FR 3161496 A1 20251024 FR 2404076 A 20240419 L’invention concerne un procédé (100) de détermination de densité mammaire (Dm) à partir d’une première représentation numérique (BGR, BGR’) d’un sein, comportant : - une étape (110) d’obtention d’une deuxième représentation numérique (FGT) de glande mammaire ; - une étape (120) de détermination du volume de glande (Vg) à partir de ladite deuxième représentation (FGT) ; - une étape (130) de détermination du volume mammaire (Vm) à partir de ladite première représentation (BGR, BGR’) ; - une étape (140) de production de première et deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques d’intérêt de glande mammaire, les première et deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques d’intérêt étant distinctes ; - une étape (150) de production de la densité mammaire (Dm) à partir des première et deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques. Figure pour l’abrégé : Fig 5 Procédé de détermination de la densité mammaire La présente invention concerne un procédé de détermination, et plus précisément de quantification, de la densité mammaire à partir d’une image médicale, fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie médicale, d’un sein d’un patient. En imagerie médicale, une séquence d’acquisition permet de recueillir et stocker des données brutes sur l’anatomie et/ou sur le fonctionnement d’un organe permettant de reconstruire une représentation visuelle tridimensionnelle dudit organe, en d’autres termes une image dudit organe. L’invention s’appuie notamment, mais de manière non limitative, sur des techniques d’imagerie, par exemple, par Mammographie ( « Mammography » ou « Mastography » , selon des terminologies anglo-saxonnes), par Résonance Magnétique ( « Magnetic Resonance Imaging » ou « MRI » , selon une terminologie anglo-saxonne) ou par Tomodensitométrie ( « X-ray Computed Tomography » ou « CT » , selon une terminologie anglo-saxonne), voire encore par toute autre technologie d’imagerie médicale concernée par l’acquisition d’images d’un sein d’un patient telle que par exemple par échographie. Un appareil d'imagerie 1 adapté à une technique ou technologie donnée, par exemple exploitant la technique de la Résonance Magnétique Nucléaire, comme illustré par les figures 1 et 2, est généralement utilisé. Ledit appareil d’imagerie 1 peut délivrer une pluralité de données expérimentales 10 en lien avec une ou plusieurs parties du corps d’un patient, notamment le sein dans ce cas d’application. Un tel appareil d’imagerie médicale 1 est commandé à l’aide d’une console d’acquisition 2. Un utilisateur 6, par exemple un opérateur, praticien ou chercheur, peut ainsi choisir des commandes 11 pour piloter l’appareil 1, à partir de paramètres ou de consignes 16 saisis via une interface homme-machine d’entrée 8 du système d’analyse. Une telle interface homme-machine 8 peut consister par exemple en un clavier informatique, un dispositif de pointage, un écran tactile, un microphone ou, plus généralement, toute interface agencée pour traduire une gestuelle ou une consigne émise par un humain 6 en données de commande ou de paramétrage. A partir d’informations 10 produites par ledit appareil 1, on obtient une pluralité de séquences d’images numériques 12 d'une partie d’un corps d’un humain ou d’un animal. L’appareil 1 applique pour cela une combinaison d'ondes électromagnétiques à haute fréquence sur la partie du corps considérée et mesure le signal réémis par certains atomes. L’appareil 1 permet ainsi de déterminer la composition chimique et donc la nature des tissus biologiques en chaque volume élémentaire d’intérêt, que l’on nomme communément un voxel, du volume imagé. Les séquences d’images 12 peuvent optionnellement être stockées au sein d’un serveur 3, c’est-à-dire un ordinateur doté de moyens de mémorisation propres et constituer un dossier médical 13 d’un patient. Un tel dossier 13 peut comprendre des images de différents types, telles que des images structurelles mettant en évidence l’activité des tissus ou des images anatomiques reflétant les propriétés des tissus. Les séquences d’images 12 ou, plus généralement les données expérimentales, sont analysées par une unité de traitement 4 agencée à cette fin. Une telle unité de traitement 4 peut, par exemple, consister en un ou plusieurs microprocesseurs ou microcontrôleurs mettant en œuvre des instructions de programmes d’application idoines chargées dans des moyens de mémorisation dudit système d’analyse d’imagerie. On entend par « moyens de mémorisation » toute mémoire informatique volatile ou, avantageusement, non volatile. Une mémoire non volatile est une mémoire informatique dont la technologie permet de conserver ses données en l’absence d’une alimentation en énergie électrique. Elle peut contenir des données résultant de saisies, de calculs, de mesures et/ou des instructions de programmes. Les principales mémoires non volatiles actuellement disponibles sont de type inscriptible électriquement, telles que l’EPROM (« Erasable Programmable Read-Only Memory », selon une terminologie anglo-saxonne) ou encore inscriptibles et effaçables électriquement, telle que l’EEPROM (« Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory », selon une terminologie anglo-saxonne), flash, SSD (« Solid-State Drive », selon une terminologie anglo-saxonne), etc. Les mémoires non volatiles se distinguent des mémoires dites « volatiles » dont les données sont perdues en l’absence d’une alimentation électrique. Les principales mémoires volatiles actuellement disponibles sont de type RAM (« Random Access Memory » selon une terminologie anglo-saxonne ou encore nommées « mémoires vives »), DRAM (mémoire vive dynamique, nécessitant une réactualisation régulière), SRAM (mémoire vive statique nécessitant une telle réactualisation lors d’une sous-alimentation électrique), DPRAM ou VRAM (particulièrement adaptées à la vidéo), etc. Une « mémoire de données », dans la suite du document, peut être volatile ou non volatile selon l’application visée. Ladite unité de traitement 4 comporte des moyens pour communiquer avec le monde extérieur pour recueillir les images. Lesdits moyens pour communiquer permettent en outre à l’unité de traitement 4 de délivrer ou sortir, in fine, un rendu, par exemple graphique et/ou sonore, d’une estimation ou d’une quantification d’un biomarqueur ou d’un paramètre pharmacocinétique QI élaborée par ladite unité de traitement 4 à partir des données expérimentales 10 et/ou 12 obtenues par Imagerie par Résonance Magnétique, à un utilisateur 6 du système d’analyse d’imagerie par