FR 3160879 A1 20251010 FR 2403509 A 20240405 DISPOSITIF ET PROCÉDÉ D’AIDE AU DIAGNOSTIC DES PATHOLOGIES PELVIENNES La présente invention concerne un dispositif et un procédé associé pour l’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin permettant d’obtenir au moins une information relative au diagnostic, ledit dispositif comprenant: au moins une interface d’entrée configurée pour recevoir au moins une image volumétrique acquise avec une modalité d’IRM, ladite image comprenant au moins une portion du pelvis dudit patient ; au moins un processeur configuré pour: segmenter ladite au moins une image par un réseau de neurones de segmentation, extraire au moins une première région d’intérêt spécifique, à partir de ladite au moins une image segmentée et d’au moins une règle prédéfinie relative à une première pathologie parmi lesdites pathologies pelviennes, et calculer au moins une information relative au diagnostic liée à ladite région d’intérêt spécifique par au moins un premier modèle expert associé à ladite première pathologie ; et au moins une interface de sortie configurée pour fournir ladite au moins une information relative au diagnostic. Figure de l’abrégé : Fig. 1 DISPOSITIF ET PROCEDE D’AIDE AU DIAGNOSTIC DES PATHOLOGIES PELVIENNES DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne le domaine de l’analyse des images médicales. Plus en particulièrement, la présente invention concerne un dispositif et un procédé d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin permettant d’obtenir au moins une information relative au diagnostic. ÉTAT DE LA TECHNIQUE Les pathologies pelviennes chez les patients féminins représentent un domaine crucial de la santé reproductive, et le diagnostic précis de ces pathologies revêt une importance capitale. Les pathologies pelviennes chez les femmes représentent une préoccupation majeure en matière de santé, compte tenu de leur prévalence élevée et de leurs impacts significatifs sur la santé des femmes. Ces pathologies, telles que l'endométriose, les fibromes utérins, les infections pelviennes, les myomes, le syndrome des ovaires polykystiques et d'autres troubles gynécologiques, sont fréquemment diagnostiquées chez les femmes de tout âge. L'endométriose, par exemple, peut affecter des femmes en âge de procréer, engendrant des douleurs pelviennes intenses, des troubles menstruels et des complications potentielles de la fertilité. Les fibromes utérins, bien que souvent bénins, touchent une grande proportion de jeunes femmes, entraînant des symptômes tels que des saignements abondants et des douleurs pelviennes. Ces pathologies pelviennes ont un impact non seulement sur la santé physique, mais aussi sur la santé mentale, entraînant souvent des troubles émotionnels liés à la douleur chronique et aux complications gynécologiques. Une meilleure compréhension, un dépistage précoce, un diagnostic fiable et des options de traitement adaptées sont essentiels pour atténuer l'impact de ces pathologies pelviennes et améliorer la santé globale des femmes. L'état actuel de la technologie pour le diagnostic des pathologies pelviennes met en évidence la prédominance de l'IRM (Imagerie par Résonance Magnétique) en tant que référence de qualité, fréquemment utilisée en complément pour valider les résultats issus d'études préliminaires, telles que l'échographie, malgré sa relative simplicité d'utilisation. Cependant, l'interprétation des images IRM pelviennes féminines demeure un défi majeur en raison du temps substantiel requis (de 20 à 40 minutes en moyenne, sans compter le temps d'acquisition) et du manque de personnel de santé qualifié et des compétences spécialisées nécessaires. Seule une minorité de radiologues est formée spécifiquement à l'analyse des images issues de l’IRM gynécologique, ce qui entraîne fréquemment des erreurs de diagnostic, même lorsque l’analyse est effectuée par un expert. Il existe alors un besoin de surmonter ces obstacles en introduisant une approche novatrice fiable permettant de limiter le risque de faux diagnostics de pathologies pelviennes tout en accélérant le processus de traitement des images IRM, améliorant ainsi l'efficacité globale du diagnostic. L’invention s’inscrit dans ce contexte. RÉSUMÉ La présente invention concerne un dispositif d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin permettant d’obtenir au moins une information relative au diagnostic, ledit dispositif comprenant : au moins une interface d’entrée configurée pour recevoir au moins une image volumétrique acquise avec une modalité d’IRM, ladite image comprenant au moins une portion du pelvis dudit patient, au moins un processeur configuré pour: segmenter ladite au moins une image volumétrique par un réseau de neurones de segmentation préalablement entrainé, ledit réseau de neurones de segmentation étant configuré pour effectuer une segmentation sémantique multi-classe de chaque voxel de ladite image volumétrique basée sur une ontologie prédéfinie des structures d’intérêt et ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à une cohorte de patients, lesdites images volumétriques relatives à la cohorte de patients étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, extraire au moins une première région d’intérêt spécifique, à partir de ladite au moins une image segmentée et d’au moins une règle prédéfinie relative à une première pathologie parmi lesdites pathologies pelviennes, calculer au moins une information relative au diagnostic liée à ladite région d’intérêt spécifique par au moins un premier modèle expert associé à ladite première pathologie, ledit au moins un premier modèle expert étant un réseau de neurones configuré pour recevoir en entrée ladite au moins une première région d’intérêt et pour fournir en sortie au moins un score indicatif de la présence de ladite première pathologie chez ledit patient, ledit au moins un réseau de neurones ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à un groupe de patients, lesdites images volumétriques étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, et ledit groupe de patients comprenant au moins un sous-groupe de patients affectés par ladite première pathologie, au moins une interface de sortie configurée pour fournir ladite au moins une information relative au diagnostic. Ledit dispositif d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin est capable de fournir au moins une information relative au diagnostic pour différentes pathologies pelviennes en même temps. En outre, ledit