FR 3142275 A1 20240524 FR 2212085 A 20221121 Procédé de segmentation d’une image en trois dimensions d’au moins un organe d’un patient comprenant au moins les étapes de : extraire de l’image en trois dimensions dudit organe, une carte de probabilités qui affecte à chaque voxel de l’image une probabilité d’appartenance à un contour de l’organe sur l’image ; extraire de ladite carte de probabilités, au moins un point-cible en se basant sur ladite probabilité d’appartenance au contour de l’organe sur l’image ; à partir de chaque point-cible extrait à l’étape précédente, déformer un modèle déformable de cet organe pour obtenir la segmentation en trois dimensions dudit organe sur l’image. FIGURE DE L’ABREGE : [Fig. 1] Procédé de segmentation automatique d’un organe sur une image médicale en trois dimensions La présente invention concerne le domaine de l’imagerie médicale à des fins par exemple de diagnostic, tel que le dépistage de maladie, à des fins par exemple de traitement, tel que le guidage d’instruments chirurgicaux, etc. L’invention concerne plus particulièrement la segmentation d’organe sur des images médicales en trois dimensions, c’est-à-dire la détermination du contour de l’organe dans une telle image. ARRIERE PLAN DE L’INVENTION Plusieurs technologies existent pour obtenir des images en trois dimensions d’un organe d’un patient. L’une des plus utilisées est l’échographie qui permet l’obtention rapide d’images, éventuellement peropératoire, en utilisant un matériel relativement peu onéreux comparé aux autres technologies telles que l’imagerie par résonance magnétique ou IRM. Une fois l’image obtenue, il peut s’avérer utile que le praticien identifie dans celle-ci le contour de l’organe à analyser. C’est notamment le cas si le contour de l’organe est par la suite requis pour planifier un geste opératoire, ou pour fusionner différentes images entre elles. Cette opération d’identification du contour peut être effectuée manuellement, avec des outils permettant de dessiner le contour de l’organe directement sur l’image. Cela est cependant chronophage, rébarbatif, et échoue à répondre à deux besoins essentiels : avoir une précision et une reproductibilité élevées. Il est connu des algorithmes de segmentation d’image exploitant des propriétés de l’image comme les discontinuités d’intensité dans l’image (méthode Edge-Based Segmentation reposant sur les gradients) ou des similarités entre les éléments d’image (pixels pour les images à deux dimensions, voxels pour les images à trois dimensions ; méthode Region-Based Segmentation ). Ces algorithmes sont cependant rarement efficaces sur la totalité du contour de l’organe présent dans l’image. Ainsi, dans le cas de l’échographie de la prostate, il est difficile de distinguer le contour de l’organe des tissus environnants, en particulier pour la partie inférieure de la prostate, en raison principalement du faible contraste entre les zones prostatiques et non-prostatiques, de la granularité des images échographiques pouvant présenter des tavelures et/ou des chatoiements et de la courte gamme de niveaux de gris disponible. OBJET DE L’INVENTION L’invention a notamment pour but d’améliorer la segmentation des images médicales. A cet effet, on prévoit, selon l’invention, un procédé de segmentation d’une image en trois dimensions d’au moins un organe d’un patient comprenant au moins les étapes de : extraire de l’image en trois dimensions dudit organe, une carte de probabilités qui affecte à chaque voxel de l’image une probabilité d’appartenance à un contour de l’organe sur l’image ; extraire de ladite carte de probabilités, au moins un point-cible en se basant sur ladite probabilité d’appartenance au contour de l’organe sur l’image ; à partir de chaque point-cible extrait à l’étape précédente, déformer un modèle déformable de cet organe pour obtenir la segmentation en trois dimensions dudit organe sur l’image. Le modèle est dit déformable en ce qu’il peut être appliqué sur une image et déformé à partir d’au moins un point-cible pour correspondre en tout point au contour de l’organe recherché dans l’image. On commence ainsi par rechercher d’abord au moins un point-cible dont l’appartenance au contour de l’organe présent dans l’image a une probabilité considérée comme suffisante et le modèle déformable est appliqué à l’image à partir de ce point-cible. Ainsi, les points-cibles dont l’appartenance au contour est la plus probable sont considérés comme exacts et la définition du contour est complétée à partir des données anatomiques du modèle déformable. On ne tient donc pas compte des points les moins probables pour appliquer le modèle déformable car ceci pourrait introduire une erreur dans la segmentation, en déformant le modèle déformable à partir de points-cibles dont la