FR 3158629 A1 20250801 FR 2400744 A 20240125 Titre : DISPOSITIF POUR IMAGER LE CŒUR D’UN PATIENT ET SYSTÈME ASSOCIÉ Dispositif pour imager le cœur d’un patient, le cœur comprenant un myocarde, comprenant au moins une interface d’entrée, au moins une unité de traitement et au moins une interface de sortie, l’au moins une unité de traitement étant configurée pour mettre en œuvre par ordinateur une étape de traitement comprenant : génération d’une première image en sang noir à partir de premiers signaux en sang noir, génération d’une première image en sang blanc à partir de premiers signaux en sang blanc, génération d’une deuxième image de type pris entre sang blanc et sang noir à partir de deuxièmes signaux dudit type, détermination, à partir desdites première image en sang noir, première image en sang blanc et deuxième image dudit type, de premières données de localisation d’une lésion du myocarde et de deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 DISPOSITIF POUR IMAGER LE CŒUR D’UN PATIENT ET SYSTÈME ASSOCIÉ Domaine de l’invention L’invention concerne le domaine de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) cardiaque par rehaussement tardif du gadolinium ou LGE, en référence à l’expression anglo-saxonne « Late Gadolinium Enhancement ». Le domaine d’application de l’invention se rapporte plus particulièrement aux procédés et systèmes de caractérisation lésionnelle du cœur. Cette caractérisation permet, notamment, de guider les ablations. La technique de référence pour la caractérisation de lésions régionales dont la fibrose myocardique est l’imagerie par rehaussement tardif du gadolinium en sang blanc ou BR-LGE (pour l’expression anglo-saxonne « bright-blood LGE ») par inversion récupération telle que la séquence PSIR (de l’expression anglo-saxonne « phase-sensitive inversion-recovery »). Dans ce type d’imagerie, on provoque l'annulation du signal myocardique viable à l'aide d'impulsions d’inversion-récupération ce qui permet de visualiser des lésions avec un contraste élevé entre le tissu myocardique sain et les lésions. Cependant, pour les lésions myocardiques adjacentes aux cavités sanguines du cœur (ventricules droit et gauche), l’intensité élevée du signal issu du sang et donc le faible contraste entre les lésions et le sang empêche la caractérisation automatique, précise, fiable et robuste des cicatrices, en particulier des cicatrices sous-endocardiques. Afin de contourner ce problème, des techniques d'imagerie LGE en sang noir (BL-LGE) ont été proposées. Elles permettent d’annuler simultanément les signaux du myocarde sain et du sang fournissant ainsi un contraste élevé à la fois entre les lésions et entre le sang et entre les lésions et le myocarde sain. Par myocarde sain, on entend la plus grande zone représentative du myocarde. Toutefois, les techniques d’imagerie en sang noir ne permettent pas de caractériser correctement les lésions, notamment les localiser précisément par rapport au myocarde, le contraste entre le sang et le myocarde sain n’étant pas suffisamment élevé. Les inventeurs de la présente demande ont précédemment proposé dans la demande de brevet FR2203782 un procédé d’acquisition et de fusion d’images en sang noir et en sang blanc permettant de mieux localiser les cicatrices du cœur tout en maintenant un temps d’acquisition court. Dans ce type d’images cependant, les cicatrices se distinguent difficilement de tissus tels que les tissus adipeux. Il est alors difficile de discriminer les cicatrices de tels tissus. Un but de l’invention est d’améliorer la situation. A cet effet, l’invention a pour objet un dispositif pour imager le cœur d’un patient, le cœur comprenant un myocarde délimitant une cavité du cœur, comprenant : Au moins une interface d’entrée configurée pour : recevoir, lors d’un couple d’inter-battements comprenant deux inter-battements consécutifs, des premiers signaux en sang noir par résonance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium à une première durée d’écho, recevoir, lors du couple d’inter-battements, des premiers signaux en sang blanc par résonance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium à la première durée d’écho, recevoir, lors du couple d’inter-battements, des deuxièmes signaux d’un type pris parmi sang noir et sang blanc par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à au moins une autre durée d’écho différente de la première durée d’écho, Au moins une unité de traitement configurée pour mettre en œuvre par ordinateur une étape de traitement comprenant : génération d’une première image en sang noir à partir des premiers signaux en sang noir, génération d’une première image en sang blanc à partir des premiers signaux en sang blanc, génération d’une deuxième image dudit type à partir des deuxièmes signaux dudit type, détermination, à partir de la première image en sang noir, de la deuxième image dudit type et éventuellement de la première image en sang blanc, de premières données de localisation d’une lésion du myocarde et de deuxièmes données de localisation de tissus adipeux, Au moins une interface de sortie configurée pour retourner les premières données de localisation d’une lésion du myocarde et les deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Par lésion du myocarde et tissus adipeux, on entend deux zones d’intérêt représentant des singularités tissulaires à proximité ou à l’intérieur d’une zone de référence que représente le myocarde. Dans ces zones d’intérêt, le gadolinium s’accumule de manière préférentielle du fait que ces zones sont constituées de tissus interstitiels. Ainsi, ces zones d’intérêt sont caractérisées, dans la première image en sang noir, par une intensité de pixels ou de voxels supérieure à un seuil prédéterminé. L’utilisation de la deuxième image dudit type en combinaison avec la première image en sang noir (ou alternativement la première image en sang blanc) permet de mettre en évidence les tissus adipeux et donc, de différencier les deux zones d’intérêt précédemment évoquées. On entend dans la présente demande par « lésion » du myocarde un changement de structure tissulaire local vis-à-vis d’une structure tissulaire la plus représentative du myocarde. On distingue les lésions pathologiques des lésions bénignes. Par exemple, certaines lésions peuvent modifier la circulation d’un influx nerveux dans le myocarde. Ces lésions sont dites ici pathologiques. Dans un autre exemple, certaines lésions peuvent ne pas modifier la circulation d’un influx nerveux. Ces lésions sont dites ici bénignes. Ainsi, le dispositif selon l’invention permet de déterminer et retourner, à partir de trois