réseau de neurones de segmentation étant configuré pour effectuer une segmentation sémantique multi-classe de chaque voxel de ladite image basée sur une ontologie prédéfinie des structures d’intérêt et ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à une cohorte de patients, permet de segmenter des structures d’intérêt différentes en même temps. Dans un mode de réalisation, le dispositif est caractérisé en ce que l’ontologie prédéfinie comprend au moins les organes de la zone pelvienne et les lésions. Dans un mode de réalisation, le dispositif est caractérisé en ce que l’au moins un processeur est configuré pour calculer, à partir de l’image segmentée de au moins une structure d’intérêt, une deuxième information relative au diagnostic étant le diamètre de ladite structure. Dans un mode de réalisation, le dispositif est caractérisé en ce que l’au moins un processeur est configuré pour calculer une troisième information relative au diagnostic étant la vue la plus optimale d’une lésion donnée. Dans un mode de réalisation, le dispositif est caractérisé en ce que l’au moins un processeur est configuré pour, en amont de l’étape de segmentation, rééchantillonner l’image dans une résolution spatiale prédéfinie et /ou normaliser les intensités des voxels de l’image. Dans un mode de réalisation, le dispositif est caractérisé en ce que l’au moins un premier modèle expert associé à ladite première pathologie est configuré pour recevoir en outre des informations cliniques en entrée. La présente invention concerne en outre un procédé d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin permettant d’obtenir au moins une information relative au diagnostic, ledit procédé comprenant: réception de au moins une image volumétrique acquise avec une modalité d’IRM, ladite image comprenant au moins une portion du pelvis dudit patient, segmentation de ladite au moins une image par un réseau de neurones de segmentation préalablement entrainé, ledit réseau de neurones de segmentation étant configuré pour effectuer une segmentation sémantique multi-classe de chaque voxel de ladite image basée sur une ontologie prédéfinie des structures d’intérêt et ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à une cohorte de patients, lesdites images volumétriques relatives à la cohorte de patients étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, extraction de au moins une première région d’intérêt spécifique, à partir de ladite au moins une image segmentée et d’au moins une règle prédéfinie relative à ladite première pathologie parmi lesdites pathologies pelviennes, calcul de au moins une information relative au diagnostic liée à ladite région d’intérêt spécifique par au moins un premier modèle expert associé à ladite première pathologie, ledit au moins un premier modèle expert étant un réseau de neurones configuré pour recevoir en entrée ladite au moins une première région d’intérêt et pour fournir en sortie au moins un score indicatif de la présence de ladite première pathologie chez ledit patient, ledit au moins un réseau de neurones ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à un groupe de patients, lesdites images volumétriques étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, et ledit groupe de patients comprenant au moins un sous-groupe de patients affectés par ladite première pathologie, fournir en sortie ladite au moins une information relative au diagnostic. La présente invention concerne en outre un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé décrit ci-dessus. La présente invention concerne en outre un support d’enregistrement non transitoire lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé décrit ci-dessus. Un tel support d’enregistrement non transitoire lisible par ordinateur peut être, sans limitation, un dispositif électronique, magnétique, optique, électromagnétique, infrarouge ou semi-conducteur, ou toute combinaison appropriée de ce qui précède. Il convient de noter que les exemples qui suivent, bien qu'ils soient plus spécifiques, ne constituent qu'une liste illustrative et non exhaustive, facilement appréciée par l’homme du métier: une disquette d'ordinateur portable, un disque dur, une ROM, une EPROM (Erasable Programmable ROM) ou une mémoire Flash, un CD-ROM portable (Compact-Disc ROM). DÉFINITIONS Dans la présente invention, les termes ci-dessous sont définis de la manière suivante : Le terme « processeur » ne doit pas être interprété comme étant limité au matériel informatique (« hardware ») capable d'exécuter un logiciel, et se réfère de manière générale à un dispositif de traitement, qui peut par exemple inclure un ordinateur, un microprocesseur, un circuit intégré ou un dispositif logique programmable (« programmable logic device », PLD). Le processeur peut également englober un ou plusieurs processeurs graphiques (GPU), qu'ils soient exploités pour l'infographie et le traitement d'images ou 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 informatique, des logiciels, des microprogrammes (« firmware ») ou dans toute combinaison de ceux-ci. Un « réseau neuronal », « réseau de neurones » ou « réseau neuronal artificiel (RNA) » désigne une catégorie d'algorithme d'apprentissage automatique comprenant des nœuds (appelés neurones), et des connexions entre les neurones modélisés par des « poids ». Pour chaque neurone, une sortie est donnée en fonction d'une entrée ou d'un ensemble d'entrées par une « fonction d'activation » (« activation function »). Les neurones sont généralement organisés en plusieurs « couches », de sorte que les neurones d'une couche ne se connectent qu'aux neurones des couches immédiatement précédentes et immédiatement suivantes. Une « fonction de perte » ou « fonction objective » (« loss function » ou « objective function») est une mesure qui évalue à quel point les prédictions d'un réseau de neurones sont éloignées des véritables valeurs cibles lors de l'entraînement du réseau de neurones. L'objectif principal est de minimiser cette fonction de perte afin d'optimiser les paramètres (i.e. les poids) du réseau de neurones pour qu'il puisse effectuer des prédictions plus précises. Un « réseau neuronal convolutif » désigne un type de réseau de neurones artificiels acycliques (« feed-forward ») comprenant de multiples couches cachées. Les couches cachées sont généralement des couches convolutionnelles suivies de couches d'activation, certaines d'entre elles étant suivies de couches de « pooling » (i.e. mise en commun). [0026] Les termes « adapté » et « configuré » sont utilisés dans la présente description de manière à englober largement la configuration initiale, l'adaptation ultérieure ou la complémentation du dispositif actuel, ou toute combinaison de ceux-ci, que ce soit par des moyens matériels ou logiciels (y compris le micrologiciel). [0027] L’« apprentissage automatique » (ou « Machine Learning » (ML)) désigne de manière traditionnelle des algorithmes informatiques s'améliorant automatiquement par l'expérience, sur la base de données d'entraînement permettant d'ajuster les paramètres des modèles informatiques par des réductions d'écart entre les sorties attendues extraites des données d'entraînement et les sorties évaluées calculées par les modèles informatiques. [0028] Un « hyper-paramètre » signifie actuellement un paramètre utilisé pour effectuer un contrôle amont de la construction d'un modèle, tel qu'un équilibre mémoire-oubli dans la sélection des échantillons ou une largeur d'une fenêtre temporelle, contrairement à un paramètre du modèle lui-même, qui dépend de situations spécifiques. Dans les applications d'apprentissage automatique, les hyper-paramètres sont utilisés pour contrôler le processus d'apprentissage. [0029] Les « ensembles de données » sont des collections de données utilisées pour construire un modèle mathématique d'apprentissage automatique, afin de réaliser des prédictions ou des décisions basées sur les données. Dans l' « apprentissage supervisé » (c'est-à-dire déduire des fonctions à partir d'exemples d'entrée-sortie connus sous forme de données d'entraînement étiquetées), trois types d'ensembles de données d'apprentissage automatique (également désignés sous le nom d'ensembles ML) sont généralement dédiés à trois types de tâches respectives : « entraînement », c'est-à-dire ajustement des paramètres, « validation », c'est-à-dire ajustement des hyper-paramètres de ML (qui sont des paramètres utilisés pour contrôler le processus d'apprentissage), et « test », c'est-à-dire vérification indépendante d'un ensemble de données d'entraînement exploité pour construire un modèle mathématique que ce dernier modèle fournit des résultats satisfaisants. Dans « apprentissage non-supervisé », qui se distingue par son absence d'étiquetage dans les données d'entraînement, les ensembles de données sont dédiés à des fonctions spécifiques sans la nécessité d'exemples d'entrée-sortie connus. Contrairement à l’ « apprentissage supervisé », où l'accent est mis sur l'ajustement des paramètres à partir de données étiquetées, l’ « apprentissage non-supervisé » se concentre sur l'identification de structures, de motifs ou de groupements inhérents aux données non étiquetées. Les ensembles de données dans ce contexte peuvent être utilisés pour des tâches telles que la segmentation, la réduction de dimensionnalité ou la détection d'anomalies, sans recourir à des données d'entraînement étiquetées. Les phases traditionnelles d'entraînement, de validation et de test dans l'apprentissage supervisé peuvent ne pas être aussi clairement définies dans l'apprentissage non supervisé, où l'évaluation peut se concentrer davantage sur la qualité des structures découvertes plutôt que sur des résultats pré-étiquetés. DESCRIPTION DES FIGURES La présente invention sera mieux comprise, et d'autres caractéristiques et avantages spécifiques apparaîtront à la lecture de la description suivante de modes de réalisation particuliers et non restrictifs, la description faisant référence aux dessins annexés dans lesquels : FIG. 1 est un schéma fonctionnel représentant schématiquement un mode particulier d'un dispositif d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin permettant d’obtenir au moins une information relative au diagnostic, conforme à la présente divulgation ; FIG. 2 est un schéma fonctionnel représentant schématiquement un mode de réalisation particulier d'un dispositif d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin dans lequel plusieurs pathologies pelviennes peuvent être étudiées en même temps; FIG. 3 est un organigramme montrant les étapes successives exécutées avec le dispositif de la FIG. 1 ; FIG. 4 représente schématiquement un appareil intégrant les fonctions du dispositif de la FIG. 1 . Sur les figures, les dessins ne sont pas à l'échelle et les éléments identiques ou similaires sont désignés par les mêmes références. DESCRIPTION DÉTAILLÉE La présente description illustre les principes de la présente divulgation. Il sera donc apprécié que l’homme du métier sera en mesure de concevoir divers arrangements qui, bien que non explicitement décrits ou montrés ici, incarnent les principes de la divulgation et sont inclus dans sa portée. Tous les exemples et le langage conditionnel cités ici sont destinés à des fins éducatives pour aider le lecteur à comprendre les principes de la divulgation et les concepts apportés par l'inventeur pour faire avancer l'état de l’art, et doivent être interprétés comme n'étant pas limités à ces exemples et conditions spécifiquement cités. De plus, toutes les déclarations de principes, d'aspects et de modes de réalisation de la divulgation, ainsi que leurs exemples spécifiques, sont destinés à englober leurs équivalents structurels et fonctionnels. En outre, il est prévu que ces équivalents comprennent à la fois les équivalents actuellement connus et les équivalents développés à l'avenir, c'est-à-dire tous les éléments développés qui remplissent la même fonction, indépendamment de leur structure. Ainsi, par exemple, l'homme du métier comprendra que les schémas de principe présentés ici peuvent représenter des vues conceptuelles de circuits illustratifs mettant en œuvre les principes de la divulgation. De même, il sera apprécié que tous les organigrammes, diagrammes de flux et autres représentent divers processus qui peuvent être essentiellement représentés sur un support lisible par ordinateur et ainsi exécutés par un ordinateur ou un processeur, que cet ordinateur ou ce processeur soit ou non explicitement représenté. Les fonctions des divers éléments illustrés sur les figures peuvent être assurées par l'utilisation de matériel informatique dédié ainsi que de matériel informatique capable d'exécuter un logiciel en association avec un logiciel approprié. Lorsqu'elles sont assurées par un processeur, les fonctions peuvent être assurées par un seul processeur dédié, un seul processeur partagé ou une pluralité de processeurs individuels, dont certains peuvent être partagés. Il est entendu que les éléments