FR 3147888 A1 20241018 FR 2303713 A 20230413 PROCEDE MIS EN ŒUV RE PAR ORDINATEUR POUR MODELISER UNE ARTICULATION D’UN PATIENT L’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour modéliser une articulation d’un patient pour l’aide en temps réel à la réalisation d’au moins un tunnel osseux par arthroscopie dans ladite articulation. Figure de l’abrégé : Fig. 2 PROCEDE MIS EN ŒUVRE PAR ORDINATEUR POUR MODELISER UNE ARTICULATION D’UN PATIENT DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne l’assistance à la chirurgie par arthroscopie. Plus particulièrement, l’invention porte sur un procédé mis en œuvre par ordinateur pour modéliser une articulation d’un patient. En particulier, le procédé décrit ici trouve son intérêt dans l’assistance à la réalisation de tunnels osseux dans une articulation d’un patient lors d’une intervention. ÉTAT DE LA TECHNIQUE Une assistance opératoire digitale peut s’avérer utile et avantageuse lors d’interventions chirurgicales telles que les interventions de chirurgie par arthroscopie. En effet, lorsqu’un chirurgien doit opérer sur une partie du corps d’un individu, il ne possède pas de visibilité complète de l’intérieur de cette partie du corps. Ainsi, les gestes d’un chirurgien pourraient être plus précis si ce dernier pouvait visualiser en temps réel le positionnement de ses outils au voisinage et à l’intérieur de la partie du corps sur laquelle il doit opérer. Les chirurgies de reconstruction ligamentaires du genou sont des interventions qui consistent à remplacer un ou plusieurs ligaments de l’articulation du genou, reliant le fémur au tibia avec une bandelette de tissu tendineux, qui constituera le néoligament, prélevée sur le patient (autogreffe), ou plus rarement, prélevée post mortem sur des donneurs (allogreffe). Le chirurgien va alors réaliser un tunnel osseux dans le fémur et un tunnel osseux dans le tibia et positionner ces tunnels dans les insertions du ligament lésé, puis faire passer la greffe dans ces tunnels avant de la fixer. Certaines solutions ont été développées à des fins de recherche clinique, mais aucune n’est encore entrée dans une utilisation routinière au bloc opératoire. L’invention s’inscrit dans ce contexte. RÉSUMÉ L’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour modéliser une articulation d’un patient pour l’aide en temps réel à la réalisation d’au moins un tunnel osseux par arthroscopie dans ladite articulation, comprenant : - une étape d’obtention, à l’aide d’un dispositif d’imagerie, d’un flux d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires, chacune des images bidimensionnelles peropératoires monoculaires étant obtenue à un instant courant t et comprenant au moins une portion d’intérêt de l’articulation ; - une première étape de calcul, pour chaque image bidimensionnelle peropératoire monoculaire, d’une carte de profondeur associée, par implémentation d’un modèle d’apprentissage préalablement entraîné ; - une deuxième étape de calcul d’un modèle tridimensionnel partiel courant de l’articulation du patient à l’instant courant t, sur la base d’au moins une image bidimensionnelle peropératoire monoculaire obtenue à et/ou avant l’instant courant t, d’au moins une carte de profondeur calculée à et/ou avant l’instant t, d’informations relatives à une position et une orientation courante du dispositif d’imagerie, et d’un modèle tridimensionnel préopératoire complet de l’articulation du patient. Le procédé permet ainsi de guider un professionnel de santé lors d’une intervention par la présentation d’un modèle de l’anatomie du patient, en lui permettant d’accéder à un modèle tridimensionnel partiel calculé d’images réel. Ce modèle permettra au professionnel de santé de le guider dans le positionnement et le perçage de tunnels osseux. La combinaison d’au moins une image bidimensionnelle peropératoire monoculaire, d’au moins une carte de profondeur associée et d’informations relatives à une position et une orientation courante du dispositif d’imagerie, associée à un algorithme de reconstruction tel que décrit dans la présente demande, permet de générer un modèle tridimensionnel partiel courant de l’articulation du patient à un instant t. Une des particularités de l’invention est qu’il n’est pas fait appel à de capteur de profondeur, de type Lidar, ni de caméra RGB-D pouvant acquérir directement une carte de profondeur, ni de système d’acquisition stéréoscopique. Ici, les images bidimensionnelles utilisées sont des images monoculaires. L’invention permet de prédire la profondeur articulaire observée avec un dispositif d’imagerie lors d’une intervention de manière fiable et précise, en conformité avec la géométrie réelle du patient. Avantageusement, le modèle d’apprentissage préalablement entraîné est un réseau de neurones artificiels. Avantageusement, la deuxième étape de calcul est réalisée avec un algorithme de type SLAM (en anglais : « simultaneous localization and mapping »). L’algorithme utilise avantageusement le flux d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires délivré par le dispositif d’imagerie ainsi que les cartes de profondeur calculées avec le modèle d’apprentissage préalablement entraîné pour calculer un modèle tridimensionnel en temps réel dont la position et l’orientation par rapport au dispositif d’imagerie sont connues. Avantageusement, la deuxième étape de calcul est réalisée en utilisant un modèle d’apprentissage par renforcement. Une telle méthode permet d’obtenir un modèle tridimensionnel partiel précis et de manière rapide. Avantageusement, le modèle d’apprentissage a été préalablement entraîné avec un ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et un ensemble de vérités terrain associées, lesdites vérités terrain étant des distances, étant des distances entre un dispositif d’imagerie virtuel et au moins un objet compris dans l’ensemble d’images entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et lesdites images d’entraînement étant associées à des images virtuelles issues d’un modèle tridimensionnel préopératoire de l’articulation du patient. Il n’existe pas, à la connaissance des inventeurs, de base de données d’entraînement composées d’images similaires à des images arthroscopiques. Ainsi, le modèle d’apprentissage est entraîné spécifiquement sur des images proches des images peropératoires, et est ainsi plus précis. Avantageusement, le