signaux pendant un couple d’inter-battements consécutifs, deux signaux étant d’un même type parmi sang blanc et sang noir acquis à deux durées d’écho différentes, une combinaison d’informations relatives à l’existence et la position de lésions du myocarde et de tissus adipeux cardiaques. Ainsi, le dispositif selon l’invention permet de mettre en œuvre des observations cliniques plus précises sur la base d’une quantité d’informations limitée. Avantageusement, l’au moins une unité de traitement est configurée pour, lors de l’étape de traitement : Générer une première image fusionnée à partir d’une première image en sang blanc de référence issue de la première image en sang blanc et des premières données de localisation de la lésion du myocarde. Avantageusement : L’au moins une interface d’entrée est configurée pour recevoir, pour un nombre N supérieur à 1 de couples d‘inter-battements, une pluralité de N premiers signaux en sang noir par résonance magnétique en sang noir et une pluralité de N premiers signaux en sang blanc par résonance magnétique en sang blanc, L’au moins une unité de traitement est configurée pour générer N premières images en sang noir et N premières images en sang blanc, la première image en sang blanc de référence est une combinaison des N premières images en sang blanc. Ainsi, la qualité de la première image en sang blanc de référence et de la première en sang noir de référence est meilleure, avec par exemple un meilleur signal sur bruit, et la qualité de la première image fusionnée en est renforcée. Avantageusement, l’au moins une unité de traitement est configurée pour : Générer une première image de phase et d’une première image de magnitude à partir d’une première image de référence issue de la première image dudit type, Générer une deuxième image de phase et d’une deuxième image de magnitude à partir d’une deuxième image de référence issue de la deuxième image dudit type, Générer une image de graisse à partir des première et deuxième images de phase et des première et deuxième images de magnitude, déterminer, à partir de l’image de graisse, des deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Par image de graisse, on entend une image comportant uniquement des informations sur les tissus adipeux. Autrement dit, les pixels de forte intensité de l’image de graisse correspondent à l’emplacement de tissus adipeux. Ainsi, avantageusement, par le traitement de la première image de référence et de la deuxième image de référence, correspondant à deux durées d’écho différentes, il est possible d’obtenir les deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Avantageusement, l’au moins une unité de traitement est configurée pour : lors de la détermination desdites premières données de localisation de la lésion du cœur et desdites deuxièmes données de localisation de tissus adipeux, segmenter une première image de référence issue de la première image en sang blanc, de sorte à générer des données de positionnement d’un ensemble d’au moins une paroi délimitant le myocarde, mettre en œuvre une étape de caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse du cœur, à partir des données de positionnement et des deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. La segmentation de la première image en sang blanc de référence permet de positionner de façon automatique, robuste, fiable et précise les parois délimitant le myocarde, car ces images présentent un contraste significatif entre le myocarde et le sang. Les images en sang noir ne permettent pas d’obtenir d’aussi bons résultats du fait de l’absence de contraste entre le myocarde sain et le sang. La caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse du cœur qui utilise outre les données de positionnement issues de la segmentation, la première image en sang noir de référence permet d’obtenir de bons résultats que ne permettrait pas d’obtenir à elle seule la première image en sang blanc de référence contenant peu ou pas d’information sur les lésions cardiaques et les tissus adipeux du cœur. Avantageusement, l’au moins une unité de traitement est configurée pour : Générer une deuxième image fusionnée à partir de la première image fusionnée et des deuxièmes données de localisation de tissus adipeux, dans laquelle les lésions du cœur sont différenciées des tissus adipeux. Il est possible ainsi de générer (et donc ultérieurement d’afficher et de visualiser) cette deuxième image fusionnée où l’on peut différencier et/ou combiner des informations caractéristiques des tissus adipeux du cœur d’autres informations caractéristiques de lésions cardiaques. Avantageusement : l’ensemble d’au moins une paroi comprend une première paroi délimitant et entourant le myocarde, l’au moins une unité de traitement est configurée pour mettre en œuvre, lors de la caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse, une étape de segmentation préliminaire pour localiser une zone susceptible de contenir des lésions du myocarde et/ou des tissus adipeux sur une première image en sang noir de référence issue de la première image en sang noir en utilisant des données issues de données de positionnement de la première paroi. Avantageusement, les premières données de localisation de la lésion du myocarde sont obtenues à partir de données obtenues lors de l’étape de segmentation préliminaire et des deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Avantageusement, l’au moins une interface de sortie comprend une unité d’affichage configurée pour afficher une première représentation des premières données de localisation de la lésion du myocarde dans une première couleur et une deuxième représentation des deuxièmes données de localisation des tissus adipeux dans une deuxième couleur différente de la première couleur. L’invention a également pour objet un système d’imagerie par résonance magnétique comprenant un système de résonance magnétique configuré pour mettre en œuvre une étape d'acquisition et un dispositif d’imagerie tel que décrit précédemment, l’étape d’acquisition comprenant : Lors du couple d’inter-battements, acquisition des premiers signaux en sang noir par résonance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium à ladite première durée d’écho, Lors du couple d‘inter-battements, acquisition des premiers signaux en sang blanc par résonance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium à la première durée d’écho, Lors du couple d‘inter-battements, acquisition des deuxièmes signaux d’un type pris parmi sang noir et sang blanc par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à l’au moins une autre durée d’écho différente