FR 3150704 A1 20250110 FR 2307243 A 20230706 Procédé d’aide à la détection d’une amylose cardiaque, comprenant : une réception d’au moins une vidéo courante obtenue à partir d’une échocardiographie, la vidéo courante comportant des images courantes comprenant chacune un signal ultrasonore et des informations additionnelles ; une phase de traitement (Ph), comprenant l’étape de traiter chaque image courante de la vidéo courante pour supprimer les informations additionnelles de ladite image courante ; une phase d’inférence (E27), comprenant l’étape d’exécuter une inférence d’un modèle de classification préalablement entraîné, en appliquant en entrée du modèle de classification au moins une vidéo d’entrée obtenue à partir de la vidéo traitée, le modèle de classification étant un réseau neuronal convolutif mettant en œuvre des convolutions spatiotemporelles de type (2+1)D. FIGURE DE L’ABREGE : Fig.9 Aide à la détection de l’amylose cardiaque par l’intelligence artificielle L’invention concerne le domaine de la détection de l’amylose cardiaque. ARRIERE PLAN DE L’INVENTION L’amylose cardiaque est une maladie qui se caractérise par la présence de protéines insolubles dans les tissus cardiaques. Il s’agit d’une maladie sévère, dont le pronostic est sombre en l’absence de traitement et de prise en charge adaptés. Or, cette maladie est difficilement détectable, notamment dans ses premiers stades. Par conséquent, on a longtemps considéré que celle-ci était très rare, alors qu’elle est en réalité largement sous-diagnostiquée. Il semble donc particulièrement intéressant de développer un système d’aide au diagnostic permettant de détecter cette maladie de manière précoce et ce, d’autant que l’on assiste aujourd’hui à l’arrivée de nouveaux traitements efficaces dans les premiers stades de la maladie. On connaît un système d’aide au diagnostic qui utilise un algorithme de détection de l’amylose cardiaque à partir d’images IRM cardiovasculaires (ou CMR, pour Cardiovascular Magnetic Resonance ). Cependant, l’examen utilisant la technique de CMR est un examen qui présente un coût élevé. Ce coût élevé est doublement problématique, car : il complexifie l’acquisition d’un nombre d’images « de référence » suffisant, permettant de régler efficacement l’algorithme de détection ; il empêche d’organiser une détection « massive » dans la population, ce qui semblerait pourtant nécessaire pour détecter cette maladie dans ses premiers stades. On connaît aussi un système d’aide au diagnostic qui utilise l’électrocardiogramme du patient pour tenter de détecter de manière précoce la survenue de l’amylose. Cet examen est moins coûteux que la CMR. Cependant, la précision de la détection n’est pas satisfaisante, ce qui limite l’intérêt du système – voire empêche son déploiement. OBJET DE L’INVENTION L’invention a pour objet de permettre de détecter une amylose cardiaque, de manière précoce, peu coûteuse et efficace. En vue de la réalisation de ce but, on propose un procédé d’aide à la détection d’une amylose cardiaque sur un patient, mis en œuvre dans une unité de traitement et comprenant : une étape de réception, consistant à recevoir au moins une vidéo courante obtenue à partir d’une échocardiographie réalisée sur le patient, la vidéo courante comportant une pluralité d’images courantes comprenant chacune un signal ultrasonore et des informations additionnelles ; une phase de traitement, comprenant l’étape de traiter chaque image courante de la vidéo courante pour supprimer les informations additionnelles de ladite image courante, de manière à produire une vidéo traitée à partir de la vidéo courante ; une phase d’inférence, comprenant l’étape d’exécuter une inférence d’un modèle de classification préalablement entraîné, en appliquant en entrée du modèle de classification au moins une vidéo d’entrée obtenue à partir de la vidéo traitée, le modèle de classification étant un réseau neuronal convolutif mettant en œuvre des convolutions spatiotemporelles de type (2+1)D. Le modèle de classification utilisé est particulièrement performant pour détecter l’amylose cardiaque, du fait de sa capacité à capturer des caractéristiques spatio-temporelles très précises et à réduire le coût de calcul en séparant la convolution spatiale et temporelle. La mise en œuvre de la phase de traitement et l’utilisation de ce modèle de classification permettent de détecter très efficacement l’amylose cardiaque, de manière précoce. L’examen d’échocardiographie est par ailleurs nettement moins coûteux que la CMR, ce qui permet de pallier les inconvénients précédemment évoqués. On propose de plus un procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, ledit réseau neuronal convolutif étant basé sur un ResNet. On propose de plus un procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, dans lequel la phase d’inférence comporte l’étape de produire, à partir de la vidéo traitée, une pluralité de paquets d’images, comprenant chacun un premier nombre prédéterminé d’images successives, les paquets d’images formant des vidéos d’entrée appliquées en entrée du modèle de classification, la phase d’inférence comprenant ainsi l’étape de produire une pluralité de prédictions intermédiaires associées chacune à un paquet d’images distinct. On propose de plus un procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, dans lequel les paquets d’images sont définis successivement, chaque paquet d’images étant décalé dans le temps, par rapport à un paquet d’images précédent, d’un deuxième nombre prédéterminé d’images. On propose de plus un procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, dans lequel si, pour la vidéo courante, au moins une prédiction intermédiaire, obtenue pour un paquet d’images, est une prédiction positive, qui détecte donc une présence d’amylose, et qui est associée à un score de confiance supérieur à un seuil prédéterminé, la phase d’inférence produit une prédiction finale qui est aussi une prédiction positive. On propose de plus un procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, dans lequel la phase de traitement comprend, pour chaque image courante de la vidéo courante, l’étape d’acquérir des coordonnées de points de référence délimitant