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire, les informations utilisées par chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire pour faire sa prédiction de lésion sont différentes et le choix de l’ensemble de segmentations de lésion est donc basé sur un nombre plus important d’informations, ce qui augmente sa précision. La segmentation de lésion de l’ensemble de segmentations de lésion présentant le volume le plus important est ensuite sélectionnée comme segmentation effective de la lésion, ce qui permet d’obtenir un nombre de faux positifs réduit par rapport à l’art antérieur tout en maintenant un taux de détection proche de 100% pour la segmentation de la lésion. Le taux de détection obtenu par chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire est au moins égal à 89% et le nombre de faux positifs est élevé. Quand plusieurs réseaux de neurones artificiels récurrents secondaires sont utilisées, les prédictions de thrombus obtenues pour l’ensemble des réseaux de neurones artificiels récurrents secondaires sont alors fusionnées pour obtenir un ensemble de segmentations de thrombus regroupant les segmentations de thrombus les plus susceptibles de coïncider avec le thrombus dans l’image tridimensionnelle, en prenant en compte les prédictions de thrombus de chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire. Là encore, en choisissant des jeux de paramètres d’apprentissage différents et/ou des images cérébrales différentes dans la base de données secondaire et dans l’ensemble d’images secondaire pour chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaires, le choix de l’ensemble de segmentations de thrombus est basé sur un nombre plus important d’informations, ce qui augmente sa précision. La segmentation effective de la lésion est ensuite utilisée pour sélectionner la segmentation effective du thrombus parmi les segmentations de thrombus de l’ensemble de segmentations de thrombus, ce qui permet d’obtenir un taux de détection supérieur à 90% et un nombre de faux positifs réduit par rapport à l’art antérieur pour la segmentation du thrombus. Une fois la segmentation de la lésion et la segmentation du thrombus obtenu, il est alors possible de caractériser la lésion ou le thrombus de manière objective par le calcul de paramètres numériques, tel que le volume, rendant l’interprétation de l’image tridimensionnelle homogène, c’est-à-dire non dépendante du praticien. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon une variante de réalisation, l’image tridimensionnelle est acquise par IRM. Selon une première sous-variante de réalisation de la variante de réalisation précédente, l’image tridimensionnelle est acquise par IRM selon une première modalité angiographie pondérée en fonction de la susceptibilité SWAN, une deuxième modalité phase du signal radiofréquence de l’angiographie pondérée en fonction de la susceptibilité phase SWAN, une troisième modalité temps de vol ToF, une quatrième modalité pondération en diffusion DWI et une cinquième modalité pondération en diffusion avec application exclusive du champ magnétique principal B 0 . Selon une deuxième sous-variante de réalisation de la variante de réalisation précédente compatible avec la première sous-variante de réalisation précédente, le procédé selon l’invention comporte une étape de prétraitement comprenant les sous-étapes suivantes pour chaque modalité de l’image tridimensionnelle : Calcul d’un histogramme sur les niveaux de gris des voxels de l’image tridimensionnelle acquise selon la modalité ; Calcul d’une approximation polynomiale du logarithme de l’histogramme ; Application de la fonction inverse du logarithme à l’approximation polynomiale pour obtenir une approximation de l’histogramme ; Détermination d’un maximum local de l’approximation de l’histogramme correspondant au tissu sain cérébral et division des niveaux de gris des voxels de l’image tridimensionnelle acquise selon la modalité par le niveau de gris correspondant au maximum local dans l’histogramme. Ainsi, chaque image tridimensionnelle acquise par IRM est normalisée pour permettre l’obtention de résultats répétables. En effet, les niveaux de gris des voxels des images tridimensionnelles acquises par IRM varient entre deux patients ou encore entre deux acquisitions réalisées sur un même patient, ce qui ne permet pas un traitement automatique sans normalisation préalable. Selon une alternative de réalisation de la première sous-variante de réalisation ou de la deuxième sous-variante de réalisation, le procédé selon l’invention comporte les sous-étapes suivantes : Pour chaque image de l’ensemble d’images associé à la quatrième modalité, soustraction à l’image considérée, de l’image correspondante de l’ensemble d’images associé à la cinquième modalité, pour obtenir un ensemble d’images améliorées ; Pour chaque image de l’ensemble d’images associé à la quatrième modalité, concaténation de l’image considérée et de l’image correspondante de l’ensemble