FR 3162303 A1 20251121 FR 2505072 A 20250513 La présente invention concerne une technique de segmentation d'images médicales et, plus particulièrement, un appareil de segmentation d'images médicales basés sur l'anatomie et un procédé spécialisé dans la segmentation d'images médicales. La précision de la segmentation des organes dans une image médicale comprenant des régions aux limites complexes ou ambiguës peut être améliorée de manière significative en utilisant un modèle de segmentation par transformateur de diffusion (DTS). Le modèle DTS peut permettre d'établir un diagnostic et un plan de traitement plus précis dans le domaine de l'application des images médicales en capturant les relations spatiales au sein de la structure anatomique et en soulignant les limites des objets entre les structures ou les arrière-plans adjacents. En outre, la présente invention peut accroître l'efficacité en fournissant des modèles de divers formats tels que les images de tomodensitométrie, d'IRM et de lésions, et contribuer au progrès ultime de l'analyse des images médicales en encourageant la recherche et le développement futurs de logiciels d'imagerie médicale dans la pratique de l'imagerie médicale. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Appareil et procédé de segmentation d'images médicales DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne une technique de segmentation d'images médicales et, plus particulièrement, un appareil de segmentation d'images médicales basés sur l'anatomie et un procédé spécialisé dans la segmentation d'images médicales. ÉTAT DE LA TECHNIQUE Les images médicales acquises à partir d'équipements de tomodensitométrie (CT), d'imagerie par résonance magnétique (IRM) et d'échographie contiennent souvent des bruits générés lors de l'acquisition ou du traitement des images. En outre, les artefacts tels que les artefacts de mouvement, les artefacts métalliques et les artefacts de repliement peuvent dégrader la qualité de l'image et rendre plus difficile une segmentation précise. Comme les anatomies humaines sont de forme, de taille et de texture variées, même les mêmes structures anatomiques présentent des formes d'image différentes. Étant donné que des incohérences se produisent dans la forme d'une image en raison d'un changement de protocole d'imagerie, comme la différence de paramètres et les artefacts d'imagerie, la tâche de segmentation peut s'avérer plus compliquée. En outre, en présence d'un phénomène pathologique tel qu'une tumeur, une lésion ou une anomalie, les limites des organes deviennent plus obscures et des difficultés supplémentaires peuvent survenir lors de la segmentation. La technique en arrière-plan de la présente invention est divulguée dans le brevet coréen n° 10-2023-0165284. La présente invention propose un appareil et un procédé de segmentation d'images médicales. On peut s'attendre à ce que le modèle de segmentation par transformateur de diffusion (DTS) de la présente invention améliore considérablement la précision de la segmentation des organes dans une région aux limites complexes ou ambiguës dans une image médicale. En outre, la présente invention a pour objet de surmonter les problèmes essentiels des modèles de segmentation existants et de fournir un procédé de segmentation plus précis grâce à un apprentissage basé sur l'anatomie, tel que le lissage des étiquettes par les plus proches voisins ou l'attention inverse aux limites. Les problèmes techniques à résoudre par la présente invention ne sont pas limités aux problèmes techniques mentionnés ci-dessus, et d'autres problèmes techniques non mentionnés peuvent être clairement compris par les personnes compétentes dans l'art à partir des descriptions suivantes. Pour atteindre l'objectif susmentionné, la présente invention propose un appareil et un procédé de segmentation d'images médicales. Un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention peut comprendre : une unité d'entrée d'images pour la saisie d'une image médicale ; une unité de traitement pour intégrer l'image d'entrée dans deux encodeurs ; une unité de prédiction pour la saisie de l'image intégrée dans un décodeur pour prédire une carte de caractéristiques globale ; et une unité de segmentation pour segmenter la région de caractéristiques prédites en régions d’emplacements précis des organes. FIG. 1 La FIG. 1 est une vue expliquant un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 2 La FIG. 2 est une vue montrant la structure d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 