une portion utile de l’image courante comprenant le signal ultrasonore. On propose de plus un procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, dans lequel la phase de traitement comprend l’étape de rogner l’image courante pour conserver uniquement une partie de l’image courante passant par les points de référence et comprenant la portion utile. On propose de plus un procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, dans lequel les informations additionnelles comprennent des graduations, la phase de traitement comportant en outre l’étape d’appliquer un masque binaire sur la portion utile de l’image courante pour supprimer lesdites graduations. On propose de plus un procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, dans lequel les informations additionnelles comprennent une représentation de signal électrique, la phase de traitement comprenant les étapes de détecter dans l’image courante des pixels correspondant à la représentation de signal électrique, et de supprimer ladite représentation de signal électrique en appliquant un filtre médian sur chacun desdits pixels. On propose de plus un procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, comprenant en outre l’étape de superposer sur une image courante une carte de chaleur obtenue à partir de la dernière couche convolutive du réseau neuronal convolutif. On propose de plus un échographe comprenant une unité de traitement dans laquelle est mis en œuvre le procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit. On propose de plus un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent une unité de traitement à exécuter les étapes du procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit. On propose de plus un support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur tel que précédemment décrit. On propose de plus un procédé d’apprentissage du modèle de classification du procédé d’aide à la détection tel que précédemment décrit, mis en œuvre dans une unité de traitement et comprenant : une étape de réception, consistant à recevoir un ensemble de vidéos de référence obtenues à partir d’échocardiographies réalisées sur des patients de référence ; une phase de traitement, mise en œuvre sur chaque vidéo de référence, qui est la même que celle du procédé d’aide à la détection ; une phase d’entraînement, consistant à entraîner le modèle de classification en utilisant un ensemble de vidéos d’entraînement appartenant à l’ensemble de vidéos de référence. On propose de plus un procédé d’apprentissage tel que précédemment décrit, comprenant en outre l’étape préliminaire d’appliquer, sur des images de référence des vidéos de référence, un autre modèle de classification préalablement entraîné, pour conserver uniquement parmi celles-ci des coupes A4c. L’invention sera mieux comprise à la lumière de la description qui suit d’un mode de mise en œuvre particulier non limitatif de l’invention. Il sera fait référence aux dessins annexés parmi lesquels : la représente des étapes du procédé d’apprentissage du modèle de classification ; la représente une unité de traitement, dans laquelle sont mis en œuvre le traitement des vidéos de référence et l’entraînement du modèle de classification ; la représente des histogrammes illustrant une première répartition des vidéos de référence selon des échographes ; la est une figure similaire à la , après application du filtre A4c ; la illustre le traitement d’une image de référence ; la représente schématiquement une couche de convolution 3D et une couche de convolution (2+1)D ; la représente des graphiques comprenant des courbes de perte et de différentes métriques, obtenues au cours de l’entraînement et de la validation du modèle ; la représente une unité de traitement, dans laquelle sont mis en œuvre le traitement des vidéos courantes et le procédé d’aide à la détection ; la représente des étapes du procédé d’aide à la détection ; la représente des images sur chacune desquelles on voit le signal ultrasonore et des hachures qui représentent de manière simplifiée une carte de chaleur ; la représente des histogrammes illustrant une deuxième répartition des vidéos de référence selon des échographes. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION Le procédé d’aide à la détection de l’amylose cardiaque selon l’invention repose sur l’utilisation d’un modèle de classification de vidéos. Le modèle de classification est un réseau de neurones, qui sera décrit plus bas. L’utilisation du modèle de classification pour diagnostiquer une amylose cardiaque chez un patient, au cours ou suite à un examen médical, nécessite que ledit modèle ait été au préalable entraîné au cours d’une phase d’apprentissage. Il s’agit d’un apprentissage supervisé, qui utilise des vidéos appelées ici « vidéos de référence », obtenues au cours d’examens d’échographie cardiaque réalisés précédemment sur des patients appelés ici « patients de référence ». En référence à la , on s’intéresse tout d’abord au procédé d’apprentissage du modèle. Par « procédé d’apprentissage », on entend ici à la fois le traitement des vidéos de référence, et l’entraînement du modèle. La collecte des données (vidéos de référence) ayant servi à l’entraînement du modèle de classification a été réalisée au sein du centre hospitalier AP-HP hôpital Bichat-Claude-Bernard , en étroite collaboration avec le service informatique de l'hôpital : étape E1. Les vidéos de référence sont donc des boucles échocardiographiques (ou « films échocardiographiques ») qui ont été obtenues au cours d’examens réels pratiqués sur les patients de référence par des médecins (la non-opposition des patients pour l’utilisation de leurs données a été obtenue). Les médecins ont utilisé des échographes dudit hôpital pour produire les vidéos de référence. Les vidéos de référence Vréf ont été transmises à une unité de traitement 1 intégrée dans un serveur qui a été installé et configuré au sein de l'hôpital. Cette unité de traitement 1 est visible sur la . Le traitement des vidéos de référence et l’entraînement du modèle de classification ont été réalisés dans l’unité de traitement 1. Ainsi, les données ne circulent qu’au sein du réseau de l'hôpital. L’unité de traitement 