l’intermédiaire d’une interface homme-machine de sortie 5. Dans tout le document, on entend par « interface homme-machine de sortie », tout dispositif, employé seul ou en combinaison, permettant de sortir ou de délivrer une représentation graphique, haptique, sonore ou, plus généralement, perceptible par l’humain, d’un signal physiologique reconstruit, à un utilisateur 6 d’un système d’analyse d’imagerie médicale. Une telle interface homme-machine de sortie 5 peut consister de manière non exhaustive en un ou plusieurs écrans, haut-parleurs ou autres moyens alternatifs adaptés. Ledit utilisateur 6 du système d’analyse peut ainsi confirmer ou infirmer un diagnostic, décider d’une action thérapeutique qu’il jugera adéquate, approfondir des travaux de recherche, peaufiner des paramètres de réglage d’un équipement de mesure, etc. Optionnellement, cet utilisateur 6 peut également paramétrer le fonctionnement de l’unité de traitement 4 ou de l’interface homme-machine de sortie 5, au moyen de paramètres 16 de fonctionnement et/ou d’acquisition. Par exemple, il peut ainsi définir des seuils d’affichage ou choisir les indicateurs ou paramètres estimés ou quantifiés pour lesquels il souhaite disposer d’une représentation. L’utilisateur 6 exploite pour cela l’interface homme-machine d’entrée 8 précédemment évoquée ou une deuxième interface d’entrée prévue pour cela. Avantageusement, les interfaces homme-machine d’entrée 8 et de sortie 5 peuvent ne constituer qu’une seule et même entité physique. Lesdites interfaces homme-machine d’entrée 8 et de sortie 5 du système d’analyse d’imagerie peuvent également être intégrées à la console d’acquisition 2. Il existe une variante, décrite en liaison avec la FIG. 2 , pour laquelle un système d’imagerie, tel que décrit précédemment, comporte en outre une unité de prétraitement 7 pour analyser les séquences d’images 12, en déduire des signaux expérimentaux 15 et délivrer ces derniers à l’unité de traitement 4 qui est ainsi déchargée de cette tâche. La quantification de la densité mammaire est importante pour la prise en charge du dépistage du cancer du sein dans la population. En effet, une densité mammaire élevée est un facteur de risque, qu’un sénologue doit prendre en compte lors de l’interprétation radiologique. À ce titre, les seins sont composés de deux types de tissus : - le tissu fibroglandulaire, également connu sous le nom de tissu dense, maintenant les seins et contribuant à la production et au transport du lait jusqu’au mamelon ; - le tissu adipeux, la graisse conférant aux seins leur forme. Or, c’est la répartition du tissu fibrograndulaire par rapport au tissu graisseux qui permet de déterminer la densité mammaire. Un sein est considéré comme dense lorsqu’il est constitué d’une grande quantité de tissu fibroglandulaire. La densité mammaire est répartie en quatre catégories : A, B, C et D, allant d’un sein totalement graisseux à un sein totalement fibreux, selon la classification BI-RADS® (acronyme anglo-saxon pour « Breast Imaging-Reporting And Data System » ), tel qu’illustré sur la FIG. 3 : - Catégorie A : seins presque totalement graisseux, ce qui signifie que les seins sont presque entièrement constitués de tissu adipeux ; - Catégorie B : zones de densités fibroglandulaires éparses, ce qui signifie que les seins sont principalement constitués de tissu adipeux, avec quelques petites zones de tissu fibroglandulaire ; - Catégorie C : seins denses de façon hétérogène, ce qui signifie que les seins sont constitués d’un mélange de tissu adipeux et fibroglandulaire ; - Catégorie D : seins extrêmement denses, ce qui signifie que les seins sont presque entièrement constitués de tissu fibroglandulaire. Aujourd’hui, il est constaté qu’une densité mammaire élevée est liée au cancer du sein de deux manières : - Sur une mammographie, image radiographique du sein permettant de détecter un éventuel cancer du sein, les lésions cancéreuses et les tissus denses ont tous deux un aspect blanc (à l’instar des tissus adipeux qui apparaissent noir ou gris), rendant ainsi la détection d’un cancer du sein plus difficile si la densité mammaire du patient est élevée. A ce titre, la FIG. 4 présente à gauche de l’image (sein 1), un sein adipeux (densité mammaire faible) avec une tumeur facilement visible (bon contraste) : point blanc contenu dans le cercle blanc, au regard d’un sein dense à droite de l’image (sein 2) avec une tumeur difficile à dépister (blanc sur blanc) ; - De nombreuses études ont montré que des personnes présentant une densité mammaire élevée ont plus de risque de développer un cancer du sein que des personnes ayant une densité mammaire plus faible. De tels constats montrent l’importance de déterminer précisément la densité mammaire afin de procurer une aide à tout personnel de santé, de sorte que ce dernier puisse définir un niveau de risque de cancer du sein pour chaque patient. Pour exemple, un radiologue, face à un patient présentant des seins très denses, regardera de manière plus précise les images radiologiques et pourra, si nécessaire, recommander une prise en charge spécifique, avec par exemple la prescription d’examens complémentaires tels que l’IRM en première intention de dépistage. A ce jour, tel que mentionné dans la dernière édition de 2013 du BI-RADS® Atlas — III. Breast MRI Reporting System, la recommandation pour l'évaluation de la densité mammaire repose sur l'interprétation visuelle du praticien, en l’espèce l’œil du radiologue. En effet, les quatre catégories de composition mammaire (décrites précédemment et illustrées en FIG. 3 ) sont définies par la teneur visuellement estimée en tissu fibroglandulaire dans les seins. Si les seins ne contiennent pas des quantités apparemment égales de tissu fibroglandulaire, le sein avec le plus de tissu fibroglandulaire sera utilisé pour catégoriser la composition mammaire. À ce titre, le facteur humain demeure très présent dans le processus d’estimation de la densité mammaire pouvant entrainer de grandes variabilités dans les résultats obtenus. En effet, le praticien est seul juge pour déterminer la catégorie de densité mammaire selon la classification BI-RADS® par sa propre interprétation visuelle d’images radiologiques. Afin de remédier à cette problématique, quelques méthodes cherchant à estimer plus précisément la densité mammaire, indépendamment de la seule interprétation visuelle du praticien, ont été proposées dans des publications scientifiques. Nous pouvons citer pour exemple l’étude de X. Jing, M. Wielema, A. G. Monroy-Gonzalez, intitulée “Automated Breast Density Assessment in MRI Using Deep