probabilité d’appartenance au contour de l’organe serait trop faible, et donc pour lesquels le risque que ces points n’appartiendraient pas véritablement au contour de l’organe serait trop élevé. Cette combinaison améliore significativement la segmentation réalisée, et ce d’autant plus que le nombre de points-cibles retenus par le procédé est élevé. Optionnellement, la carte de probabilités est extraite par l’intermédiaire d’un modèle distinct du modèle déformable. Optionnellement, le modèle distinct est défini par une méthode de segmentation au moins en partie automatique. Optionnellement, ce modèle distinct est défini par au moins un réseau de neurones entraîné à partir d’images segmentées de l’organe d’au moins d’autres personnes. Optionnellement, chaque point-cible est extrait de la carte de probabilités en appliquant à la carte de probabilités au moins un seuil de probabilité d’appartenance au contour de l’organe sur l’image. Optionnellement, le au moins un seuil est global. Optionnellement, le au moins un seuil est local. Optionnellement, le au moins un seuil a une valeur indépendante de l’organe et/ou du patient et/ou de l’image en trois dimensions et/ou de la carte de probabilités. Optionnellement, le au moins un seuil a une valeur dépendante de l’organe et/ou du patient et/ou de l’image en trois dimensions et/ou de la carte de probabilités. Optionnellement le au moins un seuil est dynamique. Optionnellement le au moins un seuil dynamique est un seuil local permettant de sélectionner uniquement des maxima locaux de probabilité de la carte de probabilités. Optionnellement, la valeur du au moins un seuil peut être modulée manuellement. Optionnellement la carte de probabilités est extraite par l’intermédiaire d’un modèle distinct du modèle déformable, et dans lequel la valeur dudit au moins un seuil peut être modulée automatiquement si au moins une caractéristique de l'image en trois dimensions considérée diffère de celles des images à partir desquelles le modèle distinct a été conçu. Optionnellement, le modèle déformable est un modèle statistique de forme de l’organe à segmenter. Un modèle statistique de forme est un modèle qui, comme son nom l’indique, est défini à partir de différentes formes de l’organe considéré en fonction de la fréquence de ces formes dans la population. Optionnellement, le modèle déformable a une forme initiale définie à partir de la moyenne des formes du même organe considéré mais d’autres patients que le patient visé. Optionnellement, la forme initiale du modèle déformable est déterminée par une autre technologie d’imagerie que l’échographie. Optionnellement, le modèle déformable a une forme initiale combinée avec une segmentation du même organe considéré de ce même patient, segmentation obtenue à partir d’une image acquise antérieurement à une acquisition de l’image présentement en cours de segmentation. Optionnellement, la segmentation obtenue lors d’un examen antérieur est déterminée par une autre technologie d’imagerie que l’échographie. Optionnellement au moins un point-cible peut être ajouté manuellement audit au moins un point-cible extrait de la carte des probabilités. Optionnellement, si on a un nombre de points-cibles inférieur à un seuil prédéterminé, le procédé est interrompu. Optionnellement, en cas d’interruption, la carte de probabilités est abandonnée et le modèle déformable est déformé à partir de points-cibles ajoutés manuellement. L’invention concerne également une installation comprenant au moins un appareil de prise d’images et des moyens pour segmenter au moins une image acquise par ledit appareil selon le procédé tel que précité. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent une installation telle que précitée à exécuter le procédé tel que précité. L’invention concerne également un support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur tel que précité. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description qui suit de mises en œuvre particulières et non limitatives de l’invention. Il sera fait référence aux dessins annexés, parmi lesquels : la est un logigramme d’un premier mode de mise en œuvre du procédé de l’invention ; la est un logigramme d’un deuxième mode de mise en œuvre du procédé de l’invention ; la est une vue d’une image échographique d’une prostate, sur laquelle des points-cibles sont recherchés ; la est une vue de la même image échographique sur laquelle des points-cibles ont été sélectionnés ; la est une vue de la même image échographique sur laquelle un contour a été tracé ; la est une vue schématique d’un appareil échographique pour une mise en œuvre du procédé de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION L’invention est ici décrite en application à la segmentation d’une image échographique de la