1 est une unité électronique et logicielle. L’unité de traitement 1 comprend un ou plusieurs composants de traitement, et par exemple un processeur ou un microprocesseur quelconque, généraliste ou spécialisé (par exemple un DSP, pour Digital Signal Processor , ou un GPU, pour Graphics Processing Unit , ou encore un NPU, pour Neural Processing Unit ), un microcontrôleur, ou bien un circuit logique programmable tel qu’un FPGA (pour Field Programmable Gate Arrays ) ou un ASIC (pour Application Specific Integrated Circuit ). Ici, l’unité de traitement 1 comprend deux GPUs 2. Les deux GPUs 2 sont par exemple tous deux des composants RTX TM 3090. L’unité de traitement 1 comprend aussi des mémoires. Au moins l’une de ces mémoires forme un support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré au moins un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent l’unité de traitement 1 à exécuter au moins certaines des étapes du procédé d’apprentissage. Les vidéos de référence sont transférées à l’unité de traitement 1 directement par les échographes 3 de l'hôpital, ou bien depuis un autre serveur qui les a lui-même reçues. Les données sont collectées au format DICOM, et comprennent plus de 10 000 vidéos de référence provenant de huit échographes différents et de plus de 800 patients. Dans ces vidéos de référence, la proportion de cas positifs à l'amylose cardiaque est d’environ 20%. Seules les vidéos de référence en niveaux de gris ont été considérées, afin d’entraîner le modèle de classification exclusivement sur le signal échographique « brut », et donc sans dépendre d’aucune autre information. On assure ainsi que la classification réalisée ultérieurement sur un patient réel, et utilisant le modèle d’inférence obtenu, sera efficace et précise en utilisant comme données d’entrée des vidéos de ce type. Les vidéos de signaux écho-doppler en couleur ont donc été écartées de l’ensemble des vidéos de référence, en analysant la différence d’intensité des pixels entre chacun des trois canaux de l’image R-G-B : étape E2. En effet, une image en niveaux de gris est caractérisée par des canaux R-G-B quasi-identiques. Par ailleurs, pour ne pas biaiser le modèle de classification, il est préférable d’avoir une répartition à peu près homogène des données selon les échographes. Les vidéos de référence forment un ensemble de vidéos, qui est divisé en trois sous-ensembles : un ensemble de vidéos d’entraînement, un ensemble de vidéos de validation et un ensemble de vidéos de test : étape E3. Chaque échographe doit être représenté équitablement en nombre de données positives à l’amylose et de données négatives. Or, parmi les huit échographes, seuls trois ont produit des films de patients malades et des fims de patients sains. Ainsi, afin d’éviter tout biais machine lors de l’entraînement du modèle de classification, l’ensemble de vidéos d’entraînement et l’ensemble de vidéos de validation ne comprennent que des vidéos provenant de ces trois échographes. De plus, afin de garantir une répartition quasi-homogène entre données positives et négatives, certaines données négatives issues de ces trois échographes n’ont pas été sélectionnées. L’ensemble de vidéos de test, quant à lui, comprend le reste des vidéos de référence. La répartition des données après sélection des données est illustrée sur les histogrammes de la . Les vidéos de référence été produites par les huit échographes 3a, 3b, 3c, 3d, 3e, 3f, 3g, 3h. L’ensemble de vidéos d’entraînement contient 915 vidéos correspondant à 62 patients, avec 395 cas d’amylose cardiaque et 520 cas contrôles (ou « cas témoins » : patients ne présentant pas l’amylose cardiaque, et ne présentant par ailleurs pas de caractéristique particulière pouvant influer sur l’apparition de la maladie). L’ensemble de vidéos de validation contient 306 vidéos correspondant à 14 patients, avec 131 cas d’amylose cardiaque et 175 cas contrôles. L’ensemble de vidéos de test contient 7268 films échographiques correspondant à 722 patients, avec 1351 cas d’amylose cardiaque et 5917 cas contrôles. On note ici que les vidéos collectées peuvent comprendre des images provenant de tout type de coupe : coupe parasternale grand axe, petit axe, apicale deux, trois ou quatre cavités, coupe sous-costale, etc. La coupe apicale à quatre cavités, appelée A4c, est celle qui présente le plus d’informations pertinentes pour l’analyse de pathologies telles que l’amylose. Il est donc possible de sélectionner, parmi les images des films échocardiographiques, uniquement celles qui correspondent à la coupe A4c. Cependant, le type de coupe n’est pas une information disponible dans le standard DICOM. On a donc utilisé un modèle de classification, pré-entraîné pour la classification de coupes échocardiographiques, afin de détecter automatiquement la coupe d’un film échocardiographique : étape E4. La répartition des données ne contenant que des coupes A4c est présentée sur la . Le modèle de classification utilisé est un modèle d’apprentissage profond. Avec l’aide d’un médecin cardiologue, l’ accuracy (que l’on traduit ici par « exactitude ») du modèle de classification a été estimée à environ 80%. Ce filtre est donc assez performant. Cette étape de filtrage des coupes n’est pas obligatoire pour mettre en œuvre l’invention. Une phase de traitement Ph des vidéos de référence est alors mise en œuvre dans l’unité de traitement 1. Un film échocardiographique affiche en effet généralement le signal ultrasonore en agrégeant autour de celui-ci d’autres informations textuelles ou graphiques comme par exemple une échelle de graduation ou un signal décrivant une activité électrique. La phase de traitement Ph permet de s’affranchir de ces informations qui pourraient biaiser l’apprentissage, et donc de ne garder que le signal ultrasonore. Chaque vidéo de référence comprend une pluralité d’images de référence. Chaque image de référence comprend un signal ultrasonore et des informations additionnelles. La phase de traitement permet donc de traiter chaque image de référence de la vidéo de référence pour supprimer les informations additionnelles de ladite image de référence, de manière à produire une vidéo traitée à partir de la vidéo de référence. La