illustrés dans les figures peuvent être mis en œuvre sous diverses formes de matériel informatique, de logiciel ou de combinaisons de ceux-ci. De préférence, ces éléments sont mis en œuvre dans une combinaison de matériel informatique et de logiciel sur un ou plusieurs dispositifs polyvalents programmés de manière appropriée, qui peuvent comprendre un processeur, une mémoire et des interfaces d'entrée/sortie. La présente divulgation sera décrite en référence à un mode de réalisation fonctionnel particulier d'un dispositif 1 d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin permettant d’obtenir au moins une information relative au diagnostic, tel qu'illustré sur la FIG. 1 . Le dispositif 1 est en effet adapté pour recevoir en entrée au moins une image volumétrique du patient ainsi que des paramètres du modèle d’apprentissage automatique 20 et pour fournir en sortie au moins une information relative au diagnostic 31 d’une pathologie pelvienne chez un patient féminin. Les images volumétriques 21 peuvent comprendre notamment au moins une portion du pelvis du patient. Les images volumétriques d’IRM 21 peuvent être acquises avec différentes modalités d’IRM, par exemple, T1, T2, T2 coupes fines, T1 Fat (T1 avec saturation de la graisse) ou T1 Water (T1 avec saturation de l’eau). L’utilisation d’images issues des modalités d’IRM est particulièrement avantageuse car l’IRM est adaptée à identifier différentes structures du pelvis féminin. Le dispositif 1 peut être un appareil, ou une partie physique d'un appareil, conçu, configuré et/ou adapté pour exécuter les fonctions mentionnées et produire les effets ou résultats mentionnés. Dans des mises en œuvre alternatives, le dispositif 1 est réalisé sous la forme d'un ensemble d'appareils ou de parties physiques d'appareils, qu'ils soient regroupés dans une même machine ou dans des machines différentes, éventuellement distantes. Le dispositif 1 peut par exemple avoir des fonctions distribuées sur une infrastructure en nuage (« cloud infrastructure ») et être disponibles pour les utilisateurs en tant que service en nuage (« cloud-based service »), ou avoir des fonctions distantes accessibles par le biais d'une API. Le dispositif 1 peut être intégré dans un même appareil ou ensemble d'appareils, et destinés aux mêmes utilisateurs. Dans les divulgations qui suivent, les modules doivent être compris comme des entités fonctionnelles plutôt que comme des composants matériels, physiquement distincts. Ils peuvent donc être matérialisés soit comme regroupés dans un même composant tangible et concret, soit répartis dans plusieurs de ces composants. De même, chacun de ces modules est éventuellement lui-même partagé entre au moins deux composants physiques. En outre, les modules sont mis en œuvre sous forme de matériel, de logiciel, de microprogramme ou sous toute forme mixte de ceux-ci. Ils sont de préférence incorporés dans au moins un processeur du dispositif 1. Le dispositif 1 comprend un module 11 de réception d’au moins une image volumétrique du patient 21 ainsi que des paramètres du modèle d’apprentissage automatique 20 stockés dans une ou plusieurs base(s) de données 10 locales ou distantes. Cette dernière peut prendre la forme de ressources de stockage disponibles à partir de tout type de moyens de stockage appropriés, qui peuvent être notamment une RAM ou une EEPROM (« Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory ») comme une mémoire Flash, éventuellement au sein d'un SSD (« Solid-State Disk »). Dans certains modes de réalisation, les paramètres du modèle 20 sont reçus par un réseau de communication. Optionnellement, le dispositif 1 comprend en outre un module 12 de prétraitement des images volumétriques acquises avec une modalité d’IRM 21. Le module 12 peut notamment être adapté pour normaliser les intensités des voxels de(s) l’image(s) volumétrique(s) reçue(s) 21 en vue d'un traitement efficace et fiable. Optionnellement, il peut rééchantillonner l(es)’image(s) volumétrique(s) 21 dans une résolution spatiale prédéfinie. Ceci peut améliorer l'efficacité du traitement en aval par le dispositif 1. Une telle normalisation peut être particulièrement utile lorsque l’(es) image(s) exploitée(s) provient/proviennent de sources différentes, notamment des modalités d’IRM différentes. Par exemple, l(es)’image(s) 21 peut/peuvent être normalisé(es) en utilisant une normalisation Z-score (« z-score normalisation »), une normalisation par histogramme, une normalisation Min-Max ou une normalisation atlas. Le dispositif 1 comprend en outre un module 13 de segmentation. Dans un mode de réalisation, le module 13 est configuré, en outre, pour effectuer une segmentation de ladite au moins une image 21 à l’aide d’un réseau de neurones de segmentation préalablement entrainé, ledit réseau de neurones de segmentation étant configuré pour effectuer une segmentation sémantique multi-classe de chaque voxel de ladite image 21 basée sur une ontologie prédéfinie des structures d’intérêt et ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à une cohorte de patients, lesdites images volumétriques relatives à la cohorte de patients étant acquises avec au moins une modalité d’IRM. Notamment, au moins un sous-groupe des images de la cohorte sont acquises avec la même modalité d’IRM de(s) l’image(s) 21. Un des avantages d’une configuration pareille du module 13 est de segmenter des structures d’intérêt (i.e. organes, lésions) différentes en même temps. Dans un mode de réalisation, le jeu de données d’entrainement pour la segmentation comprend des images volumétriques annotées relatives à une cohorte de patients, les images volumétriques annotées provenant d’un groupe de patient féminin et couvrant différentes pathologies pelviennes. Le jeu de données d’entrainement comprend en outre des images de sujets sains annotées pour mettre en évidence les structures normales tout en indiquant que chaque pixel est négatif pour chaque pathologie, ce qui signifie qu'aucun pixel ne représente la présence de pathologie sur ces images.Dans un mode de réalisation, l’ontologie prédéfinie comprend au moins les organes de la zone pelvienne et les lésions. Par exemple, l’organe de la zone pelvienne peut être l’utérus, le péritoine, les trompes de Fallope, les ovaires, le col de l’utérus, la vulve, le vagin, le rectum, le colon, la vessie ou l’urètre. L’ontologie prédéfinie des structures d’intérêt associe à chaque organe un ensemble de structures anatomiques et un ensemble de lésions qu’on peut