modèle tridimensionnel préopératoire a été obtenu à partir d’images médicales bidimensionnelles. Avantageusement, le modèle d’apprentissage a été préalablement entraîné avec un ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et d’un ensemble de vérités terrain associées, lesdites vérités terrain étant des distances obtenues à l’aide de couples d’images acquises à des instants différents à l’aide d’un dispositif d’imagerie dit dispositif d’imagerie d’entraînement et d’informations relatives à des positions et des orientations dudit dispositif d’imagerie d’entraînement. Ainsi, le modèle d’apprentissage est entraîné spécifiquement sur des images proches des images peropératoires, et est ainsi plus précis. Il est possible d’enchaîner les phases d’entraînement du modèle avec des ensembles de données d’entraînement très proches en contenu et en qualité des données que ce dernier va traiter, et ainsi d’accroître la précision du modèle. Avantageusement, le modèle d’apprentissage a été préalablement entraîné avec un ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et d’un ensemble de vérités terrain associées, lesdites vérités terrain étant des distances mesurées sur des articulation cadavériques, et lesdites images d’entraînement étant des images bidimensionnelles desdites articulations cadavériques. Ainsi, le modèle d’apprentissage est entraîné spécifiquement sur des images proches des images peropératoires, et est ainsi plus précis. Avantageusement, le procédé comprend entre la première étape de calcul et la deuxième étape de calcul, une étape intermédiaire de filtrage de données aberrantes dans chaque carte de profondeur calculée. Cette étape permet d’améliorer la précision du calcul du modèle tridimensionnel partiel courant. Un autre aspect de l’invention porte sur un dispositif informatique comprenant un circuit configuré pour mettre en œuvre un procédé tel que décrit précédemment. Un autre aspect de l’invention porte sur un produit programme informatique comportant des instructions pour mettre en œuvre des étapes du procédé décrit ci-dessus. Encore un autre aspect de l’invention porte sur un support d’enregistrement lisible par ordinateur non-transitoire comprenant les instructions qui lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre des étapes du procédé décrit ci-dessus. DESCRIPTION DES FIGURES représente une pluralité d’éléments utilisés lors de l’exécution d’un procédé pour modéliser une articulation d’un patient selon un ou plusieurs modes de réalisation. représente un ordinogramme d’un exemple d’étapes pour la réalisation d’un procédé pour modéliser une articulation d’un patient. représente un ordinogramme d’un exemple de succession d’étapes pour l’entraînement d’un modèle d’apprentissage utilisé pour calculer des cartes de profondeur. illustre un dispositif pour mettre en œuvre des procédés pour modéliser une articulation d’un patient selon un ou plusieurs modes de réalisation. DÉFINITION Le terme " processeur " ne doit pas être interprété comme se limitant au matériel capable d'exécuter un logiciel, mais se réfère de manière générale à un dispositif de traitement, qui peut par exemple comprendre un ordinateur, un microprocesseur, un circuit intégré ou un dispositif logique programmable (PLD). Le processeur peut également comprendre une ou plusieurs unités de traitement graphique (GPU), qu'elles soient exploitées pour l'infographie et le traitement d'images ou pour d'autres fonctions. En outre, les instructions et/ou les données permettant d'exécuter les fonctionnalités associées et/ou résultantes peuvent être stockées sur tout support lisible par le processeur tel que, par exemple, un circuit intégré, un disque dur, un CD (Compact Disc), un disque optique tel qu'un DVD (Digital Versatile Disc), une RAM (Random-Access Memory) ou une ROM (Read-Only Memory). Les instructions peuvent notamment être stockées dans du matériel, des logiciels, des microprogrammes ou toute combinaison de ceux-ci. DESCRIPTION DÉTAILLÉE La présente invention concerne un procédé 100, illustré à la , mis en œuvre par ordinateur pour modéliser une articulation d’un patient. Dans la présente description, l’articulation est l’un des genoux du patient. On se place ici dans la situation où le patient doit subir une intervention chirurgicale, par arthroscopie, de reconstruction ligamentaire de son genou. Avantageusement, le procédé 100 permet d’obtenir un modèle tridimensionnel peropératoire de l’articulation, qui sera partiellement visible lors de l’intervention chirurgicale. Grâce à ce modèle tridimensionnel peropératoire, il est possible de guider le chirurgien réalisant l’intervention chirurgicale par exemple, lors de la réalisation de tunnels osseux. La illustre une pluralité d’éléments utilisés dans un ou plusieurs modes de réalisation de l’invention. Lors d’une intervention par arthroscopie sur l’articulation du patient, un dispositif d’imagerie 1 acquiert un flux, de préférence continu, d’images bidimensionnelles de tout ou partie de l’articulation du patient. Par exemple, le dispositif d’imagerie 1 est un arthroscope. Un arthroscope est un fin tube équipé d’un objectif miniaturisé relié à une caméra permettant de visualiser l’intérieur d’une articulation. L’arthroscope est inséré dans l’articulation après incision de celle-ci. Le diamètre de l’arthroscope est de l’ordre de quelques millimètres. Par ailleurs, lors d’une intervention par arthroscopie pour réaliser un ou plusieurs tunnels osseux, un chirurgien utilise un instrument chirurgical de perçage 5 tel qu’un moteur chirurgical, comprenant une extrémité de perçage. L’extrémité de perçage permet de réaliser des tunnels dans les structures osseuses. Lors de l’intervention, un dispositif de suivi 3 dédié au suivi de différents éléments utilisés lors de l’intervention est utilisé. Le dispositif de suivi 3 comprend par exemple une ou plusieurs caméras permettant de repérer et de suivre en temps réel la position dans l’espace des différents instruments utilisés lors de l’intervention, tels que le dispositif d’imagerie 1 et l’instrument chirurgical de perçage 5. Sur le dispositif d’imagerie 1 et l’instrument chirurgical de perçage 5 sont fixés un ou plusieurs marqueurs configurés pour émettre, recevoir, ou réfléchir un rayonnement électromagnétique, de sorte à être repérés par le dispositif de suivi 3. Avantageusement, un ou plusieurs