phase de traitement Ph comprend tout d’abord une étape de rognage E5, mise en œuvre dans un premier module 4a implémenté dans l’unité de traitement 1. En référence à la , chaque image de référence Iref de chaque vidéo de référence comprend donc un signal ultrasonore 5, qui est compris dans une portion utile 6 de l’image. La portion utile 6 a généralement pour forme un secteur angulaire dont la partie circulaire est positionnée au bas de l’image. Les coordonnées dans l’image de référence de points de référence qui délimitent la portion utile, c’est-à-dire en l’occurrence des trois sommets S1, S2, S3 du secteur angulaire, sont inscrites dans le fichier DICOM. L’étape de rognage consiste donc, pour chaque image de référence de chaque vidéo de référence, à acquérir des coordonnées de ces sommets S1, S2, S3, et à rogner l’image de référence Iref pour conserver uniquement une partie de l’image de référence passant par les points de référence et comprenant la portion utile. On obtient une image rognée Ir dont le bord supérieur et les bords latéraux passent par les sommets S1, S2, S3 du secteur angulaire. Les informations additionnelles comprennent des graduations 7 qui entourent le signal ultrasonore. La phase de traitement comprend ensuite l’étape d’appliquer un masque binaire sur la portion utile 6 de l’image de référence pour supprimer lesdites graduations : étape E6. Cette étape est mise en œuvre dans un deuxième module 4b implémenté dans l’unité de traitement 1. Il convient tout d’abord de détecter les coordonnées dans l’image rognée Ir des trois sommets du secteur angulaire. La détection du sommet du haut S1 consiste à sélectionner le point situé au milieu du bord supérieur de l’image rognée. La détection des deux autres sommets S2, S3 consiste à détecter les maxima d’intensité des deux colonnes de pixels respectivement à gauche et à droite de l’image rognée. Une fois ces sommets détectés, le masque binaire est appliqué. Les informations additionnelles comprennent aussi une représentation de signal électrique 9. Cette représentation est formée de pixels présentant une couleur proche du bleu cyan. La phase de traitement Ph comprend les étapes de détecter dans l’image de référence des pixels correspondant à la représentation de signal électrique 9 (et donc les pixels de couleur proche du bleu cyan), et à supprimer ladite représentation de signal électrique 9 en appliquant un filtre médian sur chacun desdits pixels : étape E7. Ces étapes sont mises en œuvre dans un troisième module 4c implémenté dans l’unité de traitement 1. On obtient une image rognée traitée Irt comprenant uniquement le signal ultrasonore et débarrassée des informations additionnelles. Avantageusement, la phase de traitement Ph comprend ensuite une étape consistant à rééchantillonner (il s’agit ici d’un sous-échantillonnage) spatialement chaque vidéo de référence pour obtenir des vidéos ayant un format standardisé, par exemple des vidéos dont chaque image a pour taille 112 x 112 pixels : étape E8. Cette étape est mise en œuvre dans un quatrième module 4d implémenté dans l’unité de traitement 1. La phase de traitement Ph comporte ensuite une étape de standardisation des données d’entrée : étape E9. Cette étape est mise en œuvre dans un cinquième module 4e implémenté dans l’unité de traitement 1. L’étape de standardisation consiste à standardiser chaque vidéo de référence en associant à chaque pixel de chaque image de référence de ladite vidéo de référence une intensité standard . L’intensité standard est obtenue en soustrayant à l’intensité dudit pixel la moyenne de l’ensemble des pixels des vidéos d’entraînement, et en divisant le résultat par l’écart-type : Les cinq modules 4a, 4b, 4c, 4d, 4e sont des modules électroniques et/ou logiciels (ici logiciels), et sont agencés pour former un pipeline 10 de modules de calcul. Cette architecture pipelinée permet d’optimiser l’utilisation des ressources de calcul de l’unité de traitement 1. Comme on l’a vu, l’algorithme de détection résout un problème de classification de vidéos. Une boucle échocardiographique, obtenue lors de l’examen, est une vidéo, c'est-à-dire une succession d’images encore appelées frames . Ainsi, le réseau de neurones doit analyser une succession d’images pour pouvoir prédire un score de détection. Le nombre d’images par vidéo a été fixé à 16, ce qui correspond, pour un FPS (nombre d’images par seconde) typique de 50 frames/seconde, à 0,32 seconde. Cette durée correspond environ à la durée de la moitié ou du tiers d’un battement cardiaque, ce qui semble pertinent pour détecter la présence d’amylose cardiaque. Les vidéos utilisées pour l’entraînement, la validation et le test comprennent donc chacune 16 images. On s’intéresse maintenant au modèle de classification lui-même. Il aurait par exemple été possible, pour réaliser la classification des vidéos échocardiographiques (vidéos de taille W x H x T : largeur x hauteur x temps), d’utiliser des réseaux neuronaux convolutifs de type « 2D CNN » (2D pour deux dimensions, et CNN pour Convolutional Neural Network ) en considérant le temps comme un canal de couleur. Il aurait aussi été possible d’utiliser un réseau de type 3D CNN, prenant en entrée directement l’ensemble des 16 frames. Cependant, on a choisi d’utiliser un réseau neuronal convolutif mettant en œuvre des convolutions spatiotemporelles de type (2+1)D. Plus précisément, le modèle de classification est ici un réseau neuronal convolutif de type R(2+1)D basé sur un ResNet (pour réseau neuronal résiduel). Les réseaux ResNet sont des modèles de Deep Learning (pour Apprentissage Profond ), de type CNN. Les réseaux ResNet sont caractérisés par l’ajout de liaisons résiduelles entre certaines couches. Ces liaisons résiduelles permettent de réaliser des sauts de connexion qui résolvent notamment le problème du gradient de disparition, ou Vanishing Gradient , rencontré durant l’apprentissage. En séparant les convolutions spatiales et temporelles, la convolution (2+1)D permet de mieux isoler et d'extraire des caractéristiques spécifiques à chaque domaine (spatial et temporel), plutôt que de mélanger ces informations dans une convolution 3D unique. Aussi, cette décomposition