Learning and Radiomics: Strategies for Reducing Inter-Observer Variability” et publiée dans le Journal d’Imagerie de Résonance Magnétique 2023. Une telle méthode fait appel à des paramètres radiomiques basées sur les intensités voxeliques dans une région d’intérêt avec la description de l’usage de quatorze paramètres basés sur la forme tridimensionnelle du sein. Toutefois, pour une telle méthode, le calcul des paramètres est réalisé uniquement sur la zone mammaire globale sans distinction de la composition des tissus. Nous pouvons également citer des études qui ont cherché à se concentrer sur la fraction volumique en pourcentage de glande mammaire dans le sein. Toutefois, la fraction volumique en pourcentage de glande mammaire dans le sein seule ne peut pas suffire à catégoriser la densité mammaire au sens de la classification BI-RADS®. En effet, une telle fraction volumique ne renseigne pas sur l’aspect dispersé (catégorie B de BI-RADS®) ou hétérogène (catégorie C de BI-RADS®) de la glande mammaire dans le sein. Ainsi, dans le cadre de l’aide au diagnostic du cancer du sein, le développement d’un procédé de détermination de la densité mammaire de manière précise, quantitative et automatique, à partir de caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire, trouve tout son intérêt. À ce titre, un tel procédé permettrait de déterminer la densité mammaire de manière standardisée et automatisée en éliminant toute subjectivité relative et donc de fournir un aide précieuse et robuste à tout praticien en vue de l’établissement d’un diagnostic précis, objectif, fiable et reproductible en lien avec une pathologie humaine touchant le sein. A cette fin, l’invention prévoit, selon un premier objet, un procédé de détermination de la densité mammaire à partir d’une image médicale fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie médicale décrivant une première représentation numérique d’un sein d’un patient sous la forme d’une pluralité de volumes élémentaires d’intérêt, nommés « voxels » Ledit procédé est mis en œuvre par une unité de traitement d’un système d’analyse d’imagerie médicale. Ledit procédé comporte : - une étape d’obtention d’une deuxième représentation numérique de la glande mammaire issue d’une segmentation de ladite première représentation numérique du sein du patient, ladite deuxième représentation numérique décrivant le tissu fibroglandulaire présent à l’intérieur du sein du patient ; - une étape de détermination du volume de glande mammaire à partir de ladite deuxième représentation numérique ; - une étape de détermination du volume mammaire à partir de ladite première représentation numérique du sein dudit patient ; - une étape de production d’une première et d’une deuxième caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire, les première et deuxième caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire étant distinctes l’une de l’autre ; - une étape de production de la densité mammaire à partir des première et deuxième caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire. De manière préférée, l’une desdites première ou deuxième caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire est tirée d’un ensemble de caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire comportant : - la fraction volumique de la glande mammaire correspondant au rapport entre le volume de glande mammaire et le volume mammaire ; - la solidité de la glande mammaire correspondant au rapport entre le volume de glande mammaire et le volume de l’enveloppe convexe englobant ladite glande mammaire ; - la compacité de la glande mammaire consistant en une comparaison de l’aire de la surface de glande mammaire et du volume de glande mammaire correspondant au rapport , A étant la surface de glande mammaire et Vg étant le volume de glande mammaire ; - le ratio de la surface de glande mammaire sur le volume de glande mammaire ; - la dimension fractale de glande mammaire traduisant la capacité de remplissage de l’espace par la glande mammaire. Selon un premier mode de réalisation dudit procédé, l’étape de détermination du volume mammaire consiste à partir de la première représentation numérique en : - une première étape de sélection d’un premier voxel traduisant la partie distale du sein dudit patient sur la première représentation numérique ; - une deuxième étape de sélection d’une distance comme étant la distance la plus courte entre un deuxième voxel traduisant le thorax dudit patient sur la première représentation numérique et le premier voxel sélectionné ; - une troisième étape de détermination d’une sphère ayant pour centre le premier voxel sélectionné et pour rayon ladite distance sélectionnée ; - une quatrième étape d’estimation du volume mammaire, ledit volume mammaire correspondant à l’intersection entre ladite sphère déterminée et un volume caractérisé par le nombre de voxels décrivant du tissu multiplié par le volume élémentaire de chaque voxel. Pour le premier mode de réalisation, le rayon de ladite sphère peut avantageusement être réduit d’une valeur prédéterminée, par exemple pour limiter l’inclusion d’organe non désiré dans la zone mammaire, tel que le muscle pectoral. Selon un deuxième mode de réalisation dudit procédé, l’étape de détermination du volume mammaire consiste à partir d’une troisième représentation numérique plurielle du torse du patient en : - une première étape de sélection d’un premier voxel traduisant la partie distale du sein dudit patient sur la troisième représentation numérique ; - une deuxième étape de sélection d’une distance comme étant la distance la plus courte entre un deuxième voxel traduisant le thorax dudit patient sur la troisième représentation numérique et ledit premier voxel sélectionné ; - une troisième étape de détermination d’une sphère ayant pour centre ledit premier voxel sélectionné et pour rayon ladite distance sélectionnée ; - une quatrième étape de production de la première représentation numérique décrivant les voxels capturés par la sphère déterminée ; - une cinquième étape d’estimation du volume mammaire à partir de la première représentation numérique produite. L’étape d’obtention d’une deuxième représentation numérique de la glande mammaire par une segmentation de ladite première représentation numérique du sein du patient peut consister en la mise en œuvre d’une technique de segmentation automatique ou une technique de segmentation manuelle. En complément, ledit système d’analyse d’imagerie médicale peut comporter en outre une interface homme-machine de sortie. Ainsi, ledit procédé comporte en outre une étape, subséquente à