marqueurs passifs peuvent être fixés sur le dispositif d’imagerie 1 et l’instrument chirurgical de perçage 5, de sorte à être visibles sur des images acquises par le dispositif de suivi. Par exemple, les marqueurs passifs sont des QR codes, des AR tags ou des marqueurs 3D. La position dans l’espace du dispositif d’imagerie 1 et de l’instrument de perçage 5 par rapport au dispositif de suivi 3 peut être alors connue par triangulation. Avantageusement, si la géométrie de chaque instrument suivi tel que le dispositif d’imagerie 1 et l’instrument chirurgical de perçage 5 est connue, le dispositif de suivi 3 reconnaît directement ceux-ci sans les munir de marqueurs et leur position et orientation respectives par rapport au dispositif de suivi est connue. Par exemple, le dispositif de suivi 3 est un système de type Hololens ™ permettant de localiser, à l’aide de caméras, entre autres, le dispositif d’imagerie 1 et l’instrument chirurgical de perçage 5 dans une salle d’opération. Ainsi, dès que le dispositif d’imagerie 1 ou l’instrument chirurgical de perçage 5 sont dans le champ de vision des caméras, ce ou ces derniers sont repérés et leurs positions sont calculées et enregistrées. Par exemple, pendant l’intervention, un dispositif programmable 6 reçoit en temps réel un signal en provenance du dispositif de suivi 3, sur la base duquel il calcule la position et l’orientation en temps réel du dispositif d’imagerie 2 par rapport à un référentiel fixe R. La position et l’orientation du dispositif d’imagerie 2 comprennent par exemple trois coordonnées et trois angles. Aussi, toujours pendant l’intervention, le dispositif programmable 6 reçoit en temps réel un signal en provenance du dispositif de suivi 3, sur la base duquel il calcule la position et l’orientation en temps réel de l’extrémité de perçage de l’instrument chirurgical de perçage 5. La position et l’orientation de l’extrémité de perçage de l’instrument chirurgical de perçage 5 comprennent par exemple trois coordonnées et trois angles. Comme il va être expliqué, le procédé 100 utilise avantageusement le flux d’images bidimensionnelles acquis par le dispositif d’imagerie 1 lors de l’intervention chirurgicale. La est un exemple d’ordinogramme représentant des étapes d’un procédé pour modéliser une articulation d’un patient selon un ou plusieurs modes de réalisation. Dans une étape E1, on obtient en temps réel, un flux d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires en provenance du dispositif d’imagerie 1. Les images bidimensionnelles peropératoires monoculaires comprenant une portion d’intérêt de l’articulation. Optionnellement, le flux d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires est prétraité avant une première étape de calcul E2. Dans le cas où le dispositif d’imagerie est un arthroscope, celui-ci présente classiquement plusieurs qualités de flux vidéo (HD, Full-HD, 4K, 8K) cadencés à 60Hz. Le prétraitement optionnel du flux d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires consiste alors à redimensionner ce dernier en flux HD de sorte à adapter la résolution du flux au modèle d’apprentissage utilisé. Par ailleurs, un sous-échantillonnage temporel des images peut être effectué afin de permettre le traitement du flux vidéo en temps réel. Par exemple, un échantillonnage compris entre une image sur 3 et une image sur 10 peut être utilisé. Lors de la première étape de calcul E2, pour chaque image bidimensionnelle peropératoire monoculaire obtenue à un instant courant t, une carte de profondeur associée à l’image bidimensionnelle peropératoire monoculaire est calculée, par implémentation d’un modèle d’apprentissage préalablement entraîné. Par carte de profondeur associée à une image comprenant une pluralité de pixels, il est entendu une image comprenant un même nombre de pixels que la pluralité de pixels, où chaque pixel a pour valeur la distance de l’objet contenu dans le pixel correspondant dans l’image associée au dispositif d’imagerie. Dans une deuxième étape de calcul E3, on calcule un modèle tridimensionnel partiel courant 8 de l’articulation du patient à l’instant t. Le calcul utilise au moins une image bidimensionnelle peropératoire monoculaire obtenue à et/ou avant l’instant courant t, au moins une carte de profondeur calculée à et/ou avant l’instant t, des informations relatives à une position et une orientation courante du dispositif d’imagerie 1, et un modèle tridimensionnel préopératoire complet de l’articulation du patient. Une fois le modèle tridimensionnel partiel courant 8 calculé, celui-ci peut être affiché sur un dispositif de visualisation 12 et visualisé par le professionnel de santé réalisant l’intervention chirurgicale. La première étape de calcul E2 va être à présent décrite plus en détails. Il est à noter que les images d’articulations capturées à l’aide d’un arthroscope ont la particularité de présenter peu de points caractéristiques pouvant faciliter le fonctionnement de modèles d’apprentissage tels que les réseaux de neurones artificiels. Entraîner un réseau de neurones artificiels de sorte que ce dernier produise une carte de profondeur associée à une image arthroscopique peut s’avérer difficile si le choix des données d’entraînement n’est pas adéquat. Les images arthroscopiques peuvent en effet être floues, surexposées, ou présenter une texture limitée, ou encore présenter des obstructions. Par ailleurs, les distances d’imagerie lors de la navigation d’un arthroscope peuvent varier sur des plages de valeurs importantes. Toutes ces conditions rendent l’entraînement d’un modèle d’apprentissage très difficile. Un des avantages de l’invention réside dans l’utilisation de données d’entraînement très proches en contenu et en qualité des données traitées par le modèle d’apprentissage, qui permettront de rendre le modèle d’apprentissage après entraînement plus précis lorsqu’il calcule des cartes de profondeur. La précision des cartes de profondeur est importante car ces dernières seront utilisées en combinaison avec les images bidimensionnelles peropératoires monoculaires afin de calculer le modèle tridimensionnel partiel à chaque instant courant. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le modèle d’apprentissage préalablement entraîné utilisé pour calculer les cartes de profondeur associées aux images bidimensionnelles peropératoires monoculaires est un réseau de neurones artificiels. Par exemple, un réseau de neurones artificiels avec une architecture monodepth2, ou encore de type Unet, PyDNet, DSNet, FastDepth, DeepMatchV0, Ganvo, MiDas peut être utilisé. Préalablement à l’implémentation du procédé 100, le réseau de neurones artificiels va être entraîné à partir de données d’entraînement, lors d’une phase d’entraînement 200 illustrée sur la . La phase d’entraînement 200 comprend trois sous-phases d’entraînement E201, E202 et E203. Ces trois sous-phases peuvent être exécutées dans tout ordre. Alternativement, la phase d’entraînement 200 peut comprendre seulement une ou deux sous-phases d’entraînement parmi les sous-phases E201, E202 et E203. Lors d’une première sous-phase d’entraînement E201, le réseau de neurones artificiels est entraîné sur une base de données B 1 contenant un premier ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires, comprenant l’articulation du patient, et un ensemble de vérités terrain associées. Un modèle tridimensionnel complet de l’articulation du patient, décrit ci-dessous, obtenu en préopératoire à partir d’images IRM comprenant l’articulation. Par exemple, le modèle tridimensionnel préopératoire est obtenu à partir de données obtenues par imagerie par résonance magnétique (IRM), préalablement à l’intervention. Les données comprennent différentes coupes de l’articulation du patient. Par « coupe », il est entendu une image bidimensionnelle. Les différentes coupes sont des coupes dans des plans parallèles respectivement aux plans sagittal, axial et coronal tels que définis dans le domaine de l’imagerie par résonance magnétique. La technique d’IRM peut être bidimensionnelle, c’est-à-dire basée sur des triplets d’acquisition séquentiels, ou tridimensionnelle, c’est à-dire basée sur des acquisitions volumiques. Alternativement, d’autres techniques permettant d’acquérir plusieurs coupes de zones d’intérêt peuvent être utilisées comme par exemple la tomographie axiale computationnelle. La technique d’imagerie par résonance magnétique présente l’avantage de fournir des données relatives à des structures anatomiques non accessibles par des techniques telles que la radiographie. Ainsi, le modèle tridimensionnel préopératoire peut comprendre, par exemple, outre une représentation des contours osseux du fémur, du tibia, de la patella et de la tête de la fibula, une représentation des contours cartilagineux du fémur, du tibia, une représentation complète ou partielle du ligament croisé antérieur, du ligament croisé postérieur, du ligament latéral externe, du ligament latéral interne, du ligament fémoropatellaire. La base de données B 1 est générée en utilisant un logiciel d’imagerie 3D. Par exemple, le logiciel Blender peut être utilisé. Le modèle tridimensionnel préopératoire est ouvert à l’aide du logiciel d’imagerie 3D. Pour chaque image des images du premier ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires, on positionne un dispositif d’imagerie virtuel intégré au logiciel d’imagerie 3D et reproduisant les mêmes propriétés optiques qu’un système d’imagerie dit d’entraînement afin d’obtenir une vue du modèle tridimensionnel préopératoire superposable à l’image en question. Pour la position correspondante du système d’imagerie virtuel, il est alors possible de calculer une carte de profondeur associée. Le dispositif d’imagerie d’entraînement est identique au dispositif d’imagerie 1, qui sera utilisé en peropératoire. Ainsi, le principe de génération de la base de données B 1 repose sur l’association du modèle tridimensionnel préopératoire, et donc d’une carte de profondeur, à chaque image bidimensionnelle peropératoire du premier ensemble. Plus précisément, à une image d’entraînement bidimensionnelle peropératoire monoculaire du premier ensemble est associée une vérité terrain représentant une carte de distances correspondant aux distances entre le dispositif d’imagerie 1 et chaque pixel de l’image arthroscopique peropératoire, en faisant l’hypothèse que ces distances sont équivalentes aux distances entre le dispositif d’imagerie virtuel et chaque pixel du modèle tridimensionnel préopératoire filmé virtuellement à l’aide du logiciel d’imagerie 3D dans le même angle de vue que l’image bidimensionnelle peropératoire monoculaire et superposable à celle-ci. Ces manipulations permettent de générer la base de données B 1 permettant de réaliser la sous phase d’entraînement 201. Suite à la première sous-phase d’entraînement 201, une deuxième sous-phase d’entraînement 202 est réalisée sur une deuxième base de données B 2 contenant un deuxième ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et un deuxième ensemble de vérités terrain associées. La deuxième base de données B 2 , est générée en acquérant en peropératoire à l’aide d’un dispositif d’imagerie d’entraînement, similaire au dispositif d’imagerie 1, des images à deux instants différent t et t 1 et avec des points de vue différents. Le dispositif d’imagerie d’entraînement est suivi pendant ces acquisitions à l’aide d’un dispositif de suivi d’entraînement, similaire au dispositif de suivi 3, de façon à connaitre la position dans l’espace du dispositif d’imagerie d’entraînement à l’instant t et à l’instant t 1 . Le dispositif d’imagerie d’entraînement peut être coïncident avec le dispositif d’imagerie 1. Le dispositif de suivi d’entraînement peut être coïncident avec le dispositif de suivi 3. Suite aux acquisitions, un algorithme de « multiview stereo » est implémenté de sorte à permettre de repérer sur l’image à l’instant t et l’image à l’instant t 1 les mêmes points remarquables. Ainsi, l’algorithme repère un point remarquable P i sur l’image à l’instant t et le même point remarquable P i sur l’image à l’instant t 1 . Connaissant les positions dans l’espace du dispositif d’imagerie d’entraînement aux instants t et t 1 , la distance entre le dispositif d’imagerie d’entraînement et chaque point remarquable P i peut être calculée. Cette méthode de Multiview Stéréo permet ainsi de générer la deuxième base de données B 2 pour la sous phase d’entrainement 202. Suite à la deuxième sous-phase d’entraînement 202, une troisième sous-phase d’entraînement 203 est réalisée sur une troisième base de données B 3 contenant un troisième ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et un troisième ensemble de vérités terrain associées. Les images du