réduit la complexité computationnelle, ce qui rend l’entraînement et l’inférence plus rapides et plus efficaces. Le réseau ResNet utilisé ici est un réseau à 18 couches (ResNet-18). En référence à la , les modèles R(2+1)D sont donc des modèles ResNet dans lesquels, pour chaque couche de convolution, la convolution 3D est factorisée en un produit de deux convolutions : une convolution spatiale 2D suivie d’une convolution temporelle 1D. Le nombre N de filtres (noyaux) à deux dimensions est choisi pour obtenir le même nombre de paramètres qu’un bloc de convolution 3D. Un tel modèle est décrit par exemple dans le document Tran, D., Wang, H., Torresani , L., Ray, J., LeCun , Y., & Paluri , M. (2018). A closer look at spatiotemporal convolutions for action recognition. In Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 6450-6459). L’entraînement du modèle de classification est réalisé dans un module d’entraînement 11 de l’unité de traitement 1. On fournit quelques hyperparamètres utilisés lors de l’étape d’entraînement (étape E10). Le modèle a été entraîné sur 50 epochs , c’est-à-dire via 50 passages complets de l’ensemble des vidéos d’entraînement dans le modèle. Le batch size , c’est-à-dire le nombre de vidéos d’entraînement passant ensemble dans le réseau, est ici égal à 8. Le learning rate (taux d’apprentissage) est égal à 0,0001 et est divisé par 10 aux epochs 15, 30 et 45. Les poids du modèle ont été initialisés grâce aux poids du modèle pré-entraîné issu de la base de données Kinetics 400 . L'optimiseur utilisé est Adam , et la fonction de perte est la perte d’entropie croisée ( cross- entropy ). L’exactitude, la précision (pour « precision » en anglais) et le rappel (pour « recall » en anglais) sont les trois métriques qui ont été calculées afin de surveiller les performances du modèle. On voit sur la les performances du modèle au cours de la phase d’entraînement et de la phase de validation. La courbe C1 représente l’évolution de la fonction de perte en fonction des epochs , au cours de la phase d’entraînement. La courbe C2 représente l’évolution de la fonction de perte en fonction des epochs , au cours de la phase de validation. La courbe C3 représente l’évolution de l’exactitude en fonction des epochs , au cours de la phase d’entraînement. La courbe C4 représente l’évolution de l’exactitude en fonction des epochs, au cours de la phase de validation. La courbe C5 représente l’évolution de la précision en fonction des epochs , au cours de la phase d’entraînement. La courbe C6 représente l’évolution de la précision en fonction des epochs , au cours de la phase de validation. La courbe C7 représente l’évolution du rappel en fonction des epochs , au cours de la phase d’entraînement. La courbe C8 représente l’évolution du rappel en fonction des epochs, au cours de la phase de validation. On s’intéresse maintenant à la mise en œuvre du procédé d’aide à la détection sur un « nouveau » patient au cours d’un examen. On cherche donc à détecter une amylose cardiaque sur ce patient. Le procédé d’aide à la détection utilise donc le modèle d’inférence qui a été obtenu grâce aux différentes étapes qui viennent d’être décrites. On note que le procédé d’aide à la détection est destiné à aider le médecin à établir un diagnostic, et non pas à établir ledit diagnostic. En référence à la , le procédé d’aide à la détection est ici réalisé en temps réel et est mis en œuvre dans une unité de traitement 12 qui est ici intégrée dans un échographe 13. L’échographe 13 comprend aussi une sonde échographique 14 qui émet et reçoit des signaux ultrasonores pour produire des vidéos échographiques. On note que le procédé d’aide à la détection pourrait aussi être réalisé dans un second temps, après l’examen, en utilisant les images capturées au cours dudit examen. Le procédé d’aide à la détection pourrait par ailleurs être mis en œuvre dans une unité de traitement qui n’est pas intégrée dans un échographe. A nouveau, l’unité de traitement 12 est une unité électronique et logicielle. L’unité de traitement 12 comprend un ou plusieurs composants de traitement 15, et par exemple un processeur ou un microprocesseur quelconque, généraliste ou spécialisé (par exemple un DSP, pour Digital Signal Processor , ou un GPU, pour Graphics Processing Unit , ou encore un NPU, pour Neural Processing Unit ), un microcontrôleur, ou bien un circuit logique programmable tel qu’un FPGA (pour Field Programmable Gate Arrays ) ou un ASIC (pour Application Specific Integrated Circuit ). L’unité de traitement 12 comprend aussi des mémoires. Au moins l’une de ces mémoires forme un support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré au moins un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent l’unité de traitement 12 à exécuter au moins certaines des étapes du procédé d’aide à la détection. En référence à la , l’unité de traitement 12 reçoit donc au moins une vidéo courante Vc obtenue à partir d’une échocardiographie réalisée sur le patient : étape E20. Eventuellement, la vidéo courante est appliquée en entrée du modèle de classification permettant de sélectionner les coupes A4c : étape E21 (le modèle de classification utilisé est ici celui pour distinguer une coupe A4c des autres coupes, et non pas le modèle de classification de vidéos). L’unité de traitement 12 met alors en œuvre une phase de traitement Ph sur la vidéo courante. La phase de traitement est la même que celle qui a été précédemment décrite pour le procédé d’apprentissage. La phase de traitement Ph consiste donc tout d’abord à traiter chaque image courante de la vidéo courante pour supprimer les informations additionnelles de ladite image courante et conserver uniquement le signal ultrasonore. La phase de traitement comprend, pour chaque image courante de la vidéo courante, l’étape de rognage : étape E22. L’unité de traitement 12 acquiert des coordonnées de points de référence délimitant une portion utile de l’image courante comprenant le signal ultrasonore. L’image courante est rognée par le premier module 4a pour conserver uniquement une partie de l’image courante passant par les points de référence et comprenant la portion utile. La phase de traitement comporte ensuite l’étape