l’étape de production de la densité mammaire, de déclenchement d’une sortie de la densité mammaire produite par ladite interface homme-machine de sortie. Selon un deuxième objet, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comportant une ou plusieurs instructions de programme exécutables par l’unité de traitement d’un ordinateur. Lesdites instructions de programme sont chargeables dans une mémoire non volatile dudit ordinateur et dont l’exécution par ladite unité de traitement provoque la mise en œuvre d’un procédé selon l’invention. Selon un troisième objet, l’invention concerne un support de mémorisation lisible par un ordinateur comportant les instructions d’un tel produit programme d’ordinateur. Selon un quatrième objet, l’invention concerne un système d’analyse d’imagerie médicale comportant une unité de traitement agencée pour mettre en œuvre un procédé selon l’invention, ladite unité de traitement étant configurée pour : - obtenir une deuxième représentation numérique de la glande mammaire issue d’une segmentation de ladite première représentation numérique du sein du patient, ladite deuxième représentation numérique décrivant le tissu fibroglandulaire présent à l’intérieur du sein du patient ; - déterminer le volume de glande mammaire à partir de ladite deuxième représentation numérique de la glande mammaire ; - déterminer le volume mammaire à partir de ladite première représentation numérique du sein dudit patient ; - produire une première et une deuxième caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire, les première et deuxième caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire étant distinctes l’une de l’autre ; - produire la densité mammaire à partir des première et deuxième caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire. Un tel système d’analyse d’imagerie médicale peut comporter en outre une interface homme-machine de sortie, ladite unité de traitement étant agencée pour mettre en œuvre un procédé selon l’invention, ladite unité de traitement étant configurée en outre pour déclencher une sortie de la densité mammaire produite, par ladite interface homme-machine de sortie. Enfin, l’invention concerne un système d’analyse d’imagerie médicale comportant une mémoire de programmes comportant les instructions de programme dudit produit programme d’ordinateur. L’invention sera mieux comprise et d’autres caractéristiques et avantages de celle-ci apparaîtront à la lecture de la description suivante de modes de réalisation particuliers de l’invention, donnés à titre d’exemples illustratifs et non limitatifs, et faisant référence aux dessins annexés, parmi lesquels : FIG. 1 , d’ores et déjà décrite, illustre une description simplifiée d’un système d’analyse d’images obtenues par résonance magnétique, FIG. 2 , d’ores et déjà décrite, illustre une description simplifiée d’une variante d’un système d’analyse d’images obtenues par résonance magnétique, FIG. 3 , d’ores et déjà décrite, illustre les quatre catégories d’estimation de la densité mammaire selon la classification BI-RADS®, FIG. 4 , d’ores et déjà décrite, illustre une comparaison entre une image radiologique représentant un sein catégorisé adipeux et une image radiologique représentant un sein catégorisé dense, FIG. 5 illustre un exemple d’algorithme fonctionnel d’un procédé selon l’invention, FIG. 6 illustre un premier mode de réalisation d’un algorithme fonctionnel d’un procédé selon l’invention, FIG. 7 illustre le premier mode de réalisation décrit en FIG. 6 , FIG. 8 illustre un deuxième mode de réalisation d’un algorithme fonctionnel d’un procédé selon l’invention, FIG. 9 illustre une caractéristique morphologique d’intérêt produite par un procédé conforme à l’invention. Afin de simplifier la description, une même référence est utilisée dans différentes figures pour désigner un même objet, élément ou étape. Ainsi, lorsque la description cite un objet, élément ou étape référencé, cet objet, élément ou étape pourra être identifié sur plusieurs figures. En outre, les figures ainsi que la description sont données à titre d’exemples non limitatifs de réalisation. En préambule, au sens de la présente invention, une image est une représentation numérique matricielle BGR d’éléments nommés « voxels », d’épaisseur k (selon un axe transversal), BGR(i,j), i et j étant des indices de valeurs entières pour identifier le voxel situé à la ligne i et à la colonne j de la matrice BGR, soit une représentation graphique sous la forme d’un tableau ou matrice, d’éléments BGR(i,j) encodant chacun un triplet de valeurs entières comprises entre zéro et deux cents cinquante-cinq, selon le codage de couleurs RVB, acronyme pour « Rouge Vert Bleu », également connu sous le sigle RGB, acronyme anglo-saxon de « Red Green Blue ». Un tel codage informatique des couleurs est le plus proche des matériels actuellement disponibles pour constituer des interfaces homme-machine de sortie telles que des écrans d’ordinateur. En général, ces derniers reconstituent une couleur par synthèse additive à partir de trois couleurs primaires, rouge, vert et bleu, formant sur l'écran une mosaïque généralement trop petite pour être discriminée par un œil humain. Le codage RVB indique une valeur d’intensité lumineuse pour chacune de ces couleurs primaires. Une telle valeur est généralement codée sur un octet et appartient donc à un intervalle de valeurs entières comprises entre zéro et deux cents cinquante-cinq. L’invention ne saurait se limiter à ce type de codage. D’autres codages de couleurs pourraient en variante être exploités. Dans ce cas, chaque voxel ou élément du tableau BGR décrirait un ensemble de valeurs numériques adapté audit codage en lieu et place du triplet évoqué ci-dessus pour le codage RVB. Un procédé 100 de détermination de la densité mammaire Dm conforme à l’invention et illustré en FIG. 5 , se traduit avantageusement sous la forme d’un produit programme d’ordinateur dont les instructions de programme sont destinées à être implantées dans la mémoire de programmes d’un élément d’un système d’imagerie médicale, tel que le système S selon les figures 1 et 2, par exemple un ordinateur ou un serveur informatique ou, plus généralement, de tout objet électronique disposant d’une puissance de calcul suffisante. La FIG. 5 illustre ainsi un procédé 100, conforme à l’invention, de détermination de la densité mammaire Dm à partir d’une image médicale d’un sein d’un patient, fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie, tel que l’appareil 1 du système d’analyse d’imagerie médicale S illustré par les figures 1 et 2, en lien