d’images améliorées, pour obtenir un ensemble de premières images concaténées ; Pour chaque image de l’ensemble d’images associé à la première modalité, concaténation de l’image considérée, de l’image correspondante de l’ensemble d’images associé à la deuxième modalité et de l’image correspondante de l’ensemble d’images associé à la troisième modalité, pour obtenir un ensemble de deuxièmes images concaténées. Selon un exemple de réalisation de l’alternative de réalisation précédente : l’étape d’entraînement est réalisée pour un premier réseau de neurones artificiels récurrents primaire et un deuxième réseau de neurones artificiels récurrents primaire associés à des jeux de paramètres d’entraînement différents, sur une même base de données primaire comportant une pluralité de premières images concaténées ; l’étape d’utilisation est réalisée sur un même ensemble d’images primaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents primaire et le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents primaire, l’ensemble d’images primaire correspondant à l’ensemble de premières images concaténées ; l’étape d’entraînement est réalisée pour un premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et un deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire présentant des jeux de paramètres d’entraînement identiques, sur une première base de données secondaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et sur une deuxième base de données secondaire pour le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire, la première base de données secondaire comportant une pluralité d’images acquises selon la première modalité et la deuxième base de données secondaire comportant une pluralité de deuxièmes images concaténées ; l’étape d’utilisation est réalisée sur un premier ensemble d’images secondaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et sur un deuxième ensemble d’images secondaire pour le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire, le premier ensemble d’images secondaire correspondant à l’ensemble d’images associé à la première modalité et le deuxième ensemble d’images secondaire correspondant à l’ensemble de deuxièmes images concaténées. Ainsi, un taux de détection de 100% et un nombre de faux positifs réduit par rapport à l’art antérieur est obtenu pour la segmentation de la lésion et un taux de détection de 93% et un nombre de faux positifs réduit par rapport à l’art antérieur est obtenu pour la segmentation du thrombus. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire et chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire ont une même architecture de type réseau de neurones artificiels récurrents à mémoire court et long terme convolutif disposant d’une mémoire, dans lequel chaque convolution est remplacée par un bloc logique dans lequel une première partie d’une donnée d’entrée passe par une couche convolutive et une seconde partie de la donnée d’entrée passe par un bloc de transfert composé d’une couche de transfert entourée de deux couches convolutives, la couche de transfert effectuant plusieurs opérations de max-pooling avec différentes tailles de fenêtres. Ainsi, chaque réseau de neurones artificiels récurrents est invariant en translation et présente un champ récepteur maximal et un nombre d’hyperparamètres réduit par rapport aux réseaux de neurones artificiels récurrents à mémoire court et long terme convolutifs classiques. Selon une sous-variante de réalisation de la variante de réalisation précédente, l’étape d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels récurrents primaire comporte les sous-étapes suivantes pour chaque image de la base de données primaire correspondante : Première soumission de l’image au réseau de neurones artificiels récurrents primaire pour remplir sa mémoire ; Deuxième soumission de l’image au réseau de neurones artificiels récurrents primaire pour fournir une prédiction de lésion à partir de la mémoire remplie, la deuxième soumission étant immédiatement consécutive à la première soumission ; Remise à zéro de la mémoire ; et l’étape d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels récurrents secondaire comporte les sous-étapes suivantes pour chaque image de la base de données secondaire correspondante : Première soumission de l’image au réseau de neurones artificiels récurrents secondaire pour remplir sa mémoire ; Deuxième soumission de l’image au réseau de neurones artificiels récurrents secondaire pour fournir une prédiction de thrombus à partir de la mémoire remplie, la deuxième soumission étant immédiatement consécutive à la première soumission ; Remise à zéro de la mémoire. Ainsi, la prédiction fournie par chaque réseau de neurones artificiels récurrents provient d’un réseau de neurones artificiels profond alors que le nombre d’hyperparamètres est réduit par rapport aux réseaux de neurones artificiels récurrents à mémoire court et long terme convolutifs classiques. Un deuxième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon 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 est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé selon l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des sous-étapes d’une première étape du procédé selon l’invention. La représente un histogramme des niveaux de gris d’une image tridimensionnelle cérébrale. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des sous-étapes d’une deuxième étape du procédé selon l’invention. La montre un premier exemple en haut et un deuxième exemple en bas comportant de la gauche vers la droite, une image cérébrale, une lésion à identifier dans l’image et une prédiction de lésion fournie par le procédé selon l’invention à partir de l’image. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des sous-étapes d’une troisième étape du procédé selon l’invention. La montre un premier exemple en haut et un deuxième exemple en bas comportant de la gauche vers la droite, une image cérébrale, un thrombus à identifier dans l’image et une prédiction de thrombus fournie par le procédé selon l’invention à partir de l’image. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des sous-étapes d’une quatrième étape du procédé selon l’invention. Procédé (100) automatique de segmentation d’un thrombus et d’une lésion engendrée par le thrombus dans une image tridimensionnelle cérébrale, l’image tridimensionnelle cérébrale étant acquise selon au moins une modalité, chaque modalité étant associée à un ensemble d’images comportant une pluralité d’images correspondant chacune à une section de l’image tridimensionnelle acquise selon la modalité, selon un plan de section perpendiculaire à un axe donné, le procédé (100) comportant les étapes suivantes : Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents primaire configuré pour fournir une prédiction de lésion (P L ) à partir d’une image (I), chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire étant associé à un jeu de paramètres d’entraînement et entraîné sur une base de données primaire comportant une pluralité d’images (I) cérébrales chacune associée à un ensemble d’informations (E L ) relatives à la segmentation de chaque lésion dans l’image (I, 103) ; Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents secondaire configuré pour fournir une prédiction de thrombus (P T ) à partir d’une image (I), chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire étant associé à un jeu de paramètres d’apprentissage et entraîné sur une base de données secondaire comportant une pluralité d’images (I) cérébrales chacune associée à un ensemble d’informations (E T ) relatives à la segmentation de chaque thrombus dans l’image (I, 104) ; Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire entraîné, sur chaque image (I) d’un ensemble d’images primaire dépendant d’au moins un ensemble d’images associé à une modalité, et fusion des prédictions de lésion (P L ) obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de lésion (1051) : Si l’ensemble de segmentations de lésion comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation présentant un volume maximal comme segmentation de la lésion (106) ; Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire entraîné, sur chaque image (I) d’un ensemble d’images secondaire dépendant d’au moins un ensemble d’images associé à une modalité, et fusion des prédictions de thrombus (P T ) obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de thrombus (1052) : Si l’ensemble de segmentations de thrombus comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation répondant à une condition de proximité comme segmentation du thrombus (107), la condition de proximité dépendant de la segmentation de la lésion. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel l’image tridimensionnelle est acquise par IRM. Procédé (100) selon la revendication 2, dans lequel l’image tridimensionnelle est acquise par IRM selon une première modalité angiographie pondérée en fonction de la susceptibilité SWAN, une deuxième modalité phase du signal radiofréquence de l’angiographie pondérée en fonction de la susceptibilité phase SWAN, une troisième modalité temps de vol ToF, une quatrième modalité pondération en diffusion DWI et une cinquième modalité pondération en diffusion DWI avec application exclusive du champ magnétique principal B 0 . Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 2 ou 3, comportant une étape (101) de prétraitement comprenant les sous-étapes suivantes pour chaque modalité de l’image tridimensionnelle : Calcul d’un histogramme sur les niveaux de gris des voxels de l’image tridimensionnelle acquise selon la modalité (1011) ; Calcul d’une approximation polynomiale du logarithme de l’histogramme (1012) ; Application de la fonction inverse du logarithme à l’approximation polynomiale pour obtenir une approximation de l’histogramme (1013) ; Détermination d’un maximum local de l’approximation de l’histogramme correspondant au tissu sain cérébral et division des niveaux de gris des voxels de l’image tridimensionnelle acquise selon la modalité par le niveau de gris correspondant au maximum local dans l’histogramme (1014). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 3 ou 4, comportant une étape (102) de traitement comprenant les sous-étapes suivantes : Pour chaque image (I) de l’ensemble d’images associé à la quatrième modalité, soustraction à l’image (I) considérée, de l’image (I) correspondante de l’ensemble d’images associé à la cinquième modalité, pour obtenir un ensemble d’images améliorées (1021) ; Pour chaque image (I) de l’ensemble d’images associé à la quatrième modalité, concaténation de l’image (I) considérée et de l’image (I) correspondante de l’ensemble d’images améliorées, pour obtenir un ensemble de premières images concaténées (1022) ; Pour chaque image (I) de l’ensemble d’images associé à la première modalité, concaténation de l’image (I) considérée, de l’image (I) correspondante de l’ensemble d’images associé à la deuxième modalité et de l’image (I) correspondante de l’ensemble d’images associé à la troisième modalité, pour obtenir un ensemble de deuxièmes images concaténées (1023). Procédé (100) selon la revendication 5, dans lequel : l’étape (103) d’entraînement est réalisée pour un premier réseau de neurones artificiels récurrents primaire et un deuxième réseau de neurones artificiels récurrents primaire associés à des jeux de paramètres d’entraînement différents, sur une même base de données primaire comportant une pluralité de premières images concaténées ; l’étape (1051) d’utilisation est réalisée sur un même ensemble d’images primaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents primaire et le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents primaire, l’ensemble d’images primaire correspondant à l’ensemble de premières images concaténées ; l’étape (104) d’entraînement est réalisée pour un premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et un deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire présentant des jeux de paramètres d’entraînement identiques, sur une première base de données secondaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et sur une deuxième base de données secondaire pour le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire, la première base de données secondaire comportant une pluralité d’images acquises selon la première modalité et la deuxième base de données secondaire comportant une pluralité de deuxièmes images concaténées ; l’étape (1052) d’utilisation est réalisée sur un premier ensemble d’images secondaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et sur un deuxième ensemble d’images secondaire pour le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire, le premier ensemble d’images secondaire correspondant à l’ensemble d’images associé à la première modalité et le deuxième ensemble d’images secondaire correspondant à l’ensemble de deuxièmes images concaténées. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire et chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire ont une même architecture de type réseau de neurones artificiels récurrents à mémoire court et long terme convolutif disposant d’une mémoire, dans lequel chaque convolution est remplacée par un bloc logique dans lequel une première partie d’une donnée d’entrée passe par une couche convolutive et une seconde partie de la donnée d’entrée passe par un bloc de transfert composé d’une couche de transfert entourée de deux couches convolutives, la couche de transfert effectuant plusieurs opérations de max-pooling avec différentes tailles de fenêtres. Procédé (100) selon la revendication 7, dans lequel l’étape (101) d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels récurrents primaire comporte les sous-étapes suivantes pour chaque image (I) de la base de données primaire correspondante : Première soumission (1011) de l’image (I) au réseau de neurones artificiels récurrents primaire pour remplir sa mémoire ; Deuxième soumission (1012) de l’image (I) au réseau de neurones artificiels récurrents primaire pour fournir une prédiction de lésion (P L ) à partir de la mémoire remplie, la deuxième soumission étant immédiatement consécutive à la première soumission ; Remise à zéro (1013) de la mémoire ; et l’étape (102) d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels récurrents secondaire comporte les sous-étapes suivantes pour chaque image (I) de la base de données secondaire correspondante : Première soumission (1021) de l’image (I) au réseau de neurones artificiels récurrents secondaire pour remplir sa mémoire ; Deuxième soumission (1022) de l’image (I) au réseau de neurones artificiels récurrents secondaire pour fournir une prédiction de thrombus (P T ) à partir de la mémoire remplie, la deuxième soumission étant immédiatement consécutive à la première soumission ; Remise à zéro (1023) de la mémoire. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.