retrouver au niveau de cet organe, lesdites structures anatomiques et lésions étant à segmenter. Dans un exemple, l’organe de la zone pelvienne est l’utérus, l’ensemble de structures anatomiques au niveau de cet organe contient l’utérus, la zone jonctionnelle, l’endomètre et le myomètre, et l’ensemble de lésions qu’on peut retrouver au niveau de cet organe contient les kystes sous-endométrial, les adénomyoses externes, les myomes et les anomalies de l’endomètre. Dans un autre exemple, l’organe de la zone pelvienne est le col de l’utérus, l’ensemble de structures anatomiques au niveau de cet organe contient le col de l’utérus, et l’ensemble de lésions qu’on peut retrouver au niveau de cet organe contient les kystes de Naboth et les masses anormales de tissus ou de substances. Dans un autre exemple, l’organe de la zone pelvienne est un des ovaires, l’ensemble de structures anatomiques au niveau de cet organe contient l’ovaire en question, les follicules et le corps jaune, et l’ensemble de lésions qu’on peut retrouver au niveau de cet organe contient les kystes fonctionnels (>30mm), les endométriomes, les tératomes matures, les kystes dermoïdes, les kystes hémorragiques et les masses anormales de tissus ou de substances. Dans un autre exemple, l’organe de la zone pelvienne est l’une des trompes de Fallope, l’ensemble de structures anatomiques au niveau de cet organe contient la trompe en question, et l’ensemble de lésions qu’on peut retrouver au niveau de cet organe contient les hématosalpinx et les hydrosalpinx. Dans un autre exemple, l’organe de la zone pelvienne est l’utérus, la pathologie pelvienne est l’endométriose sous péritonéale postérieure, l’ensemble de structures anatomiques au niveau de cet organe intéressant pour la pathologie pelvienne mentionnée contient le torus utérin et les ligaments utérosacrés, et l’ensemble de lésions qu’on peut retrouver au niveau de cet organe contient les nodules ou l’épaississement du torus, les nodules ou l’épaississement des ligaments utérosacrés, les nodules sur les ligaments utérosacrés latéraux et lames sacro-recto-génito-pubiennes, les nodules de la cloison recto-vaginale, les nodules ou l’épaississement vaginaux, les atteintes digestives rectosigmoïdiennes, les autres atteintes digestives (intestin grêle, carrefour iléo-caeco-appendiculaire), les adénomyoses externes et les nodules ou lésions avec saignement dus aux implants hémorragiques profonds. Dans un autre exemple, l’organe de la zone pelvienne est l’utérus, la pathologie pelvienne est l’endométriose superficielle, et les lésions qu’on peut retrouver au niveau de cet organe contient les nodules ou lésions avec saignement dus aux implants hémorragiques de surface. Dans un autre exemple, l’organe de la zone pelvienne est le péritoine, et la lésion étant un épanchement de douglas. Dans un autre exemple, l’organe de la zone pelvienne est la vessie, l’ensemble de structures anatomiques au niveau de cet organe contient la vessie, et l’ensemble de lésions qu’on peut retrouver au niveau de cet organe contient l’endométriose de la vessie. L’ontologie prédéfinie peut donc contenir toute ou partie des organes et/ou lésions cités ci-dessous. Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones de segmentation adopte un modèle de réseau de neurones 3D entièrement convolutif, comprenant un encodeur et un décodeur connu sous le nom de U-Net. L'encodeur est constitué de couches de convolution et de couches de « max pooling » visant à générer une carte de caractéristiques des images tout en réduisant leur taille pour diminuer le nombre de paramètres du réseau. Le décodeur permet une expansion suivant un chemin symétrique à celui de contraction de l'encodeur, conférant à l'architecture une forme en U distinctive. L'U-Net offre l'avantage de connecter plusieurs sorties de l'encodeur à plusieurs entrées du décodeur, permettant ainsi l'extraction d'informations à chaque échelle (c'est-à-dire, à chaque bloc précédant un « max pooling ») et leur assemblage dans le décodeur. Ceci diffère du cas de l'auto-encodeur, qui ne conserve que les informations de l'échelle la plus basse. Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones de segmentation est entrainé avec un « apprentissage supervisé » avec une fonction de perte de type Tversky. L’utilisation de cette fonction perte permet de prioritariser la réduction des faux positifs par rapport aux faux négatifs ou inversement. Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones de segmentation est préalablement entrainé avec un « apprentissage non-supervisé » en utilisant la reconstruction d’image masquée (« Masked Image Reconstruction »). Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones de segmentation peut être un réseau de neurones résiduel (en anglais « residual neural network », ResNet), qui est un réseau de neurones utilisant des raccourcis (« skip connections ») pour sauter certaines couches. Ces raccourcis permettent d’éviter le problème des gradients évanescents (« vanishing gradient »). Les modèles ResNet peuvent être implémentés avec des sauts à deux ou trois couches qui contiennent des fonctions d’activations non-linéaires (ReLU pour « Rectified Linear Unit ») et une normalisation par lots (« batch normalisation ») entre les deux. Le dispositif 1 comprend entre autres un module 14 configuré pour extraire une première région d’intérêt spécifique à partir de(s) l’image(s) segmentée(s) obtenue(s) en sortie du module 13 de segmentation et d’au moins une règle prédéfinie relative à une première pathologie parmi lesdites pathologies pelviennes. Dans un mode de réalisation, la règle prédéfinie relative à ladite première pathologie consiste à choisir ladite première région d’intérêt selon l’organe de la zone pelvienne qui est touché par ladite première pathologie (organe d’intérêt). Par exemple, dans le cas où la pathologie pelvienne est un endométriome, l’organe de la zone pelvienne est l’ovaire. Dans un autre exemple, dans le cas où la pathologie pelvienne est une adénomyose, l’organe de la zone pelvienne est l’utérus. L’extraction de la région d’intérêt consiste à extraire de l’image segmentée un premier ensemble de voxels labelisés avec l’organe d’intérêt pour la première pathologie, plus un deuxième ensemble de voxels voisins aux voxels du premier ensemble pour obtenir une marge autour de l’organe. En conséquence, la région d’intérêt (i.e., l’image de la région d’intérêt) comprend l’organe d’intérêt entouré d’une marge d’épaisseur prédéfinie