prostate d’un patient. L’invention est toutefois applicable à l’image de tout organe et/ou de tout patient (animal ou humain) et/ou à toute technologie d’une acquisition d’image d’un tel organe. L’invention est un procédé de segmentation d’une image en trois dimensions. Sur les figures, pour des raisons de simplicité, les images représentées sont des images à deux dimensions. En référence aux figures 1 et 2, dans les deux mises en œuvre ici décrites, le procédé de segmentation s’appuie sur un Modèle Anatomique et un Modèle d’Intelligence Artificielle . Le Modèle Anatomique est élaboré à partir d'au moins une banque d'images comprenant images de la prostate. Les images sont optionnellement des images acquises avec une technologie différente que celle utilisée pour l’acquisition des images qui devront être segmentées par la suite et par exemple par une technologie IRM. Chaque image est ensuite segmentée. La segmentation est par exemple effectuée manuellement lors d’une segmentation humaine . Optionnellement cette segmentation est effectuée par un praticien ou une autre personne qualifiée. Puis ces segmentations sont ensuite traitées informatiquement (C) pour calculer une moyenne desdites segmentations (noté forme moyenne par la suite) et en déduire le Modèle Anatomique . Le Modèle Anatomique est un modèle statistique de forme déformable qui est ainsi obtenu par une étude statistique d’une forme moyenne de la prostate et de ses variations. On notera que la conception d’un modèle anatomique est connue en elle-même et ne sera pas plus décrite ici. Le Modèle d’Intelligence Artificiel est élaboré à partir d'au moins une banque d'images comprenant K images de la prostate. La banque d’images est optionnellement différente de la banque d’images utilisée pour réaliser le Modèle Anatomique . Chaque image est ensuite segmentée. La segmentation est par exemple effectuée manuellement lors d’une segmentation humaine . Optionnellement cette segmentation est effectuée par un praticien ou une autre personne qualifiée. De préférence, l’élaboration du Modèle d’Intelligence Artificielle est réalisé à partir d’images segmentées dont la modalité d’imagerie correspond à celle des images que l’on souhaite segmenter par la suite. Ainsi les images sont ici des images capturées avec la même technologie que celle utilisée pour l’acquisition des images qui devront être segmentées par la suite, ici l’échographie. Ces segmentations issues de entraînent une intelligence artificielle (un réseau de neurones) pour l’entraîner à estimer pour chaque voxel d’une image donnée la probabilité que ce voxel appartienne au contour de la prostate présente sur ladite image. On obtient ainsi le modèle d’intelligence artificielle . On notera que la conception et l’entraînement d’une intelligence artificielle pour obtenir un modèle d’intelligence artificielle sont connus en eux-mêmes et ne seront pas plus décrits ici. Première mise en œuvre Pour segmenter une image de la prostate d’un patient au moyen du procédé selon le premier mode de mise en œuvre représenté à la figure 1, il faut acquérir une image de la prostate du patient, transmettre l’image à un système informatique appliquant le Modèle d’Intelligence Artificielle sur l’image reçue en entrée. On comprendra que le réseau de neurones pourra être mis en œuvre sur le même système informatique ou sur un système différent. On obtient ainsi en sortie une prédiction, sous la forme d’une carte de probabilités en trois dimensions dans laquelle à chaque voxel de position , , dans l’image, est affectée une probabilité d’appartenance au contour de la prostate présente dans l’image . Après avoir défini un seuil global de probabilité d’appartenance (ce seuil global étant prédéfini), correspondant à une probabilité d’appartenance acceptable, le système informatique exécute un algorithme de filtrage des voxels de la carte de probabilités pour sélectionner, lors d’une opération de sélection , points cibles correspondant chacun à un voxel de position , , ayant une probabilité supérieure au seuil global . Le seuil est dit global car il s’applique de la même manière et avec la même valeur pour tous les voxels. Optionnellement, le seuil est fixe, à la différence d’un seuil dynamique dont la valeur serait adaptée à la carte de probabilités CP et/ou à l’image considérée IP. Ce seuil permet ainsi d’écarter tous les voxels pour lesquels la probabilité d’appartenance au contour est trop faible. Par conséquent, la valeur du seuil est fixée pour l’application visée et le Modèle d’Intelligence Artificielle utilisé à une valeur optimisée. De préférence, on modifiera la valeur du seuil selon l’application visée et le Modèle d’Intelligence Artificielle utilisé afin de le fixer à une nouvelle valeur optimisée. La valeur du seuil pourra