troisième ensemble sont des images bidimensionnelles d’articulations cadavériques, dites images cadavériques, acquises avec un dispositif d’imagerie dit dispositif d’entraînement similaire au dispositif d’imagerie 1 utilisé pendant l’intervention. Les vérités terrain de la troisième base de données B 3 sont des cartes de distances correspondant aux distances entre le dispositif d’entraînement et les points de l’image cadavérique capturée par le dispositif d’entraînement. L’acquisition des vérités terrain est réalisée en plusieurs étapes, en utilisant un dispositif de suivi d’entraînement, et des marqueurs positionnés sur divers instruments mais également sur diverses structures anatomiques. Le dispositif de suivi peut avantageusement être un système de caméras infrarouges binoculaires de type caméra NDI ou plusieurs caméras infrarouges calibrées type cameras Optitrack. Les marqueurs peuvent avantageusement être réalisés à l’aide de corps rigides équipés d’au moins 3 sphères réflectives. Ces systèmes sont typiquement utilisés en chirurgie assistée par ordinateur et permettent d’obtenir un suivi performant pouvant offrir une précision de positionnement inférieure à 0.5 mm. Plus précisément, dans une première étape a), un premier marqueur est mis en place et fixé dans l’os fémoral (fémur) de l’articulation cadavérique, et un deuxième marqueur est mis en place et fixé dans l’os tibial (tibia). Le premier marqueur et le deuxième marqueur vont servir à connaître en temps réel la position dans l’espace du fémur et du tibia. Dans une deuxième étape b), un marqueur est mis en place et fixé sur le dispositif d’imagerie d’entraînement, qui va servir à connaître en temps réel la position dans l’espace du dispositif d’imagerie d’entraînement. Dans une troisième étape c), un marqueur est mis en place et fixé sur un palpeur, qui va servir à connaître en temps réel la position dans l’espace de ce dernier. Dans une quatrième étape d), des points sur le fémur et sur le tibia sont palpés du palpeur. La position du palpeur lorsqu’il est en contact avec le fémur est enregistrée en temps réel afin d’enregistrer un nuage de points situé à la surface du fémur. L’ensemble des points palpés constitue un nuage de points pour lesquels la distance point palpé / dispositif d’imagerie d’entraînement est connue grâce au dispositif de suivi d’entraînement et aux marqueurs. De même un nuage de points correspondant à la surface du tibia est généré, pour lequel la distance point palpé / dispositif d’imagerie d’entraînement est connue. Par exemple, le nuage de points correspondant au fémur est généré, dont on connaît la position des points dans l’espace par rapport au marqueur fémoral. De même, le nuage de points correspondant au fémur est généré, dont on connaît la position des points dans l’espace par rapport au marqueur tibial. Ensuite, la scène est filmée à l’aide du dispositif de suivi d’entraînement en l’absence du palpeur. Connaissant la position du dispositif d’imagerie d’entraînement par rapport au marqueur fémoral pour le fémur, et connaissant la position du nuage de points par rapport à de marqueur fémoral, on connait la distance entre le dispositif d’imagerie d’entraînement et le nuage de points. Ainsi, en cours d’intervention, lorsqu’une image bidimensionnelle peropératoire monoculaire est reçue du dispositif d’imagerie à un instant courant t, le réseau de neurones artificiels, entraîné préalablement lors de l’étape 200, produit en sortie une carte de profondeur correspondante. Optionnellement, la carte de profondeur associée à une image bidimensionnelle peropératoire monoculaire obtenue à l’étape E2, peut être pré-traitée. En effet, cette dernière peut contenir des données aberrantes. Ainsi, lors d’une étape intermédiaire suivant la première étape de calcul E2 mais précédant la deuxième étape de calcul E3, un filtrage peut être effectué sur la carte de profondeur obtenue à l’étape E2. Des algorithmes tels que les algorithmes RANSAC, Branch&Bound, des algorithmes d’apprentissage via une clusterisation, peuvent être utilisés. La deuxième étape de calcul E3 va à présent être décrite plus en détails. Lors de la deuxième étape de calcul E3, il est procédé au calcul du modèle tridimensionnel partiel courant 8 de l’articulation du patient à l’instant t. Le calcul utilise au moins une image bidimensionnelle peropératoire monoculaire obtenue à et/ou avant l’instant courant t, au moins une carte de profondeur calculée à et/ou avant l’instant t, des informations relatives à une position et une orientation courante du dispositif d’imagerie, et un modèle tridimensionnel préopératoire complet de l’articulation du patient. Par exemple, le calcul peut utiliser l’ensemble des images bidimensionnelles peropératoires monoculaires acquises par le dispositif d’imagerie 1 sur une période [t1, t], avec t1 un instant précédant l’instant courant t et l’ensemble des cartes de profondeur correspondantes. Dans un autre exemple encore, un ensemble sous-échantillonné d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires acquises par le dispositif d’imagerie 1 sur une période [t1, t] peut être utilisé pour le calcul. Par exemple, une image bidimensionnelle peropératoire monoculaire sur N peut être utilisée, avec N un nombre entier compris entre 2 et 30. N peut varier en fonction de la vitesse de déplacement du dispositif d’imagerie 1 afin d’obtenir le meilleur compromis entre la précision de calcul et le temps de traitement. Par ailleurs, N peut également varier en fonction d’une quantité de mouvement observée dans le flux d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires. Avantageusement, un algorithme de type SLAM (en anglais « Simultaneous Localization and Mapping ») est utilisé pour calculer le modèle tridimensionnel partiel courant 8. Les algorithmes de type SLAM permettent, à partir de l’utilisation d’images bidimensionnelles, acquises par un capteur d’images, et de la position dans l’espace du capteur d’images, de produire, par le biais de prédictions de cartes de profondeurs associées aux images bidimensionnelles, une cartographie tridimensionnelle de la scène observée dans les images bidimensionnelles. La cartographie tridimensionnelle obtenue peut être alors repérée dans un référentiel associé au capteur d’images qui acquiert les images bidimensionnelles. Par ailleurs, cette cartographie tridimensionnelle