comprenant les tissus limitrophes. Le dispositif 1 comprend entre autres un module 15 qui consiste en un premier modèle expert associé à ladite première pathologie, ledit premier modèle expert étant configuré pour calculer au moins une information relative au diagnostic liée à ladite région d’intérêt spécifique. L’information relative au diagnostic peut être un score indicatif de la présence d’une pathologie pelvienne. Dans un mode de réalisation, ledit premier modèle expert est un réseau de neurones configuré pour recevoir en entrée ladite au moins une première région d’intérêt et pour fournir en sortie au moins un score indicatif de la présence de ladite première pathologie chez ledit patient, ledit au moins un réseau de neurones ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à un groupe de patients, lesdites images volumétriques étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, et ledit groupe de patients comprenant au moins un sous-groupe de patients affectés par ladite première pathologie. Le premier modèle expert peut est configuré pour faire en sorte que le score indicatif de la présence d’une pathologie pelvienne soit par exemple, l’une des options suivantes : - une valeur de probabilité, entre 0 et 1 ou exprimée en pourcentage, indicative de la présence d’une pathologie pelvienne, ou - un niveau de risque (faible, modéré, élevé) de présence d’une pathologie pelvienne, ou - une valeur binaire (0 ou 1) indicative de la présence ou de l’absence d’une pathologie pelvienne. Dans un mode de réalisation, le dispositif est caractérisé en ce que le premier modèle expert associé à ladite première pathologie est configurée pour recevoir en entrée en outre des informations cliniques (i.e. données cliniques). Par exemple, les données cliniques peuvent être des comptes-rendus d’examens ou des images volumétriques acquises avec au moins une modalité d’IRM et annotées par des spécialistes (i.e. radiologues). Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend au moins une interface de sortie configurée pour fournir au moins une image segmentée, au moins une région d’intérêt spécifique, et au moins une information relative au diagnostic. La FIG. 2 représente un autre mode de réalisation fonctionnel d'un dispositif 1 d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin permettant d’obtenir au moins une information relative au diagnostic 31. Le dispositif 1 est en effet adapté pour fournir en sortie au moins une information relative au diagnostic 31 d’une pathologie pelvienne chez un patient féminin. L’information relative au diagnostic peut être au moins une parmi les informations suivantes : un score indicatif de la présence d’une pathologie pelvienne, une mesure géométrique relative à une structure anatomique d’intérêt, une image avec la vue la plus optimale d’une lésion donnée. Dans ce mode de réalisation, le dispositif 1 comprend N modules (14_i, i=1,…,N ; i étant la i ème pathologie ou la pathologie numéros i) ; chaque module étant adapté pour extraire une région d’intérêt spécifique de la i ème pathologie. Par exemple, le 1 er module (14_1) est associé à la première pathologie et le N ème module (14_N) est associé à la N ème pathologie. Dans ce mode réalisation, le dispositif 1 comporte N modèles experts, chacun desdits modèles experts étant associé à une pathologie pelvienne différente choisie parmi N pathologies différentes (i=1,…,N ; i étant la i ème pathologie ou la pathologie numéros i): le 1 er modèle expert (15_1) est associé à la première pathologie, le 2 ème modèle expert (15_2) est associé à la deuxième pathologie, le N ème modèle expert (15_N) est associé à la N ème pathologie, et ceci est ainsi pour tous les modèles experts intermédiaires compris entre le 2 ème modèle expert et le N ème modèle expert. En conséquence, une région d’intérêt spécifique est extraite pour chacun des modèles experts : la région d’intérêt extraite par le module 14_i correspond au modèle expert 15_i, i=1,…,N. Dans un mode de réalisation, chacun des modèles experts (15_i) calcule au moins une information relative au diagnostic liée à ladite région d’intérêt spécifique extraite par le module (14_i), ladite information relative au diagnostic étant un score indicatif de la présence de la i ème pathologie chez ledit patient. Dans ce mode de réalisation, ledit dispositif 1 comprend au moins un modèle expert (N+j), j=0,…,J, le modèle expert (N+j) étant configuré pour fournir au moins une information relative au diagnostic, ladite information relative au diagnostic étant au moins une parmi les informations suivantes : une mesure géométrique relative à une structure anatomique d’intérêt ou une image avec la vue la plus optimale d’une lésion donnée. Un modèle expert (N+j), parmi les J modèles experts, peut être configuré pour calculer ladite mesure géométrique relative à une structure anatomique d’intérêt, la mesure géométrique étant le diamètre de ladite structure. Vu que les structures anatomiques ont des géométries variées, le diamètre de la structure anatomique peut être un diamètre équivalent, un diamètre minimal, un diamètre maximal, un diamètre moyen, un diamètre selon un axe de la structure (i.e. l’axe principal par exemple le long duquel la structure s'étend le plus), un diamètre selon les axes principaux et secondaires de l’ellipse qui représente le mieux la structure. Dans un autre exemple, le modèle expert (N+j) est configuré pour calculer la mesure géométrique relative à une structure anatomique d’intérêt, la mesure géométrique étant le diamètre, la longueur, la largeur, la surface, la circonférence, le volume ou l’épaisseur d’un organe de la zone pelvienne et/ou d’une lésion. La mesure géométrique relative à une structure anatomique d’intérêt peut être calculée par des méthodes de segmentation, de géométrie, de contours, de statistique, d’analyse morphologique, par un modèle d’intelligence artificielle, ou n’importe quelle approche de traitement d’images adéquate. Dans un mode de réalisation, un des modèles experts (N+j) est configuré pour fournir l’image avec la vue la plus optimale d’une lésion donnée. On entend par image avec la vue la plus optimale, l’image acquise selon un axe donné et dans laquelle la lésion est la plus nette pour en extraire des informations utiles pour le diagnostic. L’axe peut être choisi parmi les trois axes principaux utilisés en IRM : axe sagittal, axe coronal, axe transversal (ou axial). Dans un exemple, un modèle expert (N+j) est un algorithme ou un modèle d’apprentissage