de la première durée d’écho. Avantageusement, le système de résonance magnétique est configuré pour mettre en œuvre : une étape d’acquisition de deuxièmes signaux en sang blanc par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à la deuxième durée d’écho, et l’au moins une unité de traitement est configurée pour : générer une deuxième image en sang blanc à partir des deuxièmes signaux en sang blanc. Avantageusement, le système de résonance magnétique est configuré pour mettre en œuvre : une étape d’acquisition de deuxièmes signaux en sang noir par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à la deuxième durée d’écho, et dans lequel l’au moins une unité de traitement est configurée pour : générer une deuxième image en sang noir à partir des deuxièmes signaux en sang noir. L’invention a également pour objet un procédé d’imagerie pour imager le cœur d’un patient, le cœur comprenant un myocarde délimitant une cavité du cœur, le procédé comprenant une étape d’acquisition comprenant pour au moins un couple d’inter- battements comprenant deux inter-battements consécutifs : Lors du couple d‘inter-battements, acquisition de premiers signaux en sang noir par résonance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium à une première durée d’écho, Lors du couple d’inter-battements, acquisition de premiers signaux en sang blanc par résonance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium à la première durée d’écho, Lors du couple d’inter-battements, acquisition de deuxièmes signaux d’un type pris parmi sang noir et sang blanc par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à au moins une autre durée d’écho différente de la première durée d’écho, le procédé d’imagerie comprenant en outre une étape de traitement comprenant : génération d’une première image en sang noir à partir des premiers signaux en sang noir, génération d’une première image en sang blanc à partir des premiers signaux en sang blanc, génération d’une deuxième image dudit type à partir des deuxièmes signaux dudit type, détermination, à partir de la première image en sang noir, de la deuxième image dudit type et éventuellement de la première image en sang blanc, de premières données de localisation d’une lésion du myocarde et de deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Ainsi, le procédé selon l’invention permet de générer, à partir d’a minima une acquisition de trois signaux pendant un couple d’inter-battements consécutifs, deux signaux étant d’un même type parmi sang blanc et sang noir acquis à deux durées d’écho différentes, une combinaison d’informations relatives à l’existence et la position de lésions du myocarde et de tissus adipeux cardiaques. Ainsi, le procédé selon l’invention permet des observations cliniques plus précises sur la base d’une quantité d’informations limitée. Avantageusement, l’étape d’acquisition comprend : Acquisition de deuxièmes signaux en sang blanc par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à la deuxième durée d’écho, et l’étape de traitement comprend : génération d’une deuxième image en sang blanc à partir des deuxièmes signaux en sang blanc. Avantageusement, l’étape d’acquisition comprend : Acquisition de deuxièmes signaux en sang noir par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à la deuxième durée d’écho, et l’étape de traitement comprend : génération d’une deuxième image en sang noir à partir des deuxièmes signaux en sang noir. Avantageusement, l’étape de traitement comprend : Génération d’une première image fusionnée à partir d’une première image en sang blanc de référence issue de la première image en sang blanc et des premières données de localisation de la lésion du myocarde. Avantageusement, l’étape d’acquisition est mise en œuvre pour un nombre N supérieur à 1 de couples d’inter-battements de sorte à générer N premières images en sang blanc et N premières images en sang noir, la première image en sang blanc de référence étant une combinaison des N premières images en sang blanc et la première image en sang noir de référence étant une combinaison des N premières images en sang noir. Ainsi, la qualité de la première image en sang blanc de référence et de la première en sang noir de référence est meilleure, avec par exemple un meilleur signal sur bruit, et la qualité de la première image fusionnée en est renforcée. Avantageusement, l’étape de traitement comprend : génération d’une première image de phase et d’une première image de magnitude à partir d’une première image de référence issue de la première image dudit type, génération d’une deuxième image de phase et d’une deuxième image de magnitude à partir d’une deuxième image de référence issue de la deuxième image dudit type, génération d’une image de graisse à partir des première et deuxième images de phase et des première et deuxième images de magnitude, détermination, par ordinateur, à partir de l’image de graisse, de desdites deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Par image de graisse, on entend une image comportant uniquement des informations sur des tissus adipeux. Autrement dit, les pixels de forte intensité de l’image de graisse correspondent à l’emplacement de tissus adipeux. Ainsi, avantageusement, par le traitement de la première image de référence et de la deuxième image de référence, correspondant à deux durées d’écho différentes, il est possible d’obtenir les deuxièmes données de localisation de tissus adipeux du cœur. Avantageusement, la détermination des premières données de localisation de la lésion du cœur et des deuxièmes données de localisation des tissus adipeux comprend : segmentation, par ordinateur, d’une première image de référence issue de la première image en sang blanc, de sorte à générer des données de positionnement d’un ensemble d’au moins une paroi délimitant le myocarde, le procédé comprenant : caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse du cœur, par ordinateur, à partir de la première image en sang noir de référence, des données de positionnement et des deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. La segmentation de la première image en sang blanc de référence permet de positionner de façon automatique, robuste, fiable et précise les parois délimitant le myocarde, car ces images présentent un contraste significatif entre le myocarde et le sang. Les images en sang noir ne permettent pas d’obtenir d’aussi bons résultats du fait de l’absence de contraste entre le myocarde sain et le sang. La caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse du cœur qui utilise outre les données de positionnement issues de la segmentation, la