est dynamique. En d’autres termes, elle peut être obtenue en temps réel, au fur et à mesure que le capteur d’images acquiert les images bidimensionnelles de la scène. Une description des algorithmes de type SLAM peut être trouvée dans l’article « Visual SLAM algorithms : a survey from 2010 to 2016 », T. Taketomi et al., IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications (2017). Avantageusement, une combinaison d’un algorithme de type Structure from Motion (SfM) et d’une architecture de type SLAM, basée sur la théorie des graphes, peut être utilisée. Dans ce cas, l’algorithme de type SfM (Structure From Motion) permet la génération d’un modèle tridimensionnel de l’articulation observée à partir d’images bi-dimensionnelles capturées en des instants différents, et ainsi en des positions et orientations également différentes. Par exemple, une architecture de type Multi View Stereo (MVS) peut être utilisée. L’architecture de type SLAM permet par mécanisme inversé de prédire la position et orientation de la caméra à partir de l’analyse d’images bidimensionnelles comprenant l’articulation en des instants différents. Une architecture choisie parmi DefSLAM, ORBSLAM, EKF-SLAM peut par exemple être utilisée. Puis, une solution de correspondance de graphes peut être utilisée grâce à l’utilisation des points caractéristiques comme nœuds pour permettre la construction d’un réseau neuronal de type Graph Neural Network (GNN). Par exemple, un modèle bayésien ou un modèle de Kalmann comme défini par la théorie des graphes peut être utilisé. L’utilisation de couches d’auto-attention et d’attention croisée via des transformers permet l’échange des messages visuels et géométriques globaux entre les nœuds. Une description du concept de transformer peut être retrouvée dans l’article « DeepMatcher: A Deep Transformer-based Network for Robust and Accurate Local Feature Matching », par Tao Xie et al. Malgré le déplacement possible de l’anatomie observée au cours du temps, l’exploitation des données extrinsèques connues, telles que la position de la caméra et le modèle tridimensionnel préopératoire de l’articulation du patient permettent une réduction de la complexité quadratique et une convergence du système pour l’établissement d’un modèle tridimensionnel partiel de l’articulation observée. D’autres architectures pouvant implémenter un algorithme de type SLAM peuvent être utilisées, notamment les réseaux LSTM, les architectures « Non Rigid Structure from Motion », les architectures Shape from Template, les architectures DefSLAM, ORBSLAM, MISSLAM, EKF-SLAM, des modèles statistiques (de type théorie des graphes, modèle bayésien, modèle de Kalmann). Dans d’autres modes de réalisation, alternativement à l’utilisation d’un algorithme de type SLAM, une méthode d’apprentissage par renforcement peut être utilisée pour calculer le modèle tridimensionnel partiel courant 8 de l’articulation du patient à l’instant courant t. L’apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome, de type robot, à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. Ici, les actions à prendre désignent la réalisation d’une correspondance entre une carte de profondeur obtenue à l’étape E2 et une scène observée par l’agent. La scène observée par l’agent représente l’environnement et est une vue en perspective simulant la vue capturée par une caméra virtuelle. L’agent est entraîné à manipuler le modèle tridimensionnel préopératoire complet de l’articulation du patient de sorte à faire correspondre une image bidimensionnelle peropératoire monoculaire obtenue à un instant courant t et la vue en perspective simulant la vue capturée par la caméra virtuelle. La manipulation du modèle tridimensionnel préopératoire est effectuée au moyen de six degrés de liberté, i.e., trois données de translation et trois données de rotation du modèle. A la fin de l’entraînement du modèle d’apprentissage par renforcement, on obtient un agent capable de manipuler le modèle tridimensionnel préopératoire (par une série d’actions de translation et rotation) et d’estimer sa position tridimensionnelle par rapport à la position de la caméra virtuelle. Avantageusement, l’entraînement du modèle d’apprentissage par renforcement est effectué avec une politique imbriquée de type Nested Policy Fitted A-Iteration. Le modèle d’apprentissage par renforcement reçoit en entrée le flux d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires, et la au moins une carte de profondeur obtenue à l’étape E2. Les contraintes prises en compte sont alors la position du dispositif d’imagerie comprises dans les informations relatives à la position et l’orientation courante du dispositif d’imagerie et le modèle tridimensionnel préopératoire. L’environnement est ainsi un champ de vue du modèle tridimensionnel préopératoire capturé par la caméra virtuelle. La position et l’orientation de la caméra virtuelle sont figées. Avec le modèle d’apprentissage par renforcement, on cherche à optimiser une carte de profondeur correspondant au champ de vue de l’environnement et de taille la taille des images bidimensionnelles peropératoires monoculaires, avec pour cible la au moins une carte de profondeur obtenue à l’étape E2. Avantageusement, lors de l’intervention, le dispositif d’imagerie 1 est positionné initialement à une position caractéristique permettant d’optimiser les calculs avec le modèle d’apprentissage par renforcement et de réduire le temps de calcul. Un exemple de position caractéristique est de visualiser la trochlée fémorale et le pied du ligament croisé antéro-latéral. Par exemple, l’entraînement du modèle d’apprentissage par renforcement est réalisé via une politique d’entraînement dite Clipped Double Q-Learning (CDQ), visant à minimiser conjointement une première et une deuxième fonction de coût. Ainsi, par exemple, la première fonction de coût est représentative de la distance entre la profondeur des pixels de la carte de profondeur qu’on cherche à optimiser et la profondeur de la au moins une carte de profondeur obtenue à l’étape E2. Par exemple, la deuxième fonction de coût est représentative des coûts imputés par la politique imbriquée, notamment des contraintes liées au modèle tridimensionnel peropératoire et au mouvement du dispositif d’imagerie 1. Les contraintes liées au modèle tridimensionnel peropératoire peuvent être liées au caractère