avec une pluralité de n voxels. Un tel procédé 100 peut être mis en œuvre par l’unité de traitement 4 d’un tel système d’analyse d’images médicales S. À des fins illustratives mais non limitatives, un tel procédé 100 selon l’invention est avantageusement décrit dans la suite de la présente et mis en œuvre pour le traitement d’une image médicale, décrivant une première représentation numérique BGR d’un sein d’un patient, fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie médicale par résonance magnétique 1. Préférentiellement mais non limitativement, ladite image médicale peut être une image dite « pondérée en T1w », résultant d’une séquence d’acquisition dite « anatomique ». Ainsi, un tel procédé 100 selon l’invention, illustré en FIG. 5 , consiste à quantifier la densité mammaire Dm à partir d’au moins deux caractéristiques morphologiques d’intérêt Qi1 et Qi2 de la glande mammaire issues de l’analyse et du traitement de ladite image médicale. Pour ce faire, ledit procédé 100 conforme à l’invention peut être décrit, comme le suggère l’exemple de réalisation illustré en FIG. 5 , comme comportant cinq principales étapes respectivement référencées 110, 120, 130, 140 et 150. Une première étape 110 consiste à produire, à partir de la première représentation numérique BGR, une deuxième représentation numérique FGT, de mêmes dimensions que ladite première représentation numérique BGR, pour décrire le tissu fibroglandulaire, autrement nommé glande mammaire, présent à l’intérieur du sein dont découle la première représentation numérique BGR. Cette première étape 110 consiste ainsi à obtenir une nouvelle représentation numérique FGT par segmentation de la première représentation numérique BGR du sein afin de mettre en évidence la glande mammaire. En d’autres termes, une telle étape 110 de segmentation permet de détecter et mettre en évidence les voxels BGR(i,j) de ladite première représentation numérique BGR identifiés comme du tissu fibroglandulaire contenu dans le sein analysé. Une telle étape de segmentation 110 peut être mise en œuvre par une technique de segmentation manuelle ou automatique. Pour exemple, l’objet d’une telle étape 110 peut consister à former une deuxième représentation numérique FGT de mêmes dimensions que la première représentation numérique BGR, dont chaque voxel ou élément FGT(i,j) décrit une première valeur caractéristique lorsque le voxel BGR(i,j) correspondant dans la première représentation BGR décrit du tissu fibroglandulaire et une deuxième valeur caractéristique dans le cas contraire. Une telle deuxième représentation numérique FGT est une représentation matricielle binaire : ladite première valeur caractéristique traduisant la valeur booléenne « vrai » ( « true » selon une terminologie anglo-saxonne) et ladite deuxième valeur caractéristique traduisant la valeur booléenne « faux » ( « false » selon une terminologie anglo-saxonne). Ainsi, une telle deuxième représentation numérique FGT peut être, par exemple, sous la forme d’une image en noir et blanc selon laquelle chaque voxel décrit une valeur entière égale à zéro ou deux cent cinquante-cinq pour traduire une intensité lumineuse minimale (noir) ou maximale (blanc). Selon un tel exemple, les voxels prennent la valeur de « 0 » pour décrire l’information booléenne « faux » et la valeur « 255 » pour décrire l’information booléenne « vrai ». Ainsi, il en résulte qu’il apparaît en blanc le tissu fibroglandulaire (glande mammaire) et en noir le reste des constituants du sein (tissu adipeux, peau, mamelon, …) et les autres organes périphériques. Toutefois, l’invention ne saurait être limitée au seul exemple de technique de segmentation décrit précédemment. Toute autre technique de segmentation pourrait être utilisée pour la mise en œuvre de l’étape 110, telle qu’à titre d’exemple : - une technique de segmentation par seuillage en fonction de l’intensité de chaque voxel BGR(i,j) de la première représentation numérique BGR. Ainsi, un seuil prédéterminé est fixé automatiquement ou manuellement. Par exemple, un tel seuil peut être égal à 150. Si la valeur d’intensité du voxel est en-dessous du seuil, soit strictement inférieure à 150, nous lui associons la valeur booléenne « faux » soit par exemple la valeur « 0 », intensité minimale : couleur noire. Si la valeur d’intensité du voxel est égale ou supérieure au seuil, soit supérieure ou égale à 150, nous lui donnons la valeur booléenne « vrai », caractéristique du tissu fibroglandulaire, soit par exemple la valeur « 255 », intensité maximale : couleur blanche. Ainsi, une telle deuxième représentation numérique FGT peut être sous la forme d’une image binaire, par exemple exprimée en noir et blanc, sur laquelle le tissu fibroglandulaire (glande mammaire) apparaît en blanc et le reste des constituants du sein (tissu adipeux…) en noir. En variante, un tel seuil peut être adaptif au lieu d’être fixé. Grâce à un curseur ou « slider » selon une terminologie anglo-saxonne, il est possible de régler ledit seuil et de voir les différences de rendus et de résultats obtenus ; - une technique de segmentation par contour d’une ou de plusieurs zone(s) d’intérêt sur la première représentation numérique BGR. Avec une telle technique, nous cherchons à délimiter et à isoler une ou des zone(s) d’intérêt sur ladite première représentation numérique BGR. Le résultat se présente en général sous la forme d'un ensemble de chaînes de voxels ; - une technique de segmentation par croissance de région, autrement nommée « growing-region » selon une terminologie anglo-saxonne. Cette technique consiste à faire progressivement grossir une ou des régions d’intérêt autour d’un voxel défini comme point de départ par agglomération des voxels voisins en utilisant une mesure de similarité ; - une technique de segmentation par apprentissage profond, autrement nommée selon une terminologie anglo-saxonne « Deep Learning » : des éléments d’ordre statistique sont utilisés pour segmenter automatiquement différentes parties, ici le tissu fibroglandulaire, de la première représentation numérique BGR afin d’obtenir une deuxième représentation numérique FGT. Une deuxième 120 étape du procédé 100 conforme à l’invention consiste à exploiter la deuxième représentation numérique FGT pour déterminer le volume de glande mammaire Vg. À l’issue de l’étape 110 de segmentation, il est obtenu une deuxième représentation numérique FGT décrivant la glande mammaire. Ainsi, nous disposons d’une complète connaissance spatiale de la glande mammaire, autrement nommée tissu fibroglandulaire. Ainsi, pour une représentation du sein donnée, le