3 La FIG. 3 est une vue montrant la structure d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 4 La FIG. 4 est une vue montrant la structure d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 5 La FIG. 5 est une vue montrant la structure d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 6 La FIG. 6 est une vue montrant la structure d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 7 La FIG. 7 est une vue expliquant l'algorithme d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 8 La FIG. 8 est une vue montrant les résultats de l'expérience d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 9 La FIG. 9 est une vue montrant les résultats de l'expérience d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 10 La FIG. 10 est une vue montrant les résultats de l'expérience d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 11 La FIG. 11 est une vue montrant les résultats de l'expérience d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 12 La FIG. 12 est une vue montrant les résultats de l'expérience d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 13 La FIG. 13 est une vue montrant les résultats de l'expérience d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 14 La FIG. 14 est une vue montrant les résultats de l'expérience d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE L’INVENTION La présente invention peut faire l'objet de diverses modifications et de diverses réalisations, et des réalisations spécifiques sont illustrées dans les dessins et décrites en détail dans les descriptions détaillées. Toutefois, cela n'a pas pour but de limiter la présente invention aux modes de réalisation spécifiques, et il doit être entendu qu'elle inclut toutes les modifications, équivalents et substituts compris dans l'esprit et le champ d'application technique de la présente invention. Lorsqu'il est établi, lors de la description de la présente invention, qu'une description détaillée d'une technologie connue apparentée risque d'obscurcir inutilement la substance de la présente invention, la description détaillée sera omise. En outre, les expressions au singulier utilisées dans la spécification et les revendications doivent être interprétées comme signifiant généralement « un ou plusieurs », sauf mention contraire. Sur l’ensemble de la spécification, lorsqu'une pièce est dite « connectée (couplée, contactée, jointe) » à une autre pièce, cela inclut les cas où elles sont « indirectement connectées » avec l'intervention d'autres membres entre elles, ainsi que les cas où elles sont « directement connectées ». En outre, lorsqu'il est dit d’une pièce qu’elle « inclut » un certain composant, cela ne signifie pas que d'autres composants sont exclus, mais que d'autres composants peuvent être fournis, sauf indication contraire spécifique. Les termes utilisés dans la présente spécification ne servent qu'à décrire des modes de réalisation spécifiques et non à limiter la présente invention. Les expressions au singulier comprennent les expressions au pluriel, sauf indication contraire. Dans la présente spécification, il convient de comprendre que les termes « inclure », « avoir » et autres ont pour but de spécifier la présence de caractéristiques, de nombres, d'étapes, d'opérations, de composants, de pièces ou de combinaisons de ces éléments décrits dans la spécification, et non d'exclure à l'avance la possibilité de la présence ou de l'ajout d'une ou de plusieurs autres caractéristiques, nombres, étapes, opérations, composants, pièces ou combinaisons de ces éléments. La présente invention est décrite ci-après en référence aux dessins qui l'accompagnent. Toutefois, la présente invention peut être mise en œuvre sous différentes formes et n'est pas limitée aux modèles décrits ici. En outre, afin de décrire clairement la présente invention dans les dessins, les parties qui ne sont pas liées à la description sont omises, et des numéros de référence de dessin similaires sont attribués aux parties similaires dans l'ensemble de la spécification. La FIG. 1 est une vue expliquant un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. En référence à la FIG. 1 , l'appareil de segmentation d'images médicales comprend une unité d'entrée d'images 110, une unité de traitement 130, une unité de prédiction 150 et une unité de segmentation 170. L'unité d'entrée d'images 110 introduit une image médicale dans l'appareil de segmentation d'images médicales. Les images médicales peuvent inclus des données et des