automatique ou un réseau de neurones configuré pour fournir en sortie une image prise avec la vue la plus optimale d’une lésion donnée. Dans un mode de réalisation, le dispositif 1 comprend J modèles experts de type (N+j), j=0,…,J, chacun des modèles experts de type (N+j) étant configuré pour fournir au moins une information relative au diagnostic différente. Dans un mode de réalisation, ledit dispositif 1 est caractérisé en ce que l’au moins un processeur est configuré pour calculer une combinaison de plusieurs informations relatives au diagnostic, lesdites informations relatives au diagnostic étant choisies parmi les différentes options présentées dans la présente divulgation. Le dispositif 1 interagit avec une interface utilisateur 16, par laquelle des informations peuvent être entrées et récupérées par un utilisateur. L'interface utilisateur 16 comprend tout moyen approprié pour entrer ou récupérer des données, des informations ou des instructions, notamment des capacités visuelles, tactiles et/ou sonores pouvant englober un ou plusieurs des moyens suivants bien connus de l'homme du métier: un écran, un clavier, une boule de commande, une tablette tactile, un écran tactile, un haut-parleur, un système de reconnaissance vocale. Dans un mode de réalisation, le dispositif 1 est configurer pour générer un compte-rendu visuel , conçu pour être intégré aux logiciels de lecture d’images médicales (PACS pour « Picture Archiving and Communication System »), le compte rendu visuel se présentant sous la forme d’une suite d’images caractéristiques, issues d’images volumétriques d’IRM, sur lesquelles un processeur est configuré pour imprimer des marqueurs (i.e. cadres) autour d’une région d'intérêt spécifique ainsi qu’un bloc de données textuelles indiquant au moins une information relative au diagnostic extraite de au moins une image volumétrique d’IRM en lien avec cette région d'intérêt spécifique. Dans ses actions automatiques, le dispositif 1 peut par exemple exécuter le procédé suivant ( FIG. 3 ) : réception 41 de au moins une image volumétrique acquise avec une modalité d’IRM, ladite image comprenant au moins une portion du pelvis dudit patient, segmentation 43 de ladite au moins une image volumétrique par un réseau de neurones de segmentation préalablement entrainé, ledit réseau de neurones de segmentation étant configuré pour effectuer une segmentation sémantique multi-classe de chaque voxel de ladite image volumétrique basée sur une ontologie prédéfinie des structures d’intérêt et ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à une cohorte de patients, lesdites images volumétriques relatives à la cohorte de patients étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, extraction 44 de au moins une première région d’intérêt spécifique, à partir de ladite au moins une image segmentée et d’au moins une règle prédéfinie relative à une première pathologie parmi lesdites pathologies pelviennes, calcul 45 de au moins une information relative au diagnostic liée à ladite région d’intérêt spécifique par au moins un premier modèle expert associé à ladite première pathologie, ledit au moins un premier modèle expert étant un réseau de neurones configuré pour recevoir en entrée ladite au moins une première région d’intérêt et pour fournir en sortie au moins un score indicatif de la présence de ladite première pathologie chez ledit patient, ledit au moins un réseau de neurones ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à un groupe de patients, lesdites images volumétriques étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, et ledit groupe de patients comprenant au moins un sous-groupe de patients affectés par ladite première pathologie, fournir en sortie ladite au moins une information relative au diagnostic 31. Dans un mode de réalisation, une étape de prétraitement 42 précède l’étape de segmentation 43 et consiste à rééchantillonner l’image volumétrique dans une résolution spatiale prédéfinie et /ou normaliser les intensités des voxels de l’image. Un appareil particulier 5, visible sur la FIG. 4 , met en œuvre le dispositif 1 ainsi décrit ci-dessus. Il correspond par exemple à une station de travail, à un ordinateur portable, à une tablette, à un smartphone, ou encore à un « head-mounted display » (HMD). Cet appareil 5 est adapté à fournir au moins une information relative au diagnostic. Il comprend les éléments suivants, reliés les uns aux autres par un bus 55 d'adresses et de données qui transporte également un signal d'horloge (« clock signal ») : - un microprocesseur 51 (ou CPU) ; - une carte graphique 52 comprenant plusieurs unités de traitement graphique (ou GPU) 520 et une mémoire vive graphique (GRAM) 521 ; - une mémoire non volatile de type ROM 56 ; - une mémoire vive 57 ; - un ou plusieurs dispositifs d'entrée/sortie (E/S) 54 comme, par exemple, un clavier, une souris, une boule de commande, une webcam ; d'autres modes d'introduction de commandes comme par exemple la reconnaissance vocale sont également possibles ; - une source d'alimentation 58 ; et - une unité de radiofréquence 59. Dans un mode de réalisation, l'alimentation électrique 58 est externe à l'appareil 5. L'appareil 5 comprend également un dispositif d'affichage 53 de type écran d'affichage directement connecté à la carte graphique 52 pour afficher des images synthétisées calculées et composées dans la carte graphique. L'utilisation d'un bus dédié pour connecter le dispositif d'affichage 53 à la carte graphique 52 offre l'avantage de disposer de débits de transmission de données beaucoup plus importants et donc de réduire le temps de latence pour l'affichage des images composées par la carte graphique. Dans un mode de réalisation, un dispositif d'affichage est externe à l'appareil 5 et est relié à celui-ci par un câble ou sans fil pour transmettre les signaux d'affichage. L'appareil 5, par exemple au travers de la carte graphique 52, comprend une interface de transmission ou de connexion adaptée pour transmettre un signal d'affichage à un moyen d'affichage externe tel que par exemple un écran LCD ou plasma ou un vidéoprojecteur. A cet égard, l'unité radiofréquence 59 peut être utilisée pour des transmissions sans fil. Il est à noter que le mot « registre » utilisé ci-après dans la description des mémoires 57 et 521 peut désigner dans chacune des mémoires mentionnées, une zone mémoire de faible capacité (quelques données binaires) ainsi qu'une zone mémoire de grande capacité (permettant de stocker tout un