volume de la glande mammaire se détermine en comptant le nombre de voxels représentant le tissu fibroglandulaire et à multiplier le nombre de voxels obtenu par le volume élémentaire d’un voxel. Une troisième 130 étape du procédé 100 conforme à l’invention consiste à exploiter la première représentation numérique BGR pour déterminer le volume mammaire Vm. Afin de déterminer précisément un tel volume mammaire Vm, en l’espèce s’affranchir notamment du thorax et de la zone axillaire ne comportant pas de tissu fibroglandulaire, il est nécessaire de matérialiser une frontière délimitant les tissus propres au sein des tissus « autres » tels que par exemple ceux du thorax et/ou de la zone axillaire. Une telle frontière peut être symbolisée, par exemple, par une ligne de contour délimitant manuellement ou automatiquement les voxels traduisant les tissus du sein des voxels traduisant les tissus du thorax et/ou de la zone axillaire sur la première représentation numérique BGR. Un premier mode de réalisation préféré pour cette étape 130 est illustré en figures 6 et 7. À ce titre, une telle étape 130 peut, dans un premier temps, consister en une première sous-étape 131 visant à sélectionner un premier voxel BGR(i1,j1) sur la première représentation numérique BGR. Un tel premier voxel BGR(i1,j1) traduit la partie distale du sein dudit patient sur la première représentation numérique BGR. On entend, dans la présente, par « partie distale », la partie du sein la plus éloignée du thorax, le thorax étant la partie se trouvant en-dessous de la ligne en pointillés représentée sur la FIG. 7 . Une fois cette première sous-étape 131 réalisée, une deuxième sous-étape 132 est effectuée afin de définir la distance la plus courte entre ledit premier voxel BGR(i1,j1) et un deuxième voxel BGR(i2,j2) traduisant le thorax du patient sur ladite première représentation numérique BGR. Une troisième sous-étape 133 est réalisée, une telle étape 133 consistant à déterminer une sphère dont : - le rayon R est la distance sélectionnée à l’étape précédente 132, traduisant la distance la plus courte entre ledit premier voxel BGR(i1,j1) et ledit deuxième voxel BGR(i2,j2), et -le centre C, est le premier voxel BGR(i1,j1) sélectionné à l’étape 131. Enfin, une quatrième étape 134 est effectuée pour estimer le volume mammaire Vm. Un tel volume Vm correspond à l’intersection entre ladite sphère déterminée à l’étape précédente 133 et au volume caractérisé par le nombre de voxels décrivant du tissu sur la première représentation numérique BGR, soit tous les voxels sauf ceux décrivant du vide, multiplié par le volume élémentaire des voxels. Afin d’optimiser d’autant plus la détermination d’un tel volume mammaire Vm, et notamment de s’affranchir du muscle pectoral, il peut être envisagé de réduire d’une valeur prédéterminée le rayon R afin d’obtenir une sphère plus petite que celle obtenue à la sous-étape 133. Ainsi, ladite sphère obtenue n’inclurait pas le muscle pectoral. En variante, un deuxième mode de réalisation pour cette étape 130 est illustré en FIG. 8 . À ce titre, pour un tel deuxième mode de réalisation, la première représentation numérique BGR, qui sera nommée BGR’ pour ce mode de réalisation, est produite à partir d’une troisième représentation numérique TGR correspondant à une représentation numérique plurielle, à savoir une représentation numérique ne décrivant pas que du sein, par exemple l’intégralité du torse comprenant notamment le thorax et la partie supérieure de l’abdomen. Ainsi, pour ce deuxième mode de réalisation, l’étape 130 peut préférentiellement, dans un premier temps, consister en une première sous-étape 131’ visant à sélectionner un premier voxel TGR(i1,j1) sur la troisième représentation numérique TGR. Un tel premier voxel TGR(i1,j1) traduit la partie distale du sein dudit patient sur la troisième représentation numérique TGR. On entend, dans la présente, par « partie distale », la partie du sein la plus éloignée du thorax. Une fois cette première sous-étape 131’ réalisée, une deuxième sous-étape 132’ est effectuée afin de définir la distance la plus courte entre ledit premier voxel TGR(i1,j1) et un deuxième voxel TGR(i2,j2) traduisant le thorax du patient sur ladite troisième représentation numérique TGR. Une troisième sous-étape 133’ est réalisée, une telle étape 133’ consistant à déterminer une sphère dont : - le rayon R’ est la distance sélectionnée à l’étape précédente 132’, traduisant la distance la plus courte entre ledit premier voxel TGR(i1,j1) et ledit deuxième voxel TGR(i2,j2), et - le centre C’ est le premier voxel TGR(i1,j1) sélectionné à l’étape 131’. Une quatrième étape 134’ consiste à produire la première représentation numérique BGR’ à partir de la troisième représentation numérique TGR. Pour ce faire, la sphère obtenue à l’étape précédente 133’ est appliquée sur la troisième représentation TGR. La première représentation numérique BGR’ décrit, dans ce cas, l’ensemble des voxels de la troisième représentation numérique TGR capturés par ladite sphère. Tous les autres voxels non capturés sont remplacés par une valeur affectée pour décrire du vide. Ainsi, on vient masquer voire effacer les voxels supposés décrire d’autres organes que le sein, tels que des voxels décrivant par exemple le thorax et/ou la zone axillaire. Enfin, une cinquième sous-étape 135’ est réalisée pour estimer le volume mammaire Vm. Un tel volume Vm est caractérisé par le nombre de voxels de la première représentation numérique BGR’, obtenue à l’étape précédente 134’, ne décrivant pas du vide, multiplié par le volume élémentaire des voxels. Une quatrième étape 140 du procédé 100 conforme à l’invention consiste à exploiter conjointement les première BGR ou BGR’ et deuxième FGT représentations numériques ainsi que le volume de glande mammaire Vg et le volume mammaire Vm déterminés respectivement aux étapes 120 et 130 pour produire au moins deux caractéristiques morphologiques d’intérêt Qi1 et Qi2 de la glande mammaire distinctes. De telles caractéristiques morphologiques d’intérêt Qi1 et Qi2 sont préférentiellement tirées d’un ensemble de caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire comprenant notamment : - la fraction volumique de la glande mammaire qui correspond au rapport entre le volume de glande mammaire Vg et le volume mammaire Vm ; - la solidité de la glande mammaire correspondant au rapport entre le volume de glande mammaire Vg et le volume de l’enveloppe convexe englobant ladite glande mammaire, l’enveloppe convexe étant illustrée en FIG. 9 , où les points noirs représentent les voxels décrivant la glande