étiquettes de tomodensitométrie, d'IRM et d'images de lésions. [L'unité de traitement 130 effectue une opération d'intégration de l'image d'entrée dans deux encodeurs. L'unité de traitement 130 calcule l'image d'entrée et une image pré-étiquetée, divise l'image en unités de patchs et procède à l'intégration. L'image médicale est intégrée dans un premier encodeur de caractéristiques qui se concentre sur l'apprentissage de la représentation de l'image, et l'image et l'image traitée par l'étiquette sont ajoutées dans l’encodeur de la présente invention en vue d’être intégrées. Des éléments spécifiques seront décrits en détail dans la FIG. 3. L’unité de traitement 130 peut coder efficacement les informations anatomiques humaines dans une image par apprentissage auto-supervisé (SSL). La présente invention peut inclure trois tâches de substitution pour l'apprentissage de représentations sémantiques complètes dans une image masquée sans utiliser d'étiquettes. L'apprentissage auto-supervisé (SSL) exécute un apprentissage contrastif pour améliorer la capacité à distinguer différents échantillons avec des représentations de caractéristiques cachées en encodant une image masquée, une prédiction d’emplacements masqués pour prédire l’emplacement d'un échantillon, et une prédiction par reconstruction partielle pour apprendre des représentations de caractéristiques en reconstruisant une zone de patch masquée de chaque sous-volume. L'apprentissage contrastif dérive des échantillons positifs à partir de la même entrée et exprime les similitudes sémantiques. Plus particulièrement, les représentations latentes des caractéristiques provenant de la même entrée sont considérées comme des échantillons positifs. Les représentations des caractéristiques d'une image unique au sein d'un mini-lot sont utilisées pour générer des échantillons négatifs pour l'apprentissage contrastif. Ces échantillons négatifs mettent en évidence les différences entre les représentations des caractéristiques pour permettre au modèle d'apprendre et de faire la distinction entre les différentes entrées. [Math 1] Dans l'équation 1, t est un paramètre de température qui contrôle la régularité de la distribution. 1 est un indice qui vaut 1 si . x désigne une représentation d'une caractéristique extraite par l’encodeur. désigne les similitudes entre les représentations d'échantillons positifs, et désigne les similitudes entre les représentations des échantillons négatifs. La prédiction d’emplacements masqués utilise un vecteur de probabilité à 9 dimensions pour représenter un nombre prédit pour le n-ième sous-volume, désigné en tant que numéro de patch masqué dans [0, 1, ..., 8]. Lorsque la cible v est donnée, une perte d'entropie croisée est utilisée pour prédire le nombre. [Math 2] Dans l'équation 2, R désigne le nombre de sous-volumes et est exprimé sous la forme d'un vecteur à un point. Dans la prédiction par reconstruction partielle, le procédé de modélisation de l'image masquée apprend la représentation des caractéristiques en reconstruisant toutes les valeurs des pixels d’une région masquée par le biais du décodeur de l'image. Compte tenu des caractéristiques complexes des images médicales, un décodeur multidimensionnel est nécessaire pour une reconstruction complète de l'image. La perte de reconstruction partielle est définie comme la distance entre la région reconstruite et les voxels masqués d'une région cible. [Math 3] Dans l'équation 3, est un sous-ensemble d'un sous-volume de la région cible, est le nombre de sous-volumes apparentés, et et désignent respectivement une valeur prédite et une valeur d'entrée. La présente invention minimise une fonction de perte objective totale qui combine les pertes de la prédiction par reconstruction partielle, de la prédiction d'emplacements masqués et de l'apprentissage contrastif, comme le montre l'équation 4. [Math 4] Dans l'équation 4, et sont définis sur 0,1 et 0,01 à la suite d'expériences de vérification. L’unité de prédiction 150 introduit une image intégrée dans le décodeur pour prédire une carte de caractéristiques globale. L'unité de prédiction 150 prédit principalement une carte de caractéristiques globale par l'intermédiaire du décodeur. Le processus de génération d'une carte de caractéristiques globale sera décrit en détail dans la FIG. 4 . L'unité de segmentation 170 segmente la région prédite en régions correspondant aux emplacements précis des organes. À ce stade, l'unité de segmentation 170 prête attention aux régions incorrectement