programme ou de calculer ou d'afficher tout ou partie des données représentatives des données). De même, les registres représentés pour la RAM 57 et la GRAM 521 peuvent être disposés et constitués de n'importe quelle manière, et chacun d'entre eux ne correspond pas nécessairement à des emplacements mémoire adjacents et peut être réparti autrement (ce qui couvre notamment le cas où un registre comprend plusieurs registres plus petits). A la mise sous tension, le microprocesseur 51 charge et exécute les instructions du programme contenu dans la RAM 57. Comme le comprendra l'homme du métier, la présence de la carte graphique 52 n'est pas obligatoire, et peut être remplacée par un traitement complet par l'unité centrale et/ou des implémentations de visualisation plus simples. Dans un mode de réalisation, le dispositif 1 peut être mis en œuvre différemment d'un logiciel autonome, et un appareil ou un ensemble d'appareils comprenant uniquement des parties de l'appareil 5 peut être exploité par le biais d'un appel API ou d'une interface cloud. Dispositif (1) d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin permettant d’obtenir au moins une information relative au diagnostic (31), ledit dispositif (1) comprenant : au moins une interface d’entrée configurée pour recevoir au moins une image volumétrique (21) acquise avec une modalité d’IRM, ladite image comprenant au moins une portion du pelvis dudit patient, au moins un processeur configuré pour: segmenter ladite au moins une image volumétrique (21) par un réseau de neurones de segmentation préalablement entrainé, ledit réseau de neurones de segmentation étant configuré pour effectuer une segmentation sémantique multi-classe de chaque voxel de ladite image volumétrique (21) basée sur une ontologie prédéfinie des structures d’intérêt et ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à une cohorte de patients, lesdites images volumétriques relatives à la cohorte de patients étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, extraire au moins une première région d’intérêt spécifique, à partir de ladite au moins une image segmentée et d’au moins une règle prédéfinie relative à une première pathologie parmi lesdites pathologies pelviennes, calculer au moins une information relative au diagnostic (31) liée à ladite région d’intérêt spécifique par au moins un premier modèle expert associé à ladite première pathologie, ledit au moins un premier modèle expert étant un réseau de neurones configuré pour recevoir en entrée ladite au moins une première région d’intérêt et pour fournir en sortie au moins un score indicatif de la présence de ladite première pathologie chez ledit patient, ledit au moins un réseau de neurones ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à un groupe de patients, lesdites images volumétriques étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, et ledit groupe de patients comprenant au moins un sous-groupe de patients affectés par ladite première pathologie, au moins une interface de sortie configurée pour fournir ladite au moins une information relative au diagnostic (31). Dispositif (1) selon la revendication 1 , caractérisé en ce que l’ontologie prédéfinie comprend au moins les organes de la zone pelvienne et les lésions. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2 , caractérisé en ce que l’au moins un processeur est configuré pour calculer, à partir de l’image segmentée de au moins une structure d’intérêt, une deuxième information relative au diagnostic étant le diamètre de ladite structure. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications 1 ou 3 , caractérisé en ce que l’au moins un processeur est configuré pour calculer une troisième information relative au diagnostic étant la vue la plus optimale d’une lésion donnée. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications 1 ou 4 , caractérisé en ce que l’au moins un processeur est configuré pour, en amont de l’étape de segmentation, rééchantillonner l’image dans une résolution spatiale prédéfinie et /ou normaliser les intensités des voxels de l’image. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications 1 ou 5 , caractérisé en ce que ledit au moins un premier modèle expert associé à ladite première pathologie est configuré pour recevoir en outre des informations cliniques en entrée. Procédé d’aide au diagnostic des pathologies pelviennes chez un patient féminin permettant d’obtenir au moins une information relative au diagnostic, ledit procédé comprenant : réception 41 de au moins une image volumétrique acquise avec une modalité d’IRM, ladite image comprenant au moins une portion du pelvis dudit patient, segmentation 43 de ladite au moins une image par un réseau de neurones de segmentation préalablement entrainé, ledit réseau de neurones de segmentation étant configuré pour effectuer une segmentation sémantique multi-classe de chaque voxel de ladite image basée sur une ontologie prédéfinie des structures d’intérêt et ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à une cohorte de patients, lesdites images volumétriques relatives à la cohorte de patients étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, extraction 44 de au moins une première région d’intérêt spécifique, à partir de ladite au moins une image segmentée et d’au moins une règle prédéfinie relative à ladite première pathologie parmi lesdites pathologies pelviennes, calcul 45 de au moins une information relative au diagnostic liée à ladite région d’intérêt spécifique par au moins un premier modèle expert associé à ladite première pathologie, ledit au moins un premier modèle expert étant un réseau de neurones configuré pour recevoir en entrée ladite au moins une première région d’intérêt et pour fournir en sortie au moins un score indicatif de la présence de ladite première pathologie chez ledit patient, ledit au moins un réseau de neurones ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données d’entrainement comprenant des images volumétriques annotées relatives à un groupe de patients, lesdites images volumétriques étant acquises avec au moins ladite modalité d’IRM, et ledit groupe de patients comprenant au moins un sous-groupe de patients affectés par ladite première pathologie, fournir en sortie ladite au moins une information relative au diagnostic. Support d’enregistrement non transitoire lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon la revendication 7 . Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon la revendication 7 .