mammaire et les pointillés l’enveloppe convexe, en l’espèce la plus petite surface permettant de capturer l’ensemble des voxels décrivant la glande mammaire ; - la compacité de la glande mammaire consistant en la comparaison de l’aire de la surface de glande mammaire et du volume de glande mammaire Vg, une telle comparaison correspond au rapport avec A étant la surface de glande mammaire ; - le ratio de la surface de glande mammaire sur le volume de glande mammaire Vg ; - la dimension fractale de glande mammaire traduisant la capacité de remplissage de l’espace par la glande mammaire, en se basant par exemple sur la dimension de Minkowski-Bouligand. Ainsi, plus l’ensemble des voxels sont concentrés sur une zone, moins on considère le caractère fractal et donc plus la dimension fractale est haute. L’ensemble des caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire précité n’est pas limité à ces seuls exemples et pourrait comporter d’autres caractéristiques susceptibles de décrire la morphologie de ladite glande mammaire. Une cinquième étape 150 du procédé 100 conforme à l’invention consiste à agréger ou exploiter conjointement les deux caractéristiques morphologiques d’intérêt Qi1 et Qi2 distinctes produites à l’étape 140 pour déterminer précisément la densité mammaire Dm relative au sein analysé au regard de la classification BI-RADS® par exemple ou de toute autre classification définissant une échelle estimative de la densité mammaire Dm. Il peut ainsi être envisagé une étape supplémentaire visant à convertir lesdites caractéristiques morphologiques d’intérêt produites Qi1 et Qi2 par rapport à une échelle liée à la classification qui pourra être retenue. Ainsi, en combinant, selon une ou plusieurs règles pré établies, deux caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire Qi1 et Qi2 distinctes l’une de l’autre, il est alors possible de déterminer plus précisément la densité mammaire Dm. A titre d’exemple illustratif mais non limitatif pour un sein à analyser, l’étape 140 aboutit à la production de deux caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire Qi1 et Qi2 dudit sein, telles que par exemple la dimension fractale calculée à deux virgule trois, correspondant à une catégorie C ou D selon la classification BI-RADS®, et la solidité de la glande mammaire calculée à zéro virgule six, correspondant à une catégorie D selon la classification BI-RADS®. Ainsi, en combinant ces deux caractéristiques Qi1 et Qi2 selon par exemple une règle préétablie précisant que c’est la catégorie la plus favorable qui est retenue, il en ressort que la densité mammaire Dm du sein à analyser serait catégorisée D selon la classification BI-RADS®. Un tel procédé 100 peut en outre comporter une étape optionnelle 160, subséquente à l’étape 150, consistant à provoquer une sortie de la densité mammaire Dm produite à l’étape 150 par une interface homme-machine de sortie 5 du système d’imagerie médicale 1 mettant en œuvre un tel procédé 100, tel que celui décrit en lien avec la FIG. 5 . En amont de la détermination du volume de glande mammaire Vm, lorsque la phase d’acquisition par l’appareil d’imagerie se traduit par n représentations numériques BGR décrivant respectivement des « tranches » ou coupes du sein, le volume de glande mammaire Vm peut avantageusement consister en la somme des volumes respectifs de glande mammaire calculés à partir des n représentations numériques binaires FGT obtenues respectivement après segmentation des n représentations BGR. Dans ce cas, une étape de sélection de ladite sphère est effectuée et consiste à choisir la sphère de la représentation numérique pour laquelle la distance entre le premier voxel, traduisant la partie distale du sein, et le deuxième voxel, traduisant le thorax, est la plus grande et d’appliquer ladite sphère aux n représentations numériques. En variante, un raisonnement tel que décrit dans la présente description pourrait être applicable à une représentation numérique en trois dimensions pour laquelle les mêmes étapes décrites précédemment seraient appliquées. Il sera apprécié de l’Homme du métier que la présente divulgation n’est pas limitée à ce qui est particulièrement montré et décrit ci-dessus. D’autres modifications peuvent être envisagées sans sortir du cadre de la présente invention définie par les revendications ci-annexées. Notamment, dans l’exemple préféré décrit dans la présente, le procédé 100 est mis en œuvre pour le traitement d’une image médicale, fruit d’une séquence d’acquisition dite « anatomique » par un appareil d’imagerie médicale par résonance magnétique 1. Toutefois, tout autre type de séquence d’acquisition pourrait être utilisée pour la mise en œuvre du procédé 100 conforme à l‘invention. De même, des exemples illustratifs de détermination de la densité mammaire Dm ont été donnés au regard de la classification BI-RADS® reconnue à ce jour et présentant une échelle à quatre niveaux. Toutefois, toute autre classification (présentant une échelle d’un à n niveaux) pourrait être utilisée pour donner un résultat ou une estimation de la densité mammaire Dm à l’issue de l’étape 150 dudit procédé 100 conforme à l’invention. Procédé (100) de détermination de la densité mammaire (Dm) à partir d’une image médicale fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie médicale (1) décrivant une première représentation numérique (BGR, BGR’) d’un sein d’un patient sous la forme d’une pluralité de volumes élémentaires d’intérêt, nommés « voxels », ledit procédé (100) étant mis en œuvre par une unité de traitement (4) d’un système d’analyse d’imagerie médicale (S), ledit procédé (100) comportant : - une étape (110) d’obtention d’une deuxième représentation numérique (FGT) de la glande mammaire issue d’une segmentation de ladite première représentation numérique (BGR, BGR’) du sein du patient, ladite deuxième représentation numérique (FGT) décrivant le tissu fibroglandulaire présent à l’intérieur du sein du patient ; - une étape (120) de détermination du volume de glande mammaire (Vg) à partir de ladite deuxième représentation numérique (FGT) ; - une étape (130) de détermination du volume mammaire (Vm) à partir de ladite première représentation numérique (BGR, BGR’) du sein dudit patient ; - une étape (140) de production d’une première et d’une deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques d’intérêt de la glande mammaire ; les première et deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques d’intérêt de la glande mammaire étant distinctes l’une de l’autre ; - une étape (150) de production de la densité mammaire (Dm) à