prédites à l'aide d'un module d'attention inverse aux limites (RBA). Le module RBA sera décrit en détail dans la FIG. 5 . L'unité de segmentation 170 applique un algorithme de lissage des étiquettes par les k plus proches voisins aux données médicales de parties du corps telles que l'abdomen, le cerveau et autres, ayant une position structurelle dans un espace compact. L'algorithme de lissage des étiquettes par les k plus proches voisins utilise les emplacements relatifs des organes en lissant les étiquettes par les k plus proches voisins pour une classe ou un organe donné. Dans une situation complexe à plusieurs classes (k > 2) comme celle-ci, la présente invention présente un avantage lorsqu'il existe une relation de position entre les deux. D'un point de vue anatomique, la relation de position signifie la relation de position relative des organes. L'équation du lissage des étiquettes par les k plus proches voisins (k - NLS) est celle représentée ci-dessous dans l'équation 4. [Math 4] Dans l'équation 4, la distance est calculée pour chaque canal comme la distance entre un point arbitraire et le centre d'une i-ième classe. [Math 5] Ici, est « 1 » dans le cas d'une classe cible et « 0 » dans le cas des autres classes, α est un facteur d'échelle de lissage des étiquettes, ∈ est , qui est constant pour éviter la division par 0, et est un ensemble de centroïdes entre chaque pixel et la classe. Le facteur d'échelle désigné par α détermine le degré de lissage appliqué à une probabilité prédite. Le pseudo-code appliqué à la présente invention est décrit en détail dans la FIG. 7 . Les FIG. 2 à 6 sont des vues montrant la structure d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. En référence à la FIG. 2 , un modèle de diffusion est configuré à partir d'un processus de diffusion et d'un processus de suppression du bruit. Dans le processus de diffusion, un bruit gaussien est progressivement ajouté à l'étiquette de segmentation au cours d'une série d'étapes t. Le procédé n'inclut pas de réseau neuronal. Le processus inverse entraîne un réseau neuronal à inverser le bruit afin de récupérer les données originales. Dans ce cas, le processus inverse est paramétré par θ. [Math 6] [Math 7] La distribution est spécifiée comme à partir du processus de diffusion, et dans les équations 6 et 7, désigne une image brute supposée être une matrice n×n. Ensuite, le processus inverse transforme la distribution de la variable latente (image de bruit gaussien) en une distribution de données (carte de segmentation finale). En référence à la FIG. 3 , l'appareil de segmentation d'image entre une image originale 210. Ensuite, après avoir concaténé l'image d'entrée originale et une image de masque de vérité terrain étiquetée par un membre du personnel médical et divisé l'image en unités de patchs en effectuant une partition de patch 220, l'intégration est effectuée sous forme de jetons ayant une séquence. En référence à la FIG. 4 , la présente invention apprend la dépendance globale entre les patchs en effectuant une auto-attention à l'aide d'un encodeur de diffusion d'un transformateur Swin. Ici, la présente invention ajoute des pondérations apprises à partir de la représentation des caractéristiques de l'image de tomodensitométrie existante par le biais du préapprentissage d'un encodeur conditionnel en vue d’une meilleure compréhension des caractéristiques de l'image d'entrée. Ensuite, la présente invention génère une carte de caractéristiques globale 230 par le biais d'un décodeur de diffusion. En référence à la FIG. 5, les RBA exécutent une attention inverse en se concentrant sur des régions sans objet à travers la reconnaissance des parties des limites de l'image afin de connaître facilement les limites des objets prédits de manière incorrecte. La présente invention crée une image à partir d'une image additionnée de bruit gaussien et génère une image prédite finale en effectuant de manière répétée un processus de suppression du bruit. En référence à la FIG. 6, la procédé d'attention inverse aux limites (RBA) améliore la prédiction du modèle de segmentation en capturant et en désignant progressivement des régions qui peuvent avoir été ambiguës au départ. Par conséquent, la présente invention supprime les régions de prédiction précédemment estimées d'une fonction de sortie de haut niveau où les valeurs estimées existantes sont échantillonnées dans les couches plus profondes, explore séquentiellement des informations spécifiques, y compris les régions et