première image en sang noir de référence permet d’obtenir de bons résultats que ne permettrait pas d’obtenir à elle seule la première image en sang blanc de référence contenant peu ou pas d’information sur les lésions cardiaques et les tissus adipeux du cœur. Avantageusement, l’étape de traitement comprend en outre la génération d’une deuxième image fusionnée à partir de la première image fusionnée et des deuxièmes données de localisation de tissus adipeux, dans laquelle les lésions du cœur sont différenciées des tissus adipeux. Il est possible ainsi de générer (et donc d’afficher et de visualiser) cette deuxième image fusionnée où l’on peut différencier et/ou combiner des informations caractéristiques des tissus adipeux du cœur d’autres informations caractéristiques de lésions cardiaques. Avantageusement : l’ensemble d’au moins une paroi comprend une première paroi délimitant et entourant le myocarde, la caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse comprend une segmentation préliminaire pour localiser une zone susceptible de contenir des lésions du myocarde et/ou des tissus adipeux sur une première image en sang noir de référence issue de la première image en sang noir en utilisant des données issues de données de positionnement de la première paroi. Avantageusement, les premières données de localisation de la lésion du myocarde sont obtenues à partir de données obtenues lors de l’étape de segmentation préliminaire et desdites deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Avantageusement, le procédé comprend l’affichage, sur un écran, d’une première représentation des premières données de localisation de la lésion du myocarde et d’une deuxième représentation des deuxièmes données de localisation des tissus adipeux, la première et la deuxième représentation étant affichées dans des couleurs différentes. Avantageusement, la segmentation de la première image de référence utilise une première fonction d’apprentissage pour segmenter l’image en sang blanc de sorte à obtenir les données de positionnement. Avantageusement, la première fonction d’apprentissage est un réseau de neurones convolutifs. Avantageusement, le réseau de neurones convolutifs est de type Transformer. Avantageusement, la première fonction d’apprentissage est entraînée à partir d’un ensemble d’images d’entraînement de la zone à imager générées à partir de signaux acquis lors d’étapes d’acquisitions respectives par résonnance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium distinctes de séquences d’inversion récupération. Avantageusement, l’ensemble d’au moins une paroi comprend une première paroi délimitant et entourant le myocarde. Avantageusement, la segmentation préliminaire utilise une deuxième fonction d’apprentissage pour segmenter la première image en sang noir de référence issue de la première image en sang noir de sorte à localiser une zone susceptible de contenir des lésions du myocarde et/ou des tissus adipeux. Avantageusement, la deuxième fonction d’apprentissage est un réseau de neurones convolutifs. Avantageusement, la deuxième fonction d’apprentissage est entraînée à partir d’un ensemble d’images d’entraînement de la zone à imager générées à partir de signaux acquis lors d’étapes d’acquisitions respectives par résonnance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium distinctes de séquences d’inversion récupération. Avantageusement, la deuxième fonction d’apprentissage est entraînée à déterminer un seuil d’intensité. Avantageusement, la segmentation préliminaire comprend la sélection des pixels de la première image en sang noir de référence présentant une intensité supérieure à un seuil prédéterminé, les pixels étant pris uniquement parmi les pixels de la première image en sang noir de référence entourés de la première paroi. Avantageusement, l’ensemble d’au moins une paroi comprend une deuxième paroi délimitant le myocarde et entourée par la première paroi. Avantageusement, la caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse du cœur comprend une étape de détection de lésion et/ou de détection de tissus adipeux, et/ou une étape de caractérisation géométrique lésionnelle et/ou une étape de caractérisation de tissus adipeux. Avantageusement, la caractérisation géométrique lésionnelle comprend le calcul d’une donnée représentative d’une taille de lésion à partir de données issues des données de positionnement de la première paroi et éventuellement d’une deuxième paroi entourée par la première paroi, et des deuxièmes données de localisation des tissus adipeux. Avantageusement, la caractérisation géométrique lésionnelle comprend le calcul de données représentatives d’un pourcentage de transmuralité de la lésion à partir de données issues des premières données de localisation de la lésion et des données de positionnement de la première paroi et de la deuxième paroi. Avantageusement, la première image en sang noir, la première image en sang, blanc la deuxième image en sang noir, la deuxième image en sang blanc, la première image de référence et la deuxième image de référence sont bidimensionnelles. L’invention a également pour objet un système d’imagerie par résonance magnétique comprenant un système de résonance magnétique configuré pour mettre en œuvre l'étape d'acquisition et une unité de traitement configurée pour mettre en œuvre l'étape de traitement du procédé précédemment décrit. Avantageusement, l’unité de traitement est configurée pour mettre en œuvre l’étape de segmentation de la première image en sang blanc de référence. Avantageusement, l’unité de traitement est configurée pour mettre en œuvre l’étape de segmentation préliminaire. Avantageusement, l’unité de traitement est configurée pour mettre en œuvre l’étape de caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse du cœur. Avantageusement, le système comprend un ensemble d’équipements de mesure comprenant un dispositif d’imagerie par résonance magnétique apte à mettre en œuvre l’acquisition par résonnance magnétique en sang noir et l’acquisition par résonnance magnétique en sang blanc. Avantageusement, l’unité de traitement est configurée pour générer les commandes à destination du dispositif IRM afin qu’il mette en œuvre l’acquisition par résonnance magnétique en sang noir et l’acquisition par résonnance magnétique sang blanc. En variante et/ou en sus l’unité de traitement est configurée pour générer les premières (respectivement deuxièmes) images en sang blanc et en sang noir à partir des signaux acquis lors des acquisitions respectives. Avantageusement, le système comprend un électrocardiographe configuré pour acquérir un