partir des première et deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques d’intérêt de la glande mammaire. Procédé (100) selon la revendication 1 pour lequel l’une desdites première ou deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques d’intérêt de la glande mammaire est tirée d’un ensemble de caractéristiques morphologiques d’intérêt de la glande mammaire comportant : - la fraction volumique de la glande mammaire correspondant au rapport entre le volume (Vg) de glande mammaire et le volume mammaire (Vm) ; - la solidité de la glande mammaire correspondant au rapport entre le volume (Vg) de glande mammaire et le volume de l’enveloppe convexe englobant ladite glande mammaire ; - la compacité de la glande mammaire consistant en une comparaison de l’aire de la surface (A) de glande mammaire et du volume (Vg) de glande mammaire correspondant au rapport , A étant la surface de glande mammaire et Vg étant le volume de glande mammaire ; - le ratio de la surface (A) de glande mammaire sur le volume (Vg) de glande mammaire ; - la dimension fractale de glande mammaire traduisant la capacité de remplissage de l’espace par la glande mammaire. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes pour lequel l’étape (130) de détermination du volume mammaire (Vm) consiste à partir de la première représentation numérique (BGR) en : - une première étape (131) de sélection d’un premier voxel (BGR(i1,j1)) traduisant la partie distale du sein dudit patient sur la première représentation numérique (BGR) ; - une deuxième étape (132) de sélection d’une distance comme étant la distance la plus courte entre un deuxième voxel (BGR(i2,j2)) traduisant le thorax dudit patient sur la première représentation numérique (BGR) et le premier voxel (BGR(i1,j1)) sélectionné ; - une troisième étape (133) de détermination d’une sphère ayant pour centre (C) le premier voxel sélectionné (BGR(i1,j1)) et pour rayon (R) ladite distance sélectionnée ; - une quatrième étape (134) d’estimation du volume mammaire (Vm), ledit volume mammaire (Vm) correspondant à l’intersection entre ladite sphère déterminée et un volume caractérisé par le nombre de voxels décrivant du tissu multiplié par le volume élémentaire de chaque voxel. Procédé (100) selon la revendication précédente pour lequel le rayon (R) de ladite sphère est réduit d’une valeur prédéterminée. Procédé (100) selon l’une des revendications 1 ou 2 pour lequel l’étape (130) de détermination du volume mammaire (Vm) consiste à partir d’une troisième représentation numérique plurielle du torse du patient (TGR) en : - une première étape (131’) de sélection d’un premier voxel (TGR(i1,j1) traduisant la partie distale du sein dudit patient sur la troisième représentation numérique (TGR) ; - une deuxième étape (132’) de sélection d’une distance comme étant la distance la plus courte entre un deuxième voxel (TGR(i2,j2)) traduisant le thorax dudit patient sur la troisième représentation numérique (TGR) et ledit premier voxel (TGR(i1,j1)) sélectionné ; - une troisième étape (133’) de détermination d’une sphère ayant pour centre (C’) ledit premier voxel (TGR(i1,j1)) sélectionné et pour rayon (R’) ladite distance sélectionnée ; - une quatrième étape (134’) de production de la première représentation numérique (BGR’) décrivant les voxels capturés par la sphère déterminée ; - une cinquième étape (135’) d’estimation du volume mammaire (Vm) à partir de la première représentation numérique (BGR’) produite. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, pour lequel l’étape (110) d’obtention d’une deuxième représentation numérique (FGT) de la glande mammaire par une segmentation de ladite première représentation numérique (BGR, BGR’) du sein du patient consiste en la mise en œuvre d’une technique de segmentation automatique ou une technique de segmentation manuelle. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, pour lequel ledit système d’analyse d’imagerie médicale (S) comporte en outre une interface homme-machine de sortie (5) et ledit procédé (100) comporte en outre une étape (160), subséquente à l’étape (150) de production de la densité mammaire (Dm), de déclenchement d’une sortie de la densité mammaire (Dm) produite par ladite interface homme-machine de sortie (5). Produit programme d’ordinateur comportant une ou plusieurs instructions de programme exécutables par l’unité de traitement (4) d’un ordinateur, lesdites instructions de programme étant chargeables dans une mémoire non volatile dudit ordinateur et dont l’exécution par ladite unité de traitement (4) provoque la mise en œuvre d’un procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Support de mémorisation lisible par un ordinateur comportant les instructions d’un produit programme d’ordinateur selon la revendication précédente. Système d’analyse d’imagerie médicale (S) comportant une unité de traitement (4) agencée pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, ladite unité de traitement (4) étant configurée pour : - obtenir une deuxième représentation numérique (FGT) de la glande mammaire issue d’une segmentation de ladite première représentation numérique (BGR, BGR’) du sein du patient, ladite deuxième représentation numérique (FGT) décrivant le tissu fibroglandulaire présent à l’intérieur du sein du patient ; - déterminer le volume de glande mammaire (Vg) à partir de ladite deuxième représentation numérique (FGT) de la glande mammaire ; - déterminer le volume mammaire (Vm) à partir de ladite première représentation numérique (BGR, BGR’) du sein dudit patient ; - produire une première et une deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques d’intérêt de la glande mammaire, les première et deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques d’intérêt de la glande mammaire étant distinctes l’une de l’autre ; - produire la densité mammaire (Dm) à partir des première et deuxième caractéristiques (Qi1, Qi2) morphologiques d’intérêt de la glande mammaire. Système d’analyse d’imagerie médicale (S) selon la revendication précédente comportant en outre une interface homme-machine de sortie (5), ladite unité de traitement (4) étant agencée pour mettre en œuvre un procédé selon la revendication 7, ladite unité de traitement (4) étant configurée en outre pour déclencher une sortie de la densité mammaire (Dm) produite, par ladite interface homme-machine de sortie (5). Système d’analyse d’imagerie médicale (S) selon l’une des revendications 10 ou 11 comportant une mémoire de programmes comportant les instructions de programme d’un produit programme d’ordinateur conforme à la revendication 8.