les limites correspondantes, et enfin, améliore progressivement la prédiction du modèle de segmentation. La présente invention permet d'obtenir une attention inverse 610 en multipliant les sorties de haut niveau {F i , i = 1, 2, 3, 4} par les pondérations 620 de l’attention inverse. [Math 8] [Math 9] Dans les équations 8 et 9, lorsque U(-), σ(-) et θ(-) sont des fonctions de suréchantillonnage, sigmoïde et inverse, la fonction inverse supprime la matrice, ce qui correspond à 1 pour tous les éléments. La pondération de l'attention inverse 610 passe par deux couches de convolution avec normalisation pour enfin obtenir une attention inverse aux limites Si+1 comme le montre l'équation 10. [Math 10] Dans le processus de suppression du bruit, lorsque l'entrée de l’encodeur est un sous-volume , la dimension d'un jeton 3D avec une résolution de patch de (H', W', D') est H'×W'×D'×S. La couche de partition du patch génère une séquence de jetons 3D d'une taille projetée dans un espace à C dimensions par l'intermédiaire d'une couche d'intégration. Pour une modélisation efficace des interactions entre les jetons, le volume d'entrée est divisé en fenêtres qui ne se chevauchent pas, et l'auto-attention locale est calculée dans chaque région. En particulier, dans la couche , les jetons 3D sont répartis uniformément dans des fenêtres de taille ⌈H'/M⌉×⌈W'/M⌉×⌈D'/M⌉. Dans la couche suivante , les fenêtres divisées sont déplacées en unités de voxels. La sortie du bloc de l’encodeur transformateur Swin dans les couches et est indiquée celle représentée dans l'équation 11. [Math 11] Ici, W-MSA et SW-MSA sont des fenêtres qui divisent les modules d'auto-attention réguliers et multi-têtes, respectivement. et sont les sorties de W-MSA et SW-MSA, et LN et MLP représentent la normalisation hiérarchique et le perception multicouches. En outre, la présente invention calcule l'auto-attention en incluant un biais de position relative comme le montre l'équation 12. [Math 12] Dans l'équation 12, représentent respectivement la requête, la clé et la valeur, et d est la taille de la requête et de la clé. La présente invention utilise une couche de fusion de patchs entre toutes les étapes pour réduire la résolution de deux fois. Au cours de l'étape 1, le nombre de jetons tel que maintenu par la couche d'intégration linéaire et le bloc transformateur. Aux étapes 2, 3 et 4, le même procédé est répété avec des résolutions de , , et respectivement. Un décodeur basé sur le CNN est connecté à l'encodeur par le biais d'une connexion de saut. À chaque étape de appelée goulot d'étranglement (i=4), la séquence de sortie est capturée et la taille des caractéristiques est ajustée à . La représentation extraite à chaque étape est transférée au bloc résiduel configuré en 3×3×3 couches convolutives par normalisation. Ensuite, les fonctions traitées à chaque étape sont suréchantillonnées à l'aide d'une couche déconvolutionnelle et connectées aux fonctions traitées aux étapes précédentes. La tâche de segmentation combine les fonctions traitées dans les volumes d'entrée et de sortie de l’encodeur transformateur Swin. Les informations connectées sont transférées à travers le bloc résiduel et la couche convolutive finale 1×1×1, et une fonction d'activation appropriée (Softmax) est appliquée pour calculer une probabilité de segmentation. À ce stade, lorsque la segmentation par diffusion conditionnelle est appliquée, le bruit , l’incrustation temporelle t et l'image conditionnelle encodée sous la forme sont intégrés. [Math 13] Dans l'équation 13, DTS désigne un nouveau modèle de segmentation par transformateur de diffusion, qui remplace le modèle U-Net de suppression du bruit existant. Les FIGS. 8 à 14 sont des vues montrant des résultats d'expérience d'un appareil de segmentation d'images médicales d'après un mode de réalisation de la présente invention. Les résultats quantitatifs montrent des performances sur les ensembles d'images de tomodensitométrie, d'IRM et de lésions cutanées. Dans le cas de l'ensemble de données BTCV, le modèle proposé présente des performances élevées sur les petits organes, bien que similaires à celles des modèles de segmentation par diffusion, et des performances supérieures à celles des études précédentes sur les images d'IRM et de lésions cutanées. En référence à la FIG. 8 , la FIG. 8 montre un résultat du défi BTCV pour la segmentation multi-organes. Les parties supérieure et inférieure de la FIG. 8 montrent respectivement des modèles de segmentation sans diffusion