d’appliquer un masque binaire sur la portion utile de l’image courante pour supprimer les graduations : étape E23. Le masque binaire est appliqué par le deuxième module 4b. Puis, la phase de traitement comprend les étapes de détecter dans l’image courante les pixels correspondant à la représentation de signal électrique, et à supprimer ladite représentation de signal électrique en appliquant un filtre médian sur chacun desdits pixels : étape E24. Ces étapes sont réalisées dans le troisième module 4c. La vidéo courante est rééchantillonnée pour obtenir une vidéo au format standardisé : étape E25. Cette étape est réalisée dans le quatrième module 4d. La vidéo courante est standardisée : étape E26. Cette étape est mise en œuvre dans le cinquième module 4e. La phase de traitement consiste donc à faire passer la vidéo courante dans le même pipeline de traitements 10 que celui utilisé au cours de la phase d’entraînement. La phase de traitement, appliquée sur la vidéo courante, permet d’obtenir une vidéo traitée à partir de la vidéo courante. Puis, l’unité de traitement 12 met en œuvre une phase d’inférence. La phase d’inférence est mise en œuvre dans un module d’inférence 16 de l’unité de traitement 12. L’unité de traitement 12 exécute une inférence du modèle de classification préalablement entraîné, en appliquant en entrée du modèle d’inférence au moins une vidéo d’entrée obtenue à partir de la vidéo traitée : étape E27. Le modèle est le réseau neuronal convolutif R(2+1)D qui vient d’être décrit. Comme on l’a vu, le modèle a été entraîné avec des vidéos d’entraînement comprenant chacune 16 images. Or, la vidéo courante comporte plus de 16 images. Plusieurs approches d’inférence ont été évaluées. Une première approche consiste à appliquer l’ensemble des images de la vidéo traitée en entrée du modèle d’inférence. La vidéo d’entrée est donc la vidéo traitée. Dans ce cas, la sortie du modèle d’inférence fournit une seule prédiction utilisée comme résultat final. On appelle « méthode 1 » cette première méthode d’obtention de la prédiction finale. Une seconde approche consiste à produire, à partir de la vidéo traitée, une pluralité de paquets d’images, comprenant chacun un premier nombre prédéterminé d’images successives, les paquets d’images formant les vidéos d’entrée appliquées en entrée du modèle de classification. La phase d’inférence comprend ainsi l’étape de produire une pluralité de prédictions intermédiaires associées chacune à un paquet d’images distinct. Le premier nombre prédéterminé est égal à 16. On applique donc en entrée du modèle d’inférence des paquets de 16 images consécutives. Les paquets d’images sont définis successivement, chaque paquet d’images étant décalé dans le temps, par rapport à un paquet d’images précédent, d’un deuxième nombre prédéterminé d’images. Le deuxième nombre prédéterminé est ici égal à 1. Le centre de chaque paquet est donc décalé d’une image dans le temps. On obtient de la sorte plusieurs prédictions correspondant chacune à l’un des paquets. Si la vidéo traitée contient N images, on obtient N-16 prédictions. Le calcul de la prédiction finale peut alors s’effectuer selon plusieurs méthodes. L’unité de traitement 12 peut déterminer, parmi les N-16 prédictions, le label qui a été prédit majoritairement parmi les labels « amylose » (positif) et « contrôle » (négatif). Ce label majoritaire est affecté à la prédiction finale. On appelle « méthode 2 » cette deuxième méthode d’obtention de la prédiction finale. Si l’amylose a été prédite au moins une fois, l’unité de traitement 12 peut considérer la prédiction finale positive à l’amylose. On appelle « méthode 3 » cette troisième méthode d’obtention de la prédiction finale. Si l’amylose a été prédite au moins une fois avec un score de confiance supérieur à un seuil prédéterminé, l’unité de traitement 12 peut considérer la prédiction finale positive à l’amylose. Le seuil prédéterminé est par exemple égal à 60%. On appelle « méthode 4 » cette quatrième méthode d’obtention de la prédiction finale. C’est, comme on le verra plus bas, la méthode 4 qui est retenue. Lors de l’examen, pour fournir une interprétation visuelle de la prédiction proposée par le procédé d’aide à la détection, on utilise un procédé de visualisation : étape E28. Le procédé de visualisation consiste à visualiser les fonctions d’activation d’une certaine couche bien choisie du réseau de neurones, là où le réseau analyse les caractéristiques essentielles de l’image. La carte de chaleur est obtenue à partir de la dernière couche convolutive du réseau de neurones utilisé (voir plus haut). La dernière couche convolutive a été extraite. Cette couche contient l’information relative à la tâche de classification. Les gradients de cette couche sont utilisés pour pondérer les cartes d’activation produisant ainsi une carte de chaleur montrant les régions qui ont suscité l’intérêt du modèle. On utilise ici la méthode GradCam 3D, décrite par exemple dans le document Gotkowski , K., Gonzalez, C., Bucher, A., & Mukhopadhyay, A. (2020). M3d-CAM: A PyTorch library to generate 3D data attention maps for medical deep learning. arXiv preprint arXiv:2007.00453 . On obtient une carte de chaleur superposée au signal ultrasonore d’origine qui évolue dynamiquement avec la vidéo, montrant ainsi image par image l’endroit du signal ultrasonore qui a orienté la prédiction. On voit sur la les images successives I1, I2, I3, I4, sur chacune desquelles sont superposées des hachures qui représentent de manière simplifiée la carte de chaleur correspondante. Pour chaque image, plus l’espacement entre les hachures est faible, plus l’intensité est importante. Le procédé de visualisation permet au médecin de visualiser les parties du signal ultrasonore dans lesquelles le modèle de classification a concentré son attention lors de ses prédictions. En plus d’apporter au médecin une première aide au diagnostic, le procédé d’aide à la détection cible donc grâce à la carte de chaleur les endroits de l’échographie susceptibles d’affirmer ou d’infirmer le diagnostic. Un score de confiance est également prédit par le modèle et transmis au praticien. On s’intéresse maintenant à l’évaluation des performances