notamment être déterminée par un compromis entre la précision et la sensibilité souhaités du modèle, établi via l’analyse de courbes sensibilité-précision ou de courbes ROC. Lors d’une opération de déformation , on applique le Modèle Anatomique sur l’image en le déformant à partir des points-cibles retenus à l’issue de l’opération . On comprend que le modèle anatomique permet ainsi de déterminer le contour de la prostate sur l’image à segmenter. On obtient alors la segmentation de l’image . On comprend que même si le Modèle Anatomique est déformé à partir points-cibles, le Modèle Anatomique peut passer par aucun, un, plusieurs ou tous les n points-cibles. Il est possible d’affiner la sélection des points-cibles en utilisant un algorithme à double filtrage. Un tel double filtrage est explicité en relation avec le deuxième mode de mise en œuvre ci-dessous mais est aussi utilisable avec le premier mode de mise en œuvre. On peut voir sur la figure 6 un exemple d’appareil utilisable pour l’examen d’un patient dans le cadre du procédé de l’invention. Il s’agit d’un appareil échographique 10 comprenant un boîtier 11 renfermant un système informatique 12 relié à une sonde échographique 13, un écran 14 et à un réseau informatique R. Le système informatique 12 est un ordinateur qui comprend au moins un processeur et une mémoire. La mémoire comprend ici les modèles et et un programme informatique ayant des instructions agencées pour mettre en œuvre le procédé de l’invention. Optionnellement le programme informatique a des instructions agencées pour mettre en œuvre le réseau de neurones mettant lui-même en œuvre le modèle d’intelligence artificielle . La sonde échographique 13 permet l’acquisition des images qui seront traitées par le système informatique 12 et affichées sur l’écran 14. Le réseau R est utilisé pour le raccordement à un serveur contenant par exemple des comptes-rendus, des images d’examens des patients dont a la charge le praticien ou l’organisme au sein duquel il exerce … Deuxième mise en œuvre Dans le deuxième mode de mise en œuvre représenté à la figure 2, on dispose du Modèle d’Intelligence Artificielle et du Modèle Anatomique . On dispose en plus d’une segmentation ancienne de la prostate du patient qui est en cours d’examen (par ancienne, on entend qu’elle a été réalisée lors d’un examen précédent). Lors d’une opération de combinaison , le Modèle Anatomique est combiné avec la segmentation ancienne , par exemple en remplaçant la forme moyenne contenue dans le par cette segmentation . Bien entendu d’autres possibilités de combinaison sont possibles : par exemple effectuer une moyenne de MS et de cette segmentation ou bien encore une moyenne pondérée de la forme moyenne et de cette segmentation . On obtient ainsi un Modèle Anatomique combiné . On note que la segmentation ancienne peut-être issue d’une image échographique ou obtenue via une autre technologie comme une image IRM. Comme précédemment, on commence par acquérir une image de la prostate du patient. Comme précédemment, l’image est transmise à un système informatique afin d’appliquer le modèle d’intelligence artificielle sur l’image reçue en entrée. Ceci permet d’obtenir en sortie une prédiction sous la forme d’une carte de probabilités CP dans laquelle à chaque voxel de position , , dans l’image est affectée une probabilité d’appartenance au contour de la prostate. Le système informatique exécute alors un algorithme de filtrage des voxels de la carte de probabilités pour sélectionner, lors d’une opération de sélection , points cibles pour lesquels un haut degré de certitude d’appartenance au contour a été attribué (i.e. la probabilité est élevée). Par exemple, comme pour la première mise en œuvre, après avoir défini un seuil global fixe de probabilité d’appartenance (ce seuil global étant prédéfini), correspondant à une probabilité d’appartenance acceptable, le système informatique exécute un algorithme de filtrage des voxels de la carte de probabilités pour sélectionner, lors d’une opération de sélection , points cibles correspondant chacun à un voxel de position , , ayant une probabilité supérieure au seuil global fixe . Les inventeurs ont pu constater que la difficulté de la tâche de segmentation varie grandement d’une image à l’autre. C’est pourquoi l’utilisation d’un unique seuil global fixe a pour effet généralement de sur-segmenter ou sous-segmenter le contour des organes. Pour cette raison, l’algorithme de filtrage effectue de préférence un deuxième filtrage des voxels filtrés, avec un deuxième seuil différent du premier. Comme cela a déjà été indiqué, le deuxième filtrage est également applicable à la première mise en œuvre, de sorte que ce qui suit est bien applicable à la première mise en œuvre. Le deuxième seuil est un seuil dynamique