et avec diffusion. En référence à la FIG. 9 , la FIG. 9 est un résultat quantitatif de l'ensemble de données BraTS. Ici, la fonction de perte intègre la perte DICE [Sudre et al., 2017], la perte BCE et la perte MSE. Dans le cas de BTCV, l'apprentissage utilise des images rognées de manière aléatoire avec une résolution de 96 × 96 et une taille de lot de 4 par GPU. Toutefois, dans le cas de BraTS, la taille de rognage aléatoire est définie sur 128 × 128 et la taille du lot est de 2 par GPU. La présente invention adopte un retournement, une rotation, une mise à l'échelle de la force et un décalage aléatoires pour l'augmentation des données, et fixe le nombre d'étapes de diffusion à 1 000, et le ratio de chevauchement de la fenêtre coulissante jusqu'à la prédiction finale est de 0,8. En référence à la FIG. 10 , les résultats globaux des tests de performance des modèles de segmentation avec diffusion et sans diffusion pour l'ensemble de données de la CITI sont présentés. Ici, la précision moyenne des scores Dice et HD95 montre une performance élevée atteignant 92,12 et 2,18, respectivement. Dans cet ensemble de données, le lissage des étiquettes par les k plus proches voisins ne peut pas être appliqué car il n'y a qu'une seule étiquette sans relation structurelle de position entre les étiquettes. En référence à la FIG. 11 , la présente invention réalise une expérience d'ablation complète sur l'ensemble de données BTCV afin d'évaluer l'efficacité de l'apprentissage auto-supervisé. La FIG. 11 montre le résultat de l'utilisation d'un paramètre spécifique pour calculer la perte de l'expérience. L'expérience comprend trois fonctions de perte : L Rec (prédiction par reconstruction partielle), L Loc (prédiction d’emplacements masqués) et L CL (apprentissage contrastif). En particulier, L Rec est apprise sur la base des pixels, L Loc est apprise sur la base des régions, et L CL est apprise au niveau de l'échantillon augmenté en se concentrant sur l'apprentissage contrastif. Comme le montrent les résultats de l'expérience, L Rec joue un rôle important dans la compréhension de l'apprentissage d'une représentation significative dans les images médicales. En se référant à la FIG. 12 , la présente invention continue d'explorer les améliorations du modèle et étudie les études d'ablation sur l'ensemble de données BTCV, et se concentre particulièrement sur l'effet du facteur d'échelle α sur les performances du lissage des étiquettes par les k plus proches voisins. En général, le lissage des étiquettes empêche l'ajustement excessif du modèle et améliore les performances de généralisation. Le facteur d'échelle désigné par α dans l'équation 5 détermine le degré de lissage appliqué à une probabilité prédite. La présente invention se caractérise par une distribution de probabilité plus large et plus lisse en raison de l'augmentation de la valeur α, et le résultat de Dice est de 3,29(%), ce qui est supérieur aux modèles de référence existants. En référence à la FIG. 13 , le modèle créé à partir de zéro fait appel à un modèle hybride qui combine l'U-Net dominant de suppression du bruit basé sur le CNN et l’encodeur transformateur Swin, dont l'efficacité a été prouvée dans divers domaines tels que le langage naturel et le traitement d'images. Le modèle avec l'encodeur transformateur Swin améliore la segmentation en capturant la signification contextuelle à long terme dans l'extraction des caractéristiques des images. La FIG. 14 montre les résultats qualitatifs pour l'ensemble de données BTCV. Lorsque la boîte carrée indiquée dans les données de vérité terrain de la FIG. 14 est agrandie, on peut voir que la représentation d'une partie correspondante est segmentée de manière lisse, et la segmentation dans les petits organes montre une performance proche de la représentation des données de référence grâce à l'apprentissage de la représentation des caractéristiques. La FIG. 15 montre un dispositif informatique mettant en œuvre un procédé et un dispositif de génération de descripteurs d’après un mode de réalisation de la présente invention. Les modes de réalisation de la présente invention décrits dans les FIGS. 1 à 6 peuvent être mis en œuvre sous la forme d'un dispositif informatique 1500 fonctionnant avec au moins un processeur. Le dispositif informatique 1500 peut comprendre un processeur 1510, un stockage 1520, un stockage 1530, une interface de communication 1540, une interconnexion de système 1550 et un écran 1560. Le processeur 1510 comprend une unité centrale