du modèle de classification. Les métriques de test qui ont été utilisées sont les suivantes : la précision, le rappel, ainsi que l’ AUC Precision - Recall (AUC pour Area Under Curve , que l’on traduit par Surface Sous la Courbe, Precision – Recall que l’on traduit par Précision-Rappel) et l’AUC de la courbe ROC (ROC pour Receiver Operating Characteristic ). La courbe ROC est aussi appelée courbe de sensibilité. Comme l’ensemble de vidéos d’entraînement est déséquilibré, car il contient beaucoup plus de données de contrôle que de données positives, l’exactitude ne sera pas assez représentative de la qualité du modèle. En effet, avec un modèle prédisant constamment le label sain, on obtiendrait une exactitude relativement élevée. Les métriques d’évaluation utilisées sont plus robustes au déséquilibre des classes. On présente les résultats de l’entraînement du modèle de classification, en fonction des quatre méthodes d’évaluation qui viennent d’être décrites. Le tableau 1 fournit les valeurs obtenues des différentes métriques (en %), pour les différentes méthodes d’obtention de la prédiction finale : méthode 1, méthode 2, méthode 3 et méthode 4. Exactitude Précision Rappel AUC PR AUC ROC Méthode 1 92 94 62 0.86 0.93 Méthode 2 93 88 72 0.87 0.92 Méthode 3 94 81 87 0.93 0.97 Méthode 4 95 87 84 0.93 0.97 Tableau 1 On constate que la méthode 1 et la méthode 2 présentent un rappel trop faible, qui est dû à un nombre de faux négatifs trop important. La méthode 3 et la méthode 4 permettent de transformer plus de faux négatifs en vrais positifs que de vrais négatifs en faux positifs, ce qui augmente les AUCs. La méthode 3 et la méthode 4 présentent un bon compromis entre la précision et le rappel. Le meilleur compromis est celui obtenu par la méthode 4. Ces résultats donnent une indication sur la manière dont le modèle de classification détecte l’amylose au cours d’une séquence échographique. La détection de l’amylose se fait ponctuellement, à certains moments de la vidéo courante où certaines caractéristiques de l’amylose semblent apparaître, plutôt que globalement et de manière uniforme tout au long de la séquence. En effet, si l’on observe les prédictions majoritaires, le modèle de classification a tendance à prédire plus souvent le label sain, et le nombre de faux négatifs est donc plus important pour les méthodes 1 et 2. Si par contre on s’attache aux prédictions locales, on détecte mieux l’amylose en diminuant le nombre de faux négatifs avec les méthodes 3 et 4. C’est finalement la méthode 4 qui a été retenue comme méthode la plus optimale et qui est utilisée dans les simulations présentées ci-dessous. Les tableaux 2 et 3 présentent les résultats de simulations utilisant différentes configurations : configuration 1 : modèle entraîné sur l’ensemble de vidéos d’entraînement correspondant à la ; configuration 2 : modèle entraîné sur l’ensemble de vidéos d’entraînement filtré pour sélectionner uniquement les coupes A4c (correspondant donc à la ) ; configuration 3 : modèle entraîné avec un deuxième ensemble de vidéos d’entraînement, et validé avec un deuxième ensemble de vidéos de validation. Le deuxième ensemble de vidéos d’entraînement et le deuxième ensemble de vidéos de validation contiennent un nombre plus important de vidéos correspondant à des cas d’amylose cardiaque. Cette deuxième distribution des vidéos de référence est visible sur la . Les cas d’amylose proviennent d’un nouvel échographe (il s’agit de l’échographe 3h) ne possédant aucune donnée de contrôle. Cette nouvelle distribution est donc quelque peu biaisée car la répartition des machines n’est pas respectée. Elle sert à valider l’importance de la répartition homogène des données par échographe comme expliqué plus haut. La dernière ligne des tableaux 2 et 3 présente les résultats de la configuration 3 en initialisant cette fois-ci les poids du modèle avec ceux du modèle entraîné en configuration 1. On parle de « configuration pré-entraînée ». Cette dernière simulation fait l’hypothèse qu’un modèle entraîné sur un ensemble de données déséquilibré (configuration 3) peut tout de même continuer à apprendre raisonnablement en incorporant l’information d’un entraînement précédent. Cette technique est appelée technique du « transfer learning » (que l’on traduit par « apprentissage du transfert »). Les trois dernières colonnes des tableaux 2 et 3 correspondent aux métriques de test évaluées sur l’ensemble des données avec filtre A4c ( ). Configur-ation Pré-entraîné Préci-sion Rappel Exacti- tude Préci-sion (A4C) Rappel (A4C) Exacti- tude (A4C) 1 ❌ 87.29 84.44 94.7 92.06 90.62 96.26 2 ❌ ❌ ❌ ❌ 71.43 95.70 90.74 3 ❌ 53.30 95.04 83.22 53.55 97.27 81.05 3 ✅ 68.36 91.70 90.35 67.75 97.66 89.38 Tableau 2 On constate que la phase de traitement réalisée, et le modèle de classification utilisé, permettent d’obtenir une exactitude d’environ 95% sur l’ensemble de données test, ainsi qu’une précision d’environ 87% et un rappel d’environ 84%. Ces résultats sont nettement supérieurs à ceux obtenus par les méthodes de l’art antérieur. Configur-ation Pré-entraîné AUC ROC AUC PR AUX ROC (A4C) AUC PR (A4C) 1 ❌ 0.97 0.93 0.99 0.97 2 ❌ ❌ ❌ 0.98 0.96 3 ❌ 0.96 0.90 0.97 0.94 3 ✅ 0.97 0.92 0.99 0.97 Tableau 3 La configuration 1 donne donc le meilleur résultat, correspondant au meilleur compromis entre la précision et le rappel. De plus, on observe qu’un non-équilibrage des données par échographe (configuration 3) dégrade drastiquement les performances du modèle, à cause du biais machine introduit, même en utilisant du transfer learning . Concernant les observations du GradCam via les cartes de chaleur, le modèle a tendance à souvent observer la valve mitrale en systole, et le ventricule gauche ainsi que le septum en diastole. Au cours d’une séquence vidéo, on observe la carte de chaleur se déplacer et pointer différentes parties du cœur de manière coordonnée avec les battements du cœur (voir ). Le fait que l’on observe ce déplacement de la carte de chaleur dynamiquement avec les battements semble montrer que les signes caractéristiques de la maladie diffèrent en fonction des moments du cycle cardiaque. Bien entendu, l’invention n’est pas limitée au mode de réalisation décrit mais