i.e. un seuil spécifique à l’image considérée. Le deuxième seuil est optionnellement local, c’est-à-dire qu’il est appliqué sur une partie seulement de la carte de probabilités considérée ou que sa valeur dépend de la zone de la carte de probabilités sur laquelle il est appliqué, au contraire d’un seuil global qui a la même valeur sur toute la carte de probabilités . Par exemple, comme la partie antérieure de la prostate est plus difficile à segmenter que la partie postérieure de la prostate, le deuxième seuil peut avoir une valeur plus faible lorsqu’il est appliqué dans la zone de la partie antérieure de la prostate que dans la zone de la partie postérieure de la prostate. La valeur du deuxième seuil est donc adaptée automatiquement (à chaque nouvelle carte de probabilités traitée) et localement selon la ou les zones considérées d’une carte de probabilités donnée. Selon l’application considérée, ce seuillage peut exploiter le gradient de la prédiction pour rejeter les zones où le contour estimé est trop diffus ou large pour qu’on puisse considérer la zone segmentée comme anatomiquement correcte. Lors de cette deuxième étape de filtrage (faisant partie de l’opération de sélection ), on va rechercher un nombre réduit de points de contours, par exemple associés à des maxima locaux de probabilité de présence du contour de l’organe en ces positions (la illustre ces maxima locaux). En pratique, le programme exécuté par le système informatique procède de la manière suivante. On réalise une décomposition de l’image associée à la carte de probabilités en cases (également appelées boites) et par exemple en cases de dimensions identiques et par exemple en parallélépipèdes rectangles ou en cubes. Optionnellement, chaque boite présente des dimensions , , avec une résolution de et par exemple avec α compris entre 3 et 6 millimètres et par exemple entre 5 et 5.5 millimètres. On dit que la carte de probabilités considérée possède un maximum local en un voxel donné lorsqu'il existe un voisinage de tel que pour tout voxel de ce voisinage, la probabilité associée est inférieure ou égale à celle de . Pour une boite, on sélectionne ainsi le voxel de probabilité maximum au sein de ladite boîte, pour l’extraire enfin en tant que point-cible. On réitère ce processus pour une nouvelle boite pour extraire un nouveau point-cible, etc. On arrête ce processus dès que l’on arrive à obtenir points-cibles. Le nombre (par exemple 100) est le nombre de points-cibles qui seront utilisés pour déformer le modèle, ce nombre étant prédéfini. Le nombre est prédéfini par le constructeur et/ou par le praticien. De préférence, il est possible de considérer qu'on a un nombre de points-cibles insuffisants par exemple si le nombre de points-cibles retenus à l’issu de ce deuxième filtrage est inférieur à un seuil minimal prédéfini (par exemple par le constructeur et/ou le praticien). Le procédé de segmentation est alors interrompu pour proposer à l'opérateur de segmenter l'organe sans bénéficier du procédé de l’invention. En considérant que l’on a obtenu un nombre de points-cibles suffisant (par exemple que points ont été obtenus), le programme débute l’opération de déformation au cours de laquelle on applique le Modèle Anatomique combiné sur l’image en le déformant à partir des points-cibles retenus à l’issue de l’opération . On comprend que le modèle anatomique combiné permet ainsi de déterminer le contour de la prostate à partir des points-cibles. On obtient alors la segmentation de l’image . Sur la figure 5, on a représenté la segmentation obtenue en utilisant le Modèle Anatomique combiné et la segmentation qui aurait été obtenue en utilisant seulement le Modèle Anatomique . Optionnellement, le programme informatique réalise de préférence une comparaison automatique de la segmentation (dans le cas de la première mise en œuvre), ou de la segmentation (dans le cas de la deuxième mise en œuvre),avec la segmentation ancienne . Une telle comparaison (par exemple à partir du coefficient de Dice ou de l’écart volumique) permet d’avertir le praticien lorsque les deux segmentations du même organe ne sont pas cohérentes entre elles. Pour les deux mises en œuvre, on peut prévoir que le programme autorise une modulation de l’influence de la prédiction issue du modèle d’intelligence artificielle dans la déformation du modèle anatomique en faisant varier la sélectivité du processus de filtrage décrit plus haut. À l’aide d’un curseur, d’une case avec une valeur à compléter (par exemple par un pourcentage) ou d’une case à cocher affiché sur l’écran 14, le praticien peut ajuster, dans la segmentation obtenue, la part d’information prédite par le réseau de neurones et celle complétée par le modèle anatomique. S’il le souhaite, le praticien peut donc notamment utiliser