de traitement (CPU), une unité de microprocesseur (MPU), une unité de microcontrôleur (MCU), une unité de traitement graphique (GPU) et une unité de traitement d'application (APU). La mémoire 1520 interagit avec le processeur 1510 pour stocker les données et accéder rapidement aux informations nécessaires à l'exécution efficace du programme. La mémoire 1520 comprend au moins un registre, une mémoire cache, une mémoire principale, une mémoire morte, une mémoire virtuelle et une mémoire non volatile. Le stockage 1530 a pour fonction de stocker et de gérer les données de manière permanente. Le stockage est utilisé pour préserver les données même après la mise hors tension ou le redémarrage du système informatique, et pour stocker les systèmes d'exploitation, les applications, les fichiers utilisateur, etc. Le stockage 1530 comprend au moins l'un des éléments suivants : un disque dur (HDD), un lecteur à semi-conducteurs (SSD), un disque optique, un stockage en réseau et un stockage cloud. L'interface de communication 1540 fournit un chemin pour transmettre et recevoir des données entre divers dispositifs à l'intérieur et à l'extérieur du système informatique. L'interface de communication 1540 peut prendre en charge au moins un procédé de communication parmi Universal Serial Bus (USB), Peripheral Component Interconnect Express (PCIe), Serial ATA (SATA), Ethernet, Wi-Fi, Thunderbolt et High-Definition Multimedia Interface (HDMI). L'interconnexion de systèmes 1550 a pour fonction de transmettre et de recevoir des données et des signaux entre divers composants du système informatique. L'interconnexion du système 750 peut prendre en charge au moins un procédé parmi un bus, une interconnexion point à point, un commutateur à barre transversale et un réseau sur puce (NoC). L’écran 1560 est un dispositif de sortie du système informatique et a pour fonction de fournir des informations visuelles aux utilisateurs. Selon la configuration décrite ci-dessus, un programme d'après un mode de réalisation de la présente invention est exécuté sur la base d'instructions exécutées par le processeur 1510, et peut être stocké dans la mémoire 1520 ou le stockage 1530. Le procédé de segmentation des images médicales décrit ci-dessus peut être mis en œuvre sous la forme d'un code lisible par ordinateur sur un support lisible par ordinateur. Le support d'enregistrement lisible par ordinateur peut être, par exemple, un support d'enregistrement portable (CD, DVD, disque Blu-ray, dispositif de stockage USB, disque dur portable) ou un support d'enregistrement fixe (ROM, RAM, disque dur attaché à l'ordinateur). Les programmes informatiques enregistrés sur le support d'enregistrement lisible par ordinateur peuvent être transmis à d'autres dispositifs informatiques par l'intermédiaire d'un réseau tel que l'internet et installés dans les autres dispositifs informatiques et peuvent donc être utilisés dans d'autres dispositifs informatiques. Comme décrit ci-dessus, bien que tous les composants constituant les modes de réalisation de la présente invention aient été décrits pour être combinés en un seul ou pour fonctionner en combinaison, la présente invention n'est pas nécessairement limitée aux modes de réalisation. En d'autres termes, dans le cadre de la présente invention, tous les composants peuvent être sélectivement combinés en un ou plusieurs éléments pour fonctionner. Bien que les opérations soient illustrées dans les dessins dans un ordre particulier, il ne faut pas comprendre que les opérations doivent être effectuées dans l'ordre particulier illustré dans les dessins ou dans un ordre séquentiel ou que toutes les opérations illustrées doivent être effectuées pour obtenir un résultat souhaité. Dans une situation spécifique, le traitement multitâche et parallèle peut être avantageux. En outre, il ne faut pas comprendre que la séparation des divers composants est nécessairement requise dans les modes de réalisation décrits ci-dessus, et il faut comprendre que les composants du programme et le système décrits ci-dessus peuvent généralement être intégrés ensemble en tant que produit logiciel unique ou emballés en tant que plusieurs produits logiciels. La présente invention a été décrite ci-dessus en référence à ses modes de réalisation. Les personnes compétentes dans l'art comprendront que la présente invention peut être mise en œuvre sous des formes modifiées sans s'écarter des caractéristiques essentielles de la présente invention. Par conséquent, les modes de réalisation