électrocardiogramme du patient lors des acquisitions respectives. L’invention se rapporte également à un produit-programme d'ordinateur comprenant des instructions qui conduisent le dispositif selon l’invention à mettre en œuvre par ordinateur l’étape de traitement. L’invention se rapporte également à un support lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon l’invention. L’invention a également pour objet un procédé d’imagerie pour imager le cœur d’un patient, le cœur comprenant un myocarde, le procédé comprenant une étape d’acquisition comprenant pour au moins un couple d’inter- battements comprenant deux inter-battements consécutifs : Lors du couple d‘inter-battements, acquisition de premiers signaux en sang noir par résonance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium à une première durée d’écho, Lors du couple d’inter-battements, acquisition de premiers signaux en sang blanc par résonance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium à la première durée d’écho, Lors du couple d’inter-battements, acquisition de deuxièmes signaux d’un type pris parmi sang noir et sang blanc par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à au moins une autre durée d’écho différente de la première durée d’écho, le procédé d’imagerie comprenant en outre une étape de traitement comprenant : génération d’une première image en sang noir à partir des premiers signaux en sang noir, génération d’une première image en sang blanc à partir des premiers signaux en sang blanc, génération d’une deuxième image dudit type à partir des deuxièmes signaux dudit type, détermination, à partir de la première image en sang noir, de la deuxième image dudit type et éventuellement de la première image en sang blanc, de premières données de localisation d’une première zone d’intérêt et de deuxièmes données de localisation d’une deuxième zone d’intérêt, lesdites première zone d’intérêt et deuxième zone d’intérêt présentant sur la première image en sang noir une intensité supérieure à un seuil prédéterminé, et correspondant à des structures tissulaires de nature différente. Ainsi, le procédé selon l’invention permet d’obtenir des informations de localisation de structures tissulaires de nature différente d’une zone de référence telle que le cœur, sur la base d’une acquisition de trois signaux pendant un couple d’inter-battements consécutifs, deux signaux étant d’un même type parmi sang blanc et sang noir acquis à deux durées d’écho différentes. Ainsi, le procédé selon l’invention permet des observations cliniques plus précises sur la base d’une quantité d’informations limitée. Parmi les structures tissulaires, on peut lister les cicatrices (ou lésions), ou encore les tissus adipeux. Avantageusement, les structures tissulaires correspondant à la première et la deuxième zone d’intérêt sont des zones où le gadolinium s’accumule de manière préférentielle. Par exemple, il s’agit de structures tissulaires constituées de tissus interstitiels. Ainsi, la première et la deuxième zones d’intérêt sont caractérisées, dans la première image en sang noir, par une intensité de pixels ou de voxels supérieure à un seuil prédéterminé. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : FIG. 1 : un exemple de réalisation d’un système selon l’invention, FIG. 2 : une représentation schématique d’une séquence élémentaire d’acquisition de signaux pour générer des premières (et/ou deuxièmes et/ou autres) images en sang noir et des premières (et/ou deuxièmes et/ou autres) images en sang blanc utilisées dans le procédé selon l’invention, FIG. 3 : une représentation schématique d’une phase d’acquisition IRM en sang noir et sang blanc réalisée sur une pluralité de battements cardiaques, FIG. 4 : une représentation schématique d’un cœur en trois dimensions (3D) illustrant différents plans de coupes répartis selon le grand axe du cœur et des images générées à partir de signaux acquis dans un des plans de coupe, FIG. 5 : un ordinogramme d’un exemple de procédé selon l’invention, FIG. 6 : une représentation schématique de quatre images comprenant en haut à gauche une image en sang blanc et en haut à droite une image à sang blanc sur laquelle sont représentées les parois détectées lors de l’étape de segmentation, et en bas à gauche une image en sang noir et la représentation des parois reportées sur l’image en sang noir, FIG. 7 : une représentation schématique de trois images comprenant à gauche une image en sang noir sur laquelle sont représentées les lésions et/ou tissus adipeux d’un cœur détectés, au milieu une image de graisse sur laquelle sont représentés les tissus adipeux détectés, et à droite une deuxième image fusionnée selon l’invention sur laquelle sont représentés en deux représentations différentes les lésions détectées et les tissus adipeux détectés, FIG. 8 : en haut, une image en sang noir avec des parois reportées délimitant une lésion, sur laquelle on a représenté des secteurs, en bas à gauche une représentation de type œil de bœuf de la taille lésionnelle et en bas à droite une représentation de type œil de bœuf d’un pourcentage lésionnel de transmuralité. Description invention L’invention se rapporte au domaine de l’imagerie cardiaque par résonance magnétique ou IRM, rehaussement tardif du gadolinium en sang noir et sang blanc. L’invention concerne un dispositif, un système d’imagerie et un procédé d’imagerie permettant de caractériser des structures tissulaires de nature différente dans ou à proximité du coeur, et plus précisément d’au moins un muscle cardiaque, par exemple du myocarde. Dans la suite de cette description, et à titre illustratif, les structures tissulaires de nature différentes comprennent les lésions cardiaques et les tissus adipeux. Par lésion cardiaque, on entend une lésion d’un muscle du myocarde. Les lésions cardiaques peuvent être divisées en lésions aiguës consécutives à une atteinte myocardique aiguë, telle que l’infarctus du myocarde en phase aiguë, et les lésions chroniques caractéristiques de pathologies cardiaques chroniques. Ces lésions sont des lésions cardiaques, par exemple du myocarde ou des muscles papillaires. Ces lésions comprennent les fibroses myocardiques se développant fréquemment dans le contexte des cardiomyopathies hypertrophiques ou dilatées, mais qui représentent également une séquelle fréquente des cardiopathies inflammatoires ou de l’infarctus myocardique. Les lésions comprennent également les nécroses myocardiques, c’est-à-dire les volumes des myocytes dont la membrane cellulaire a été détruite et les volumes des matrices extracellulaires et de collagène constituant les cicatrices fibreuses, dans