intra-articulaire de l’intervention, qui limitent dans l’espace les actions de l’agent. Les actions de l’agent (translations et rotations du modèle tridimensionnel préopératoire) peuvent également être limitées par le mouvement réel du dispositif d’imagerie 1. En effet, les informations délivrées par le dispositif de suivi 3 peuvent être utilisées pour faire des hypothèses sur le caractère correct ou incorrect des actions réalisées par l’agent (par exemple, un déplacement trop lointain, une direction erronée, un sens de rotation erroné). Un processus de décision markovien peut être utilisé à cet effet. L’entraînement du modèle d’apprentissage par renforcement peut être effectué en plusieurs étapes. Dans une première étape d’entraînement, un flux arthroscopique issu d’une intervention chirurgicale d’un patient dont un modèle tridimensionnel préopératoire de l’articulation d’intérêt dit modèle d’entraînement est connu de par des images IRM peut être utilisé. Le flux arthroscopique est successivement lu puis arrêté sur une image donnée. Une prédiction est alors réalisée par l’agent. Un opérateur positionne ensuite manuellement le modèle d’entraînement visualisé par une caméra virtuelle, de sorte à recaler le champ de vue de la caméra virtuelle sur l’image donnée sur laquelle le flux arthroscopique a été arrêté. Par rétropropagation, les poids et les biais du modèle d’apprentissage par renforcement sont ajustés de sorte à prendre en compte le résultat du recalage par l’opérateur. Cette succession de sous-étapes est répétée autant de fois que le flux arthroscopique est lu et arrêté. Dans une étape d’entraînement ultérieure, les vérités terrain (qui sont des cartes de profondeur) de la troisième base de données B 3 évoquée plus haut peuvent être utilisées. Lors de cette étape d’entraînement ultérieure, un algorithme permet de recaler automatiquement le modèle tridimensionnel d’entraînement sur des structures repérées dans les vérités terrain de la troisième base de données B 3 . Des modèles différents des exemples présentés ci-dessus peuvent être utilisés, tels que les solutions DDPG, PPO, TRPO, ACHTR, SAC, DQ-AC, DDQN-AC, DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm), Random Compression Rehearsal. Lors de la réalisation d’une action par l’agent, la scène, autrement dit, l’environnement, est mise à jour, de même que le modèle tridimensionnel partiel courant 8 de l’articulation du patient de chaque itération d’action. Ainsi, à partir d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires contenant l’articulation du patient et obtenues jusqu’à l’instant t, et des cartes de profondeurs associées calculées à l’étape E2, un modèle tridimensionnel partiel courant 8 de l’articulation du patient est obtenu. Ce modèle est repéré dans un référentiel associé au dispositif d’imagerie 1, qui acquiert les images bidimensionnelles peropératoires monoculaires. Une fois le modèle tridimensionnel partiel courant 8 calculé, ce dernier est recalé sur un modèle tridimensionnel préopératoire de l’articulation du patient. Par exemple, il s’agit d’un modèle tridimensionnel préopératoire obtenu à partir d’images préopératoires de l’articulation du patient. Avantageusement, le modèle tridimensionnel préopératoire de l’articulation du patient contient des positions théoriques du ou des tunnels osseux à réaliser dans l’articulation du patient. Ces positions théoriques ont par exemple été préplanifiées lors de la planification de l’intervention chirurgicale. Ainsi, suite au recalage, le modèle tridimensionnel partiel courant peut être superposé à ces positions théoriques. Par ailleurs, le modèle tridimensionnel préopératoire peut contenir une représentation de structures anatomiques. Avantageusement, le chirurgien réalisant l’intervention chirurgicale peut visualiser sur un dispositif de visualisation 12 d’une part la superposition du modèle tridimensionnel partiel courant à un instant t aux positions théoriques du ou des tunnels osseux à réaliser dans l’articulation et à la représentation de structures anatomiques d’intérêt, et en même temps, la position de cette superposition par rapport à la position du dispositif d’imagerie et à celle de l’instrument chirurgical de perçage, ou plus précisément de l’extrémité de l’instrument chirurgical de perçage. De la sorte, le chirurgien peut modifier la position de celle-ci de sorte, d’une part, à être en concordance avec les positions théoriques du ou des tunnels osseux à réaliser, et d’autre part, à manipuler celle-ci en pleine connaissance de sa localisation par rapport à des structures anatomiques qui pourraient être des zones à éviter ou à préserver. Le calcul du modèle tridimensionnel partiel courant 8 est effectué en temps réel. Ainsi, ce dernier peut être également affiché en temps réel sur le dispositif de visualisation 12, de sorte à permettre un retour d’information au chirurgien immédiat. La illustre un dispositif 300 pour mettre en œuvre des procédés pour modéliser une articulation d’un patient pour l’aide en temps réel à la réalisation d’au moins un tunnel osseux par arthroscopie selon un ou plusieurs modes de réalisation. Le dispositif 300 peut comprendre une mémoire 301 pour stocker des instructions permettant de mettre en œuvre des étapes des procédés pour modéliser une articulation d’un patient pour réaliser tout ou partie des étapes des procédés décrits précédemment. Le dispositif 300 comprend en outre un circuit de commande 302, une interface d'entrée 303 pour la réception de données, notamment les données d’entraînement du modèle d’apprentissage et/ou les images bidimensionnelles peropératoires monoculaires acquises par le dispositif d’imagerie 2, et une interface de sortie 304 pour fournir des données de sortie, comme des paramètres du modèle d’apprentissage préalablement entraîné ou le modèle tridimensionnel partiel courant en temps réel. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le dispositif 300 peut se présenter, pour permettre une interaction aisée avec un utilisateur, sous la forme d'un ordinateur comportant un écran 305 et un clavier 306. Le dispositif 300 peut être un terminal mobile, un ordinateur, un réseau d'ordinateurs, un composant électronique, ou un autre appareil comprenant un processeur couplé de manière opérationnelle à une mémoire, ainsi que, selon le mode de réalisation choisi, une unité de stockage de données, et d'autres éléments matériels associés comme une interface de réseau et un lecteur de support pour lire un support de stockage amovible et écrire sur un tel support. Le support de stockage amovible peut être, par exemple, un disque compact (CD), un disque vidéo/polyvalent numérique (DVD), un disque flash, une clé USB, etc. En fonction du mode de réalisation, la mémoire, l'unité de stockage de données ou le support de stockage amovible contient des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le circuit de commande 302, amènent ce circuit de commande 302 à contrôler l’interface d'entrée 303, l’interface de sortie 304 et la mémoire 301. Le circuit de commande 302 peut être un composant implémentant un processeur ou une unité de calcul pour entraîner un modèle d’apprentissage et/ou calculer un modèle tridimensionnel partiel courant d’une articulation d’un patient selon le procédé proposé et pour contrôler les unités 301, 303 et 304 du dispositif 300. En outre, le dispositif 300 peut être mis en œuvre sous forme logicielle (« software » ou « firmware »), auquel cas il prend la forme d'un programme exécutable par un processeur, correspondant par exemple à une application téléchargeable et exécutable sur un équipement de type smartphone ou tablette, comme décrit ci-dessus, ou sous forme matérielle (ou « hardware »), comme un circuit intégré spécifique application (ASIC), un système sur puce (en anglais « System On Chip », ou SOC), ou sous forme d'une combinaison d'éléments matériels et logiciels, par exemple un programme logiciel destiné à être chargé et exécuté sur un composant de type FPGA (pour « Field Programmable Gate Array » en anglais). Les SOC sont des systèmes embarqués qui intègrent tous les composants d'un système électronique dans une puce unique. Un ASIC (pour « Application Specific Integrated Circuit » en anglais) est un circuit électronique spécialisé qui regroupe des fonctionnalités sur mesure pour une application donnée. Les ASIC sont généralement configurés lors de leur fabrication et ne peuvent être que simulés par l'utilisateur. Les circuits logiques programmables de type FPGA ont des circuits électroniques reconfigurables par l'utilisateur. Le dispositif 300 peut également utiliser des architectures hybrides, par exemple des architectures basées sur un CPU+FPGA, un GPU (pour « Graphics Processing Unit » en anglais) ou un MPPA (pour « Multi-Purpose Processor Array » en anglais). Par ailleurs, l’ordinogramme présenté sur la est un exemple typique d'un programme dont certaines instructions peuvent être réalisées par le dispositif décrit. A ce titre, la peut correspondre à l'organigramme de l’algorithme général d’un programme informatique dans un mode de réalisation particulier. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour modéliser une articulation d’un patient pour l’aide en temps réel à la réalisation d’au moins un tunnel osseux par arthroscopie dans ladite articulation, comprenant : une étape d’obtention (E1), à l’aide d’un dispositif d’imagerie (1), d’un flux d’images bidimensionnelles peropératoires monoculaires, chacune des images bidimensionnelles peropératoires monoculaires étant obtenue à un instant courant t et comprenant au moins une portion d’intérêt de l’articulation ; une première étape de calcul (E2), pour chaque image bidimensionnelle peropératoire monoculaire, d’une carte de profondeur associée, par implémentation d’un modèle d’apprentissage préalablement entraîné ; une deuxième étape de calcul (E3) d’un modèle tridimensionnel partiel courant (8) de l’articulation du patient à l’instant courant t, sur la base d’au moins une image bidimensionnelle peropératoire monoculaire obtenue à et/ou avant l’instant courant t, d’au moins une carte de profondeur calculée à et/ou avant l’instant t, d’informations relatives à une position et une orientation courante du dispositif d’imagerie (1), et d’un modèle tridimensionnel préopératoire complet de l’articulation du patient. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la deuxième étape de calcul (E3) est réalisée avec un algorithme de type SLAM. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la deuxième étape de calcul (E3) est réalisée en utilisant un modèle d’apprentissage par renforcement. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle d’apprentissage préalablement entraîné est un réseau de neurones artificiels. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle d’apprentissage a été préalablement entraîné avec un ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et un ensemble de vérités terrain associées, lesdites vérités terrain étant des distances, étant des distances entre un dispositif d’imagerie virtuel et au moins un objet compris dans l'ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et lesdites images d’entraînement étant associées à des images virtuelles issues d’un modèle tridimensionnel préopératoire de l’articulation du patient. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le modèle tridimensionnel préopératoire a été obtenu à partir d’images médicales bidimensionnelles. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle d’apprentissage a été préalablement entraîné avec un ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et d’un ensemble de vérités terrain associées, lesdites vérités terrain étant des distances obtenues à l’aide de couples d’images acquises à des instants différents à l’aide d’un dispositif d’imagerie dit dispositif d’imagerie d’entraînement et d’informations relatives à des positions et des orientations dudit dispositif d’imagerie d’entraînement. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle d’apprentissage a été préalablement entraîné avec un ensemble d’images d’entraînement bidimensionnelles peropératoires monoculaires et d’un ensemble de vérités terrain associées, lesdites vérités terrain étant des distances mesurées sur des articulation cadavériques, et lesdites images d’entraînement étant des images bidimensionnelles desdites articulations cadavériques. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant, entre la première étape de calcul (E2) et la deuxième étape de calcul (E3), une étape intermédiaire de filtrage de données aberrantes dans chaque carte de profondeur calculée. Dispositif informatique comprenant un circuit configuré pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 9.