divulgués doivent être considérés d'un point de vue illustratif plutôt que restrictif. La portée de la présente invention n'est pas indiquée dans la description ci-dessus, mais dans les revendications, et toutes les différences dans la portée équivalente doivent être interprétées comme étant incluses dans la présente invention. Selon un mode de réalisation de la présente invention, la précision de la segmentation des organes dans une image médicale comprenant des régions aux limites complexes ou ambiguës peut être améliorée de manière significative en utilisant un modèle de segmentation par transformateur de diffusion (DTS). Le modèle DTS peut permettre d'établir un diagnostic et un plan de traitement plus précis dans le domaine de l'application des images médicales en capturant les relations spatiales au sein de la structure anatomique et en soulignant les limites des objets entre les structures ou les arrière-plans adjacents. En outre, la présente invention peut accroître l'efficacité en fournissant des modèles de divers formats tels que les images de tomodensitométrie, d'IRM et de lésions, et contribuer au progrès ultime de l'analyse des images médicales en encourageant la recherche et le développement futurs de logiciels d'imagerie médicale dans la pratique de l'imagerie médicale. Il convient de comprendre que les effets de la présente invention ne sont pas limités aux effets décrits ci-dessus et comprennent tous les effets qui peuvent être déduits de la configuration de l'invention décrite dans la description ou les revendications de la présente invention. Appareil de segmentation d'images médicales comprenant : une unité d'entrée d'images pour la saisie d'une image médicale ; une unité de traitement pour intégrer l'image d'entrée dans deux encodeurs ; une unité de prédiction pour la saisie de l'image intégrée dans un décodeur pour prédire une carte de caractéristiques globale ; et une unité de segmentation pour segmenter la région de caractéristiques prédites en régions d’emplacements précis des organes. Appareil selon la revendication 1, dans lequel l'unité de traitement calcule l'image d'entrée et une image pré-étiquetée, divise les images en unités de patchs, et effectue l'intégration. Appareil selon la revendication 1, dans lequel l'unité de traitement effectue une prédiction par reconstruction partielle d'une partie d'apprentissage de la représentation des caractéristiques en codant les informations anatomiques d'un corps humain par l'application de l'apprentissage auto-supervisé (SSL) à l'image d'entrée. Appareil selon la revendication 1, dans lequel l'unité de prédiction génère une carte de caractéristiques globale en appliquant un décodeur de diffusion. Appareil selon la revendication 1, dans lequel l'unité de segmentation prête attention aux régions incorrectement prédites à l'aide d'un module d’attention inverse aux limites (RBA). Procédé de segmentation d'une image médicale comprenant les étapes suivantes : saisie d'une image médicale ; intégration de l'image d'entrée dans deux encodeurs ; saisie de l'image intégrée dans un décodeur pour prédire une carte de caractéristiques globale ; et segmentation de la région prédite en régions d’emplacements précis des organes. Procédé selon la revendication 6, dans laquelle l'étape d'intégration de l'image d'entrée dans deux encodeurs calcule l'image d'entrée et une image pré-étiquetée, divise les images en unités de patchs et effectue l'intégration. Procédé selon la revendication 6, dans laquelle l'étape d'intégration de l'image d'entrée dans deux encodeurs effectue une prédiction par reconstruction partielle d'une partie d'apprentissage de la représentation des caractéristiques en codant les informations anatomiques d'un corps humain par l'application de l'apprentissage auto-supervisé (SSL) à l'image d'entrée. Procédé selon la revendication 6, dans laquelle l'étape de saisie de l'image intégrée dans un décodeur pour prédire une carte de caractéristiques globale génère une carte de caractéristiques globale en appliquant un décodeur de diffusion. Procédé selon la revendication 6, dans laquelle l'étape de segmentation de la région prédite en régions d’emplacements précis des organes tient compte des régions incorrectement prédites à l'aide d'un module d'attention inverse aux limites (RBA). Programme d'ordinateur pour l'exécution de l'un des procédés de segmentation d'images médicales des revendications 6 à 10 et enregistré sur un support d'enregistrement lisible par ordinateur.