la phase chronique de l’infarctus. Système d’imagerie La FIG. 1 représente schématiquement un exemple de réalisation d’un système S selon l’invention. Le système comprend les moyens matériels et logiciels pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Avantageusement, ce système S comporte un ensemble d’équipements de mesure A comprenant un dispositif d’imagerie par résonance magnétique (IRM) B ainsi qu’un électrocardiographe référencé ECR sur la FIG. 1 . Le système S comprend également un dispositif de traitement C comprenant une unité de traitement TC et une interface homme-machine INT. Ce dispositif de traitement peut faire partie du dispositif d’imagerie B ou être externe à ce dispositif, le système est alors un dispositif. En variante, le système présente une architecture répartie. De façon connue en soit, le dispositif d’imagerie IRM B comprend un générateur de champ magnétique statique GEN_B, un générateur de gradient GEN_GRAD et un dispositif radiofréquence (RF) D_RF. Le générateur de champ magnétique statique GEN_B comprend un aimant principal de polarisation destiné à générer, selon un axe longitudinal z, un champ magnétique statique de polarisation sensiblement uniforme dans une zone de polarisation (généralement un tunnel) destinée à comprendre la zone du patient à imager, cette zone à imager comprenant le cœur. Le patient est un mammifère. De façon non limitative, le mammifère est un homme. Le générateur de gradient GEN_GRAD comprend trois bobines (ou solénoïdes) de gradient disposées et configurées pour faire varier l’intensité du champ magnétique dans la zone de polarisation selon les axes respectifs orthogonaux x, y et z fixes par rapport à la zone de polarisation. Le choix des intensités circulant dans ces bobines permet de sélectionner, parmi plusieurs possibles, une coupe, présentant une épaisseur donnée et un plan de coupe sur lequel est centrée la coupe, dans laquelle va être mesurée l’aimantation de la zone à imager du patient reçu dans la zone de polarisation. Le dispositif radiofréquence D_RF comprend des bobines ou solénoïdes et est apte à générer des séquences d’acquisition IRM comprenant, des séquences préparatoires de l’aimantation de la zone à imager et des séquences de lecture de signaux RF issus de la zone à imager. Chacune des séquences préparatoires et de lecture comprend au moins un pulse radiofréquence de fréquence, de forme, durée, phase, amplitude prédéterminée et réglable. La séquence préparatoire est configurée pour exciter, c’est-à-dire modifier la direction de l’aimantation des tissus de zone à imager. La séquence de lecture est configurée pour mesurer l’aimantation de la zone à imager résultant du module préparatoire. L’électrocardiographe ECR est destiné à acquérir un électrocardiogramme du patient. L’unité de traitement TC est configurée pour générer des commandes à destination du dispositif IRM B, notamment à destination du dispositif RF D_RF et du générateur de gradient GEN_GRAD, de sorte que le dispositif IRM génère les séquences d’acquisition prédéfinies de signaux issus de volumes ou coupes prédéfinies de la zone à imager. L’unité de traitement TC est également configurée pour générer des images de la zone à imager à partir des signaux mesurés, à partir de techniques de reconstruction connues de l’homme du métier, et pour traiter ces images comme nous le verrons plus en détail dans la suite de la description. Séquence d’acquisition La FIG. 2 représente un exemple de séquence d’acquisition élémentaire SE1 d’une séquence d’acquisition IRM de signaux RF permettant de générer des images du cœur ainsi qu’un électrocardiogramme (ECG) E mesuré par l’électrocardiographe ECR lors de la séquence élémentaire SE1. La séquence d’acquisition comprend une suite de séquences d’acquisitions élémentaires SE1 telle que celle représentée en FIG. 2 . La partie basse de la FIG. 2 représente la variation de l’aimantation longitudinale Mz des tissus de la zone à imager en fonction du temps t pendant cette séquence élémentaire SE1. La séquence d’acquisition élémentaire SE1 comprend une acquisition dite en sang noir ACQ1 suivi d’une acquisition dite en sang blanc ACQ2 qui seront décrites ultérieurement. L’acquisition en sang noir ACQ1 permet d’acquérir des premiers signaux en sang noir de la zone à imager permettant de générer une première image élémentaire en sang noir IM1 de la zone à imager et éventuellement des deuxièmes signaux en sang noir de la zone à imager permettant de générer une deuxième image élémentaire en sang noir IM1’. L’acquisition en sang blanc ACQ2 permet d’acquérir des premiers signaux en sang blanc de la zone à imager permettant de générer une première image élémentaire en sang blanc IM2 de la zone à imager et éventuellement des deuxièmes signaux en sang blanc de la zone à imager permettant de générer une deuxième image élémentaire en sang blanc IM2’. Ces étapes d’acquisition ACQ1, ACQ2 comprennent chacune une séquence préparatoire aussi appelée module préparatoire PREP1, PREP2 et une séquence préparatoire aussi appelée module de lecture LE1, LE2. Dans la présente demande de brevet, par module, on entend une étape comprenant une impulsion radiofréquence ou une suite d’impulsions radiofréquence. Il est à noter que pendant toute la durée de la séquence d’acquisition élémentaire SE1 et de préférence pendant toute la durée de la séquence d’acquisition IRM, le générateur de champ magnétique statique GEN_B est commandé par l’unité de traitement TC pour qu’il génère un champ magnétique statique fixe selon l’axe z. Le générateur de gradients GEN_GRAD est quant à lui commandé pour l’unité de traitement TX pour que le dispositif radiofréquence D_RF acquiert des signaux provenant d’une coupe prédéfinie présentant une épaisseur prédéfinie lors de la séquence d’acquisition élémentaire SE1. La séquence d’acquisition est une séquence d’acquisition par rehaussement tardif au gadolinium mise en œuvre suite à l’injection d’un produit de contraste à base de Gadolinium par voie intraveineuse chez le patient, de 10 à 15 minutes avant la mise en œuvre des séquences d’acquisition de façon à obtenir des images présentant un contraste maximal entre les lésions et les tissus sains et le sang. Au niveau du cœur, le contraste est rapidement éliminé du myocarde sain, pauvre en tissu interstitiel, mais s’accumule de façon prolongée dans les lésions myocardiques. Le gadolinium une distribution extracellulaire, c’est-à-dire qu’il ne traverse pas les membranes des cardiomyocytes. Le gadolinium a pour effet de raccourcir le temps de relaxation T1 des tissus où il s’accumule. La relaxation de