uniquement le modèle anatomique déformable. Dans une routine clinique, le praticien peut accepter ou rejeter la segmentation proposée automatiquement par le procédé de l’invention quelle que soit la mise en œuvre considérée. Le programme informatique laisse ainsi au praticien la possibilité de modifier la segmentation proposée par le procédé en : rajoutant des points-cibles manuellement quel que soit le nombre de points-cibles sélectionnés par le procédé de l’invention ; supprimant des points-cibles sélectionnés par le procédé de l’invention. Alors, le modèle anatomique est ensuite déformé vers ces points-cibles. On a ainsi décrit un procédé permettant de segmenter une image en trois dimensions. La segmentation de l’image permet d’obtenir un contour qui peut être utilisée pour réaliser par exemple de la fusion d’images ou bien planifier un geste opératoire. Bien entendu, l’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation décrits mais englobe toute variante entrant dans le champ de l’invention telle que définie par les revendications. En particulier, il est possible de combiner entre eux les deux modes de mise en œuvre en tout ou partie. Par exemple, on peut introduire dans le premier mode de mise en œuvre le filtrage à double seuil et/ou l’utilisation d’une segmentation ancienne et/ou l’algorithme décrit comprenant les étapes de décomposer la carte de probabilité en boite et de chercher un pour au moins l’une des boites. Quelle que soit la mise en œuvre considérée, il pourra ne pas y avoir de filtrage. Quelle que soit la mise en œuvre considérée, le filtrage pourra être global ou local. Quelle que soit la mise en œuvre considérée, le filtrage pourra être fixe ou dynamique. On pourra avoir un filtrage dynamique et global et/ou un filtrage fixe et local et/ou un filtrage fixe et globale et/ou un seuil dynamique et local. L’appareil d’examen peut être différent de celui décrit par la technologie utilisée (IRM au lieu d’échographie par exemple) ou par l’agencement et/ou le choix de ses composants. La valeur d’au moins un seuil pourrait être modulable manuellement par exemple par le praticien. Le procédé de segmentation pourra s’appuyer sur un autre modèle que le pour établir la carte de probabilités. Par exemple, en place du , le procédé pourra s’appuyer sur une méthode de segmentation au moins en partie automatique autre que celle d’appuyant sur le modèle et par exemple toute méthode de segmentation au moins en partie automatique capable de générer une information localisée sur la fiabilité de son résultat. De manière générale, chacune des étapes du procédé de l’invention pourra être automatique ou en partie seulement automatique. Bien qu’ici le modèle statistique de forme a une forme moyenne qui est la moyenne des formes du même organe chez un ensemble de patients n’incluant pas le patient considéré, le modèle statistique de forme pourra avoir une forme moyenne qui est la moyenne des formes du même organe chez un ensemble de patients incluant le patient considéré. De même le réseau de neurones pourra être entrainé à partir d’images du même organe chez un ensemble de patients incluant ou non le patient considéré. Le modèle et/ou le modèle et/ou l'image en trois dimensions à segmenter peut être conçu à l'aide d'un traitement statistique d'images segmentées dont la modalité d’imagerie diffère de celle échographique et par exemple par technologie IRM (séquence T1 et/ou séquence T2 et/ou séquence DC et/ou séquence ADC etc.), par technologie scanner (comme le PET Scan) …, Bien qu’ici chaque image et/ou chaque image soit segmentée manuellement lors de la phase pré-intervention, cette segmentation pourra être effectuée autrement. Par exemple pour au moins une image et/ou au moins une image , la segmentation pourra être automatique ou en partie automatique (par exemple la segmentation est réalisée automatiquement et contrôlée et retouchée par un humain ensuite). Bien qu’ici la banque d’images utilisée pour réaliser le Modèle d’Intelligence Artificielle soit différente du Modèle Anatomique, le Modèle d’Intelligence Artificielle pourra être établi à partir d’au moins une banque d’images utilisée pour établir le Modèle Anatomique. Les images pourront être des images capturées avec une technologie différente que celle utilisée pour l’acquisition des images qui devront être segmentées par la suite comme la technologie IRM. Les images pourront être des images capturées avec la même technologie que celle utilisée pour l’acquisition des images qui devront être segmentées par la suite. Dans une étape préalable le praticien pourra placer manuellement des points-cibles sur le contour de l’organe présent dans l’image affichée sur l’écran 14 pour initialiser le placement du modèle anatomique et l’évolution des plus