FR 3125913 A1 20230203 FR 2108319 A 20210730 Procédé d’analyse d’une image endoscopique de la paroi interne d’un organe creux, dispositif et produit programme d’ordinateur correspondants. L’invention se rapporte à un procédé d’analyse d’une image endoscopique de la paroi interne d’un organe creux. Ce procédé comprend au moins une itération des étapes suivantes : - une étape de sélection (11) d’une zone élémentaire au sein de ladite image endoscopique ; - une étape de détermination (13) d’une classe histologique associée à ladite zone élémentaire sélectionnée, au moyen d’un arbre de décision et en fonction d’au moins une variable prédictive. Figure d’abrégé : Figure 1 Procédé d’analyse d’une image endoscopique de la paroi interne d’un organe creux, dispositif et produit programme d’ordinateur correspondants La présente technique se rapporte au domaine de l’imagerie médicale. La présente technique se rapporte plus particulièrement à l’exploitation de l’imagerie médicale résultant de l’exploration par endoscopie d’organes creux ou de cavités de l’être humain. Art antérieur Les données fournies par les images endoscopiques de la paroi d’un organe creux (e.g. estomac, vessie, etc.) demeurent encore nettement sous-exploitées pour diverses raisons. En premier lieu, outre le manque d’un contrôle aisé de la trajectoire de l’instrument, le champ de vue réduit des parois épithéliales acquis par un endoscope lors d’un l’examen ne permet pas une représentation étendue de ces régions d’intérêt. Par ailleurs, du fait de ce champ de vue réduit, il est difficile pour l’opérateur de localiser l’endoscope par rapport à des repères anatomiques connus, ce qui complique encore l’exploration de la surface de la paroi interne de l’organe étudié. Ce défaut de localisation a plusieurs conséquences. Par exemple, l’opérateur ne peut pas revenir de façon aisée à une région d’intérêt préalablement explorée. Il est également fréquent que certaines zones de la surface de la paroi de l’organe étudié ne soient pas parcourues, ce qui conduit à des lacunes dans la représentation des régions à inspecter, avec le risque pour l’opérateur de passer à côté d’éléments importants d’un point de vue clinique, comme la présence de lésions cancéreuses par exemple, faute d’image disponible de la zone touchée. En deuxième lieu, les images endoscopiques acquises (par exemple sous la forme de vidéo-endoscopies) restent difficiles à exploiter, que ce soit au cours ou après l’examen. Par exemple, les parois épithéliales d’un organe creux tel que l’estomac sont très faiblement texturées, ce qui rend difficile l'identification de certaines lésions souvent peu visibles et/ou très localisées, y compris avec une lumière apportant un rehaussement de contraste. De plus, de nombreuses études ont documenté une variabilité importante dans la reconnaissance des lésions entre les opérateurs, ou même pour un même opérateur à des moments différents. Il existe donc un besoin de techniques qui améliorent la qualité de la reconnaissance et de la localisation de zones d’intérêt, telles que des lésions par exemple, sur les images obtenues par un endoscope. La présente technique permet de résoudre en partie les problèmes posés par l’art antérieur. La présente technique se rapporte en effet à un procédé d’analyse d’une image endoscopique de la paroi interne d’un organe creux, ce procédé comprenant au moins une itération des étapes suivantes : - une étape de sélection d’une zone élémentaire au sein de ladite image endoscopique ; - une étape de détermination d’une classe histologique associée à ladite zone élémentaire sélectionnée, au moyen d’un arbre de décision et en fonction d’au moins une variable prédictive. Dans un mode de réalisation particulier, ladite image endoscopique est obtenue par une technique d’imagerie à bande étroite sans grossissement. Dans un mode de réalisation particulier, ladite au moins une variable prédictive appartient au groupe comprenant : - une couleur de fond ; - une régularité de trame ; - une épaisseur de trame ; - une texture d’intérieur de trame ; - une densité vasculaire. Dans un mode de réalisation particulier ledit procédé comprend une étape de classification de ladite zone élémentaire dans une catégorie parmi une catégorie de zones dites exploitables et une catégorie de zones dites non exploitables, en fonction d’au moins un descripteur, et en ce que ladite étape de détermination d’une classe histologique est mise en œuvre uniquement lorsque ladite zone élémentaire appartient à ladite catégorie de zones exploitables. Selon une caractéristique particulière, ladite étape de classification est mise en œuvre par un classifieur binaire de type machine à vecteurs de support entrainé à différencier une zone élémentaire exploitable d’une zone élémentaire non exploitable sur la base dudit au moins un descripteur. Selon une caractéristique particulière, ledit au moins un descripteur appartient au groupe comprenant : - un descripteur de taille ; - un descripteur d’exposition lumineuse ; - un descripteur d’occultation. Selon une caractéristique particulière ledit au moins un descripteur est issu d’un réseau de neurones profond pré-entraîné sur une base de données d’images, après suppression d’une couche totalement connectée dudit réseau. Dans un mode de réalisation particulier, ledit procédé comprend une étape de localisation de ladite zone élémentaire au sein : - d’au moins une autre