l’aimantation des lésions suite à une impulsion d’inversion de l’aimantation est ainsi plus rapide que celle du sang et du myocarde sain. Acquisition en sang noir Dans un premier temps, on cherche à générer des premières images élémentaires en sang noir IM1. Dans une image de ce type, l’intensité des pixels correspondant au sang et au muscle sain est nulle (pixels noirs) ou sensiblement nulle. Afin de générer une telle première image élémentaire en sang noir IM1, le dispositif RF D_RF met en œuvre une étape d’acquisition en sang noir ACQ1 en inversion-récupération. Cette étape d’acquisition sang noir ACQ1 comprend une impulsion d’inversion longitudinale notée 180° sur la FIG. 2 , qui fait basculer l’aimantation longitudinale des tissus de la zone imager dans la direction opposée, c’est-à-dire qui inverse l’aimantation longitudinale de ces tissus. Sur la FIG. 2 , on constate que l’aimantation de la zone à imager passe de Mz à -Mz sous l’effet de l’impulsion d’inversion. Du fait de la relaxation longitudinale, l’aimantation longitudinale des différents tissus présents dans la zone à imager croît pour revenir à sa valeur initiale, en passant par la valeur nulle. Naturellement, la cinétique de relaxation des différents tissus est différente. De façon connue en soi, l’acquisition sang noir ACQ1 comprend également un module préparatoire PREP1 mis œuvre après l’impulsion d’inversion longitudinale 180°, par exemple, un module adiabatique en T1-rho ( ) de durée notée TSL (acronyme de l’expression anglo-saxonne « Time of Spin Lock ») ou un module pondéré en T2, ou de type MTC (acronyme de l’expression anglo-saxonne « Magnetisation Transfert Contrast ») ou une combinaison de deux de ces modules ou de ces trois modules. Le module préparatoire PREP1 est configuré de sorte que l’aimantation longitudinale du sang A(Blood) et celle du myocarde sain A(Musc) s’annulent au même instant te. À ce même instant te, l’aimantation longitudinale des lésions A(Cica) est nettement supérieure à zéro. En faisant l’acquisition des signaux issus de la zone à imager à cet instant te, on obtient une image présentant un contraste très élevé entre les pixels ou voxels correspondant au sang et au myocarde sain qui sont noirs et les pixels ou voxels correspondant aux lésions, globalement blancs. La première étape d’acquisition ACQ1 en inversion-récupération comprend ensuite une première séquence de lecture LE1 comprenant une impulsion de 90° appliquée à l’instant te et un gradient de lecture pour lire l’aimantation transversale de la zone à imager. Le temps d’inversion TI est la durée séparant l’impulsion de 180° de la première séquence de lecture LE1 de la séquence élémentaire ACQ1. Afin d’obtenir le meilleur contraste entre les lésions myocardiques et le sang ainsi qu’entre les lésions myocardiques et le myocarde sain, on fait avantageusement débuter la séquence de lecture LE1 à l’instant te où les aimantations longitudinales du sang et du myocarde s’annulent afin de générer l’image présentant le meilleur contraste. Dans l’exemple de la FIG. 2 , le premier module de lecture LE1 de l’acquisition sang noir est espacé temporellement du module préparatoire PREP1 de l’acquisition sang noir. En variante, le premier module de lecture LE1 débute dès que le module préparatoire PREP1 se termine. Il en est de même pour le positionnement temporel relatif entre le module préparatoire PREP2 de l’acquisition sang blanc et le module de lecture LE2 de l’acquisition sang blanc. Dans l’exemple de la FIG. 2 , l’impulsion d’inversion IMP1 est générée avant le module préparatoire PREP1. En variante, le module préparatoire PREP1 est généré avant l’impulsion d’inversion IMP1. Le premier module de lecture LE1 de la séquence d’acquisition ACQ1 permet d’acquérir des premiers signaux en sang noir permettant de générer une première image IM1 en sang noir. Dans un mode de réalisation appelé « Dixon noir » qui sera détaillé plus loin, on acquiert également lors de la première étape d’acquisition ACQ1, les deuxièmes signaux en sang noir permettant de générer une deuxième image élémentaire en sang noir IM1’ par une deuxième séquence de lecture LE1’ de la séquence d’acquisition ACQ1 débutant à un instant ayant une deuxième durée d’écho TE2 différente de la première durée d’écho TE1 de l’instant auquel débute la première séquence de lecture LE1. Par durée d’écho d’une séquence de lecture, on entend la durée entre l’instant de l’impulsion RF de 90° appliquée à l’instant te (noté TE dans l’état de la technique) par le premier module de lecture LE1 et l’écho qui sera généré par cette impulsion et qui sera enregistré par la séquence de lecture. La deuxième image élémentaire en sang noir IM1’ générée à partir des deuxièmes signaux en sang noir est avantageusement utilisée avec la première image élémentaire en sang noir IM1 dans une mise en œuvre d’une méthode de Dixon dite « Dixon noir » détaillée plus loin. Comme il sera vu plus loin, les durées d’écho TE1 et TE2 sont prédéterminées de sorte que des signaux dits signaux d’eau et des signaux dits signaux de graisse soient respectivement en phase (par exemple, apparaissant tous deux sombres) et déphasés (par exemple, les uns apparaissant clairs et les autres apparaissant sombres). Les signaux d’eau sont caractéristiques des molécules d’eau dans le cœur et les signaux de graisse sont caractéristiques des tissus adipeux. Les durées d’écho TE1 et TE2 dépendent des caractéristiques du système S, notamment du dispositif d’imagerie IRM B, et des caractéristiques de l’impulsion de 90° appliquée à l’instant te. Avantageusement, on peut également acquérir des signaux permettant de générer lors de la première étape d’acquisition ACQ1 d’autres images élémentaires en sang noir à d’autres durées d’écho différentes des première et deuxième durées d’écho TE1 et TE2. Ces autres durées d’écho correspondent à des instants où les signaux d’eau et les signaux de graisse sont soit en phase, soit déphasés. Ces autres images élémentaires en sang noir peuvent être utilisées en combinaison avec la première image élémentaire en sang noir IM1 et la deuxième image élémentaire en sang noir IM1’ dans une mise en œuvre d’une méthode de Dixon. Acquisition en sang blanc La première image élémentaire en sang blanc IM2 de la zone à imager est générée à partir de premiers signaux en sang blanc acquis en mettant en œuvre l’étape d’acquisition en sang blanc ACQ2 comprenant un module préparatoire PREP2 suivie d’un deuxième module de lecture LE2 de l’étape d’acquisition en sang blanc ACQ2. Avantageusement, le module préparatoire PREP2 est identique au module préparatoire PREP1 de l’étape