proches voisins de ce dernier vers ces points indiqués. Cette initialisation pourra être automatisée. De préférence, les points-cibles utilisés pour initialiser le placement du modèle déformable seront différents de ceux utilisés par la présente invention pour déformer le modèle déformable. Le modèle déformable pourra avoir une forme initiale définie par la forme de plusieurs organes (par exemple la moyenne desdites formes) et/ou par la forme d’un organe unique (et par exemple celle du patient obtenu lors d’un précédent examen) et/ou par une forme analytique (par exemple dessiné par un praticien ou tout autre expert) et/ou une combinaison desdites formes précitées. Dans le cas où le modèle déformable est lié à des formes de plusieurs organes , on parlera donc de « modèle déformable statistique de forme ». La forme de l’organe du patient pourra être incluse ou être exclue pour définir le modèle déformable. On pourra également n’inclure que l’organe du patient (dont la forme varie d’une image à l’autre par exemple) pour créer le « modèle déformable statistique de forme ». Procédé de segmentation d’une image en trois dimensions d’au moins un organe d’un patient comprenant au moins les étapes de : extraire de l’image en trois dimensions dudit organe, une carte de probabilités qui affecte à chaque voxel de l’image une probabilité d’appartenance à un contour de l’organe sur l’image ; extraire de ladite carte de probabilités, au moins un point-cible en se basant sur ladite probabilité d’appartenance au contour de l’organe sur l’image ; à partir de chaque point-cible extrait à l’étape précédente, déformer un modèle déformable de cet organe pour obtenir la segmentation en trois dimensions dudit organe sur l’image. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la carte de probabilités est extraite par l’intermédiaire d’un modèle distinct du modèle déformable. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le modèle distinct est défini par une méthode de segmentation au moins en partie automatique. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le modèle distinct est défini par au moins un réseau de neurones entraîné à partir d’images segmentées de l’organe d’au moins d’autres personnes. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel chaque point-cible est extrait de la carte de probabilités en appliquant à la carte de probabilités au moins un seuil de probabilité d’appartenance au contour de l’organe sur l’image. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le au moins un seuil est global ou local. Procédé selon l’une des revendications 5 à 6, dans lequel le au moins un seuil a une valeur indépendante, ou dépendante, de l’organe et/ou du patient et/ou de l’image en trois dimensions et/ou de la carte de probabilités. Procédé selon l’une des revendications 5 à 7, dans lequel le au moins un seuil est dynamique. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le au moins un seuil dynamique est un seuil local permettant de sélectionner uniquement des maxima locaux de probabilité de la carte de probabilités. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle déformable est un modèle statistique de forme de l’organe à segmenter. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle déformable a une forme initiale définie à partir de la moyenne des formes du même organe considéré mais d’autres patients que le patient visé. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la forme initiale du modèle déformable est déterminée par une autre technologie d’imagerie que l’échographie. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle déformable a une forme initiale combinée avec une segmentation du même organe considéré de ce même patient, segmentation obtenue à partir d’une image acquise antérieurement à une acquisition de l’image présentement en cours de segmentation. Procédé selon la revendication 13, dans lequel la segmentation obtenue lors d’un examen antérieur est déterminée par une autre technologie d’imagerie que l’échographie. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel au moins un point-cible peut être ajouté manuellement audit au moins un point-cible extrait de la carte des probabilités. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel si on a un nombre de points-cibles inférieur à un seuil prédéterminé, le procédé est interrompu. Installation comprenant au moins un appareil de prise d’images et des moyens pour segmenter au moins une image acquise par ledit appareil selon le procédé selon l’une des revendications précédentes. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent un processeur d’une installation selon la revendication 17 à exécuter le procédé selon l’une des revendications 1 à 16. Support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 18.