image endoscopique acquise lors d’un examen endoscopique ayant conduit à l’acquisition de ladite image endoscopique analysée ; et/ou - d’une image endoscopique étendue, construite par assemblage d’une pluralité d’images endoscopiques acquises lors de l’examen endoscopique ayant conduit à l’acquisition de ladite image endoscopique analysée. Selon un autre aspect, la technique proposée se rapporte également à un dispositif d’analyse d’une image endoscopique de la paroi interne d’un organe creux, ce dispositif comprenant : - des moyens de sélection d’une zone élémentaire au sein de ladite image endoscopique ; - des moyens de détermination d’une classe histologique associée à ladite zone élémentaire sélectionnée, au moyen d’un arbre de décision et en fonction d’au moins une variable prédictive. Selon un autre aspect, la technique proposée se rapporte également à un produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d'un procédé d’analyse selon l’un des modes de réalisation particuliers précédemment décrits, lorsqu’il est exécuté sur un ordinateur. Les différents modes de réalisation mentionnés ci-dessus sont combinables entre eux pour la mise en œuvre de l'invention. Figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d’un mode de réalisation préférentiel, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : illustre les principales étapes d’un procédé d’analyse d’une image endoscopique de la paroi interne d’un organe creux, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ; présente un exemple d’image endoscopique sur laquelle peut être mis en œuvre le procédé d’analyse selon la technique proposée, dans un mode de réalisation particulier ; montre un exemple d’arbre de décision pour la détermination d’une classe histologique associée à une zone élémentaire d’une image endoscopique, dans un mode de réalisation particulier ; illustre un exemple d’utilisation d’une fenêtre glissante pour la sélection de zones élémentaires au sein d’une image endoscopique, dans un mode de réalisation particulier ; décrit une architecture simplifiée d’un dispositif d’analyse d’une image endoscopique de la paroi interne d’un organe creux, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée. Procédé d’analyse d’une image endoscopique de la paroi interne d’un organe creux, ledit procédé comprenant une étape d’obtention de ladite image endoscopique par une technique d’imagerie à bande étroite sans grossissement, et au moins une itération des étapes suivantes : - une étape de sélection (11) d’une zone élémentaire au sein de ladite image endoscopique ; - une étape de détermination (13) d’une classe histologique associée à ladite zone élémentaire sélectionnée, au moyen d’un arbre de décision et en fonction d’au moins une variable prédictive. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que ladite au moins une variable prédictive appartient au groupe comprenant : - une couleur de fond ; - une régularité de trame ; - une épaisseur de trame ; - une texture d’intérieur de trame ; - une densité vasculaire. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de classification (12) de ladite zone élémentaire dans une catégorie parmi une catégorie de zones dites exploitables et une catégorie de zones dites non exploitables, en fonction d’au moins un descripteur, et en ce que ladite étape de détermination (13) d’une classe histologique est mise en œuvre uniquement lorsque ladite zone élémentaire appartient à ladite catégorie de zones exploitables. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite étape de classification (12) est mise en œuvre par un classifieur binaire de type machine à vecteurs de support entrainé à différencier une zone élémentaire exploitable d’une zone élémentaire non exploitable sur la base dudit au moins un descripteur. Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que ledit au moins un descripteur appartient au groupe comprenant : - un descripteur de taille ; - un descripteur d’exposition lumineuse ; - un descripteur d’occultation. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que ledit au moins un descripteur est issu d’un réseau de neurones profond pré-entraîné sur une base de données d’images, après suppression d’une couche totalement connectée dudit réseau. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend une étape de localisation de ladite zone élémentaire au sein : - d’au moins une autre image endoscopique acquise lors d’un examen endoscopique ayant conduit à l’acquisition de ladite image endoscopique analysée ; et/ou - d’une image endoscopique étendue, construite par assemblage d’une pluralité d’images endoscopiques acquises lors de l’examen endoscopique ayant conduit à l’acquisition de ladite image endoscopique analysée. Dispositif d’analyse d’une image endoscopique de la paroi interne d’un organe creux, caractérisé en ce qu'il comprend : - des moyens d’obtention de ladite image endoscopique par une technique d’imagerie à bande étroite sans grossissement ; - des moyens de sélection d’une zone élémentaire au sein de ladite image endoscopique ; - des moyens de détermination d’une classe histologique associée à ladite zone élémentaire sélectionnée, au moyen d’un arbre de décision et en fonction d’au moins une variable prédictive. Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d'un procédé d’analyse selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, lorsqu’il est exécuté sur un ordinateur.