englobe toute variante entrant dans le champ de l’invention telle que définie par les revendications. Le réseau neuronal convolutif utilisé pour détecter l’amylose cardiaque n’est pas nécessairement un ResNet à 18 couches. Il peut s’agir d’un ResNet avec un nombre de couches différent, ou bien d’un modèle de réseau différent. Il est ainsi possible par exemple d’intégrer les blocs de convolution (2+1)D dans des architectures de type C3D (pour Convolutional 3D ) ou I3D (pour Inflated 3D ConvNet ). L’invention peut bien sûr être mise en œuvre avec des valeurs numériques différentes de celles citées ici (et notamment des valeurs différentes d’hyperparamètres). Les architectures des unités de traitement peuvent bien sûr être différentes. Les étapes du procédé d’apprentissage et du procédé d’aide à la détection peuvent être réalisées selon un ordre différent (et notamment celles des phases de traitement). Procédé d’aide à la détection d’une amylose cardiaque sur un patient, mis en œuvre dans une unité de traitement (12) et comprenant : une étape de réception, consistant à recevoir au moins une vidéo courante (Vc) obtenue à partir d’une échocardiographie réalisée sur le patient, la vidéo courante comportant une pluralité d’images courantes comprenant chacune un signal ultrasonore (5) et des informations additionnelles (7, 9) ; une phase de traitement (Ph), comprenant l’étape de traiter chaque image courante de la vidéo courante pour supprimer les informations additionnelles de ladite image courante, de manière à produire une vidéo traitée à partir de la vidéo courante ; une phase d’inférence (E27), comprenant l’étape d’exécuter une inférence d’un modèle de classification préalablement entraîné, en appliquant en entrée du modèle de classification au moins une vidéo d’entrée obtenue à partir de la vidéo traitée, le modèle de classification étant un réseau neuronal convolutif mettant en œuvre des convolutions spatiotemporelles de type (2+1)D. Procédé d’aide à la détection selon la revendication 1, ledit réseau neuronal convolutif étant basé sur un ResNet. Procédé d’aide à la détection selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la phase d’inférence comporte l’étape de produire, à partir de la vidéo traitée, une pluralité de paquets d’images, comprenant chacun un premier nombre prédéterminé d’images successives, les paquets d’images formant des vidéos d’entrée appliquées en entrée du modèle de classification, la phase d’inférence comprenant ainsi l’étape de produire une pluralité de prédictions intermédiaires associées chacune à un paquet d’images distinct. Procédé d’aide à la détection selon la revendication 3, dans lequel les paquets d’images sont définis successivement, chaque paquet d’images étant décalé dans le temps, par rapport à un paquet d’images précédent, d’un deuxième nombre prédéterminé d’images. Procédé d’aide à la détection selon l’une des revendications 3 ou 4, dans lequel si, pour la vidéo courante, au moins une prédiction intermédiaire, obtenue pour un paquet d’images, est une prédiction positive, qui détecte donc une présence d’amylose, et qui est associée à un score de confiance supérieur à un seuil prédéterminé, la phase d’inférence produit une prédiction finale qui est aussi une prédiction positive. Procédé d’aide à la détection selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la phase de traitement comprend, pour chaque image courante de la vidéo courante, l’étape d’acquérir des coordonnées de points de référence (S1, S2, S3) délimitant une portion utile (6) de l’image courante comprenant le signal ultrasonore. Procédé d’aide à la détection selon la revendication 6, dans lequel la phase de traitement comprend l’étape (E22) de rogner l’image courante pour conserver uniquement une partie de l’image courante passant par les points de référence et comprenant la portion utile. Procédé d’aide à la détection selon l’une des revendications 6 ou 7, dans lequel les informations additionnelles comprennent des graduations (7), la phase de traitement comportant en outre l’étape (E23) d’appliquer un masque binaire sur la portion utile de l’image courante pour supprimer lesdites graduations. Procédé d’aide à la détection selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les informations additionnelles comprennent une représentation de signal électrique (9), la phase de traitement comprenant les étapes (E24) de détecter dans l’image courante des pixels correspondant à la représentation de signal électrique, et de supprimer ladite représentation de signal électrique en appliquant un filtre médian sur chacun desdits pixels. Procédé d’aide à la détection selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre l’étape (E28) de superposer sur une image courante une carte de chaleur obtenue à partir de la dernière couche convolutive du réseau neuronal convolutif. Echographe (13) comprenant une unité de traitement (12) dans laquelle est mis en œuvre le procédé d’aide à la détection selon l’une des revendications précédentes. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent l’unité de traitement (12) à exécuter les étapes du procédé d’aide à la détection selon l’une des revendications 1 à 10. Support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 12. Procédé d’apprentissage du modèle de classification du procédé d’aide à la détection selon l’une des revendications 1 à 10, mis en œuvre dans une unité de traitement (1) et comprenant : une étape de réception, consistant à recevoir un ensemble de vidéos de référence (Vréf) obtenues à partir d’échocardiographies réalisées sur des patients de référence ; une phase de traitement, mise en œuvre sur chaque vidéo de référence, qui est la même que celle du procédé d’aide à la détection ; une phase d’entraînement (E10), consistant à entraîner le modèle de classification en utilisant un ensemble de vidéos d’entraînement appartenant à l’ensemble de vidéos de référence. Procédé d’apprentissage selon la revendication 14, comprenant en outre l’étape préliminaire d’appliquer, sur des images de référence des vidéos de référence, un autre modèle de classification préalablement entraîné, pour conserver uniquement parmi celles-ci des coupes A4c.