d’acquisition en sang noir ACQ1, mais l’invention s’applique aussi lorsque ces modules sont distincts. Le module préparatoire PREP2 est, par exemple, une séquence adiabatique en T1rho. En variante, le module PREP2 comprend au moins une séquence préparatoire prise parmi un module pondéré en T2 et un module préparatoire de type MTC (acronyme de l’expression anglo-saxonne « Magnetisation Transfert Contrast ») ou une combinaison de deux de ces modules ou de ces trois modules. Le deuxième module de lecture LE2 comprenant un gradient de lecture pour lire l’aimantation transversale de la zone à imager. Ce deuxième module de lecture LE2 peut être réalisé en écho de gradient ou en écho de spin, tout comme le premier module de lecture LE1 de l’étape d’acquisition en sang noir ACQ1. Les premier et deuxième modules de lecture LE1 et LE2 peuvent être identiques ou différents. La durée D2 séparant le deuxième module de lecture LE2 de l’acquisition en sang blanc ACQ2 est définie de sorte que l’aimantation longitudinale du sang A(Blood) est supérieure à celle du Myocarde A(MUSC) ce qui conduit à générer une image dans laquelle les pixels ou voxels du sang sont blancs, c’est-à-dire avec une forte luminance, et dans laquelle les pixels des tissus du myocarde sont un peu moins lumineux que ceux du sang comme on peut le déduire des courbes représentées en FIG. 2 . Ces images permettent de visualiser parfaitement l’anatomie cardiaque permettant de délimiter le myocarde sur cette image, ce qui n’est pas possible sur une image en sang noir. Le deuxième module de lecture LE2 de l’acquisition en sang blanc ACQ2 permet d’acquérir des premiers signaux en sang blanc permettant de générer une première image IM2 en sang blanc. Dans un mode de réalisation appelé « Dixon blanc » qui sera détaillé plus loin, on acquiert, lors de l’étape d’acquisition en sang-blanc ACQ2, par le deuxième module de lecture LE2, des deuxièmes signaux en sang blanc, permettant de générer une deuxième image élémentaire en sang blanc IM2’ à une durée d’écho TE2 différente de la durée d’écho TE1 de l’instant auquel débute la deuxième séquence de lecture LE2. Cette deuxième image élémentaire en sang blanc IM2’ est avantageusement utilisée avec la première image élémentaire en sang blanc IM2 dans une application d’une méthode de Dixon dite « Dixon blanc » détaillée plus loin. De même que pour l’acquisition en sang noir, les durées d’écho TE1 et TE2 sont prédéterminées de sorte que les signaux d’eau et les signaux de graisse soient respectivement, à la durée d’écho TE1, en phase et, à la durée d’écho TE2, déphasés. Les signaux d’eau sont caractéristiques des molécules d’eau dans le cœur et les signaux de graisse sont caractéristiques des tissus adipeux du cœur. Par exemple, la deuxième séquence de lecture LE2 débute par l’émission d’une impulsion RF à 90° faisant vibrer les protons qui génèrent des échos à différents instants ultérieurs à l’instant de l’émission de l’impulsion RF à 90°. Par exemple, les durées d’écho TE1 et TE2 correspondent au premier et au deuxième instant ultérieurs. Les durées d’écho TE1 et TE2 dépendent des caractéristiques du système S, notamment du dispositif d’imagerie IRM B, et des caractéristiques de l’impulsion de 90° appliquée à l’instant te. Avantageusement, on peut également générer lors de la deuxième étape d’acquisition ACQ2 d’autres images élémentaires en sang blanc à d’autres durées d’écho différentes des durées d’écho TE1 et TE2. Ces autres durées d’écho correspondent à des instants où les signaux d’eau et les signaux de graisse sont soit en phase, soit déphasés. Ces autres images élémentaires en sang blanc peuvent être utilisées en combinaison avec la première image élémentaire en sang blanc IM2 et la deuxième image élémentaire en sang blanc IM2’ dans une mise en œuvre d’une méthode de Dixon. Il sera expliqué par la suite comment, en utilisant les images IM1, IM2, et IM1’ et éventuellement les autres images élémentaires en sang noir dans le mode de réalisation « Dixon noir », ou IM2’ et éventuellement les autres images élémentaires en sang blanc dans le mode de réalisation « Dixon blanc », il est possible d’améliorer la détection de lésions et leur distinction des tissus adipeux du cœur, et donc leur caractérisation, notamment leur dimensionnement. Synchronisation des étapes d’acquisition avec les cycles cardiaques Préférentiellement, l’unité de traitement TC est configurée pour synchroniser la séquence d’acquisition SE avec l’électrocardiogramme E. A cet effet, l’unité de traitement TC utilise l’électrocardiogramme E pour générer des commandes de déclenchement des séquences d’acquisition à destination du dispositif RF, du générateur de gradient et éventuellement du générateur du champ magnétique principal. Avantageusement, la séquence d’acquisition SE comprend, comme visible en FIG. 3 , une pluralité de séquences d’acquisition élémentaires SEi, avec i = 1 à N, où N est supérieur à 1 où i est l’indice de la séquence élémentaire, dont les étapes d’acquisition ACQ1, ACQ2 sont identiques. i= 1 sur la FIG. 2 . Chaque séquence d’acquisition élémentaire SEi est, avantageusement mise en œuvre lors de deux cycles cardiaques consécutifs, de préférence lors de deux inter-battements consécutifs C1, C2 référencés sur la FIG. 2 constituant un couple d’inter-battements CBi référencé sur la FIG. 1 . Un intérêt est de minimiser le temps d’acquisition et donc de minimiser les mouvements du cœur entre les différentes acquisitions et les décalages spatiaux entre les images IM1 et IM2, et IM1’ et IM2’, ainsi qu’éventuellement les autres images élémentaires en sang noir ou les autres images élémentaires en sang blanc le cas échéant. Dans la suite du texte, on nomme battement, un complexe QRS, et un inter-battement, une phase d’un cycle cardiaque située entre deux battements consécutifs. Avantageusement, les séquences d’acquisition élémentaires consécutives SEi sont mises en œuvre lors de couples d’inter-battements CBi consécutifs. Chaque séquence d’acquisition élémentaire SEi comprend : Lors du premier inter-battement C1 du couple d’inter-battements CBi, l’étape d’acquisition sang noir ACQ1; Lors du deuxième inter-battement C2 du couple d’inter-battements CBi, l’étape d’acquisition en sang blanc ACQ2. Un intérêt est de minimiser le temps d’acquisition et donc de minimiser les mouvements du cœur entre les différentes acquisitions et les décalages spatiaux entre les images IM1 et IM2, et IM1’ et IM2’, ainsi qu’éventuellement les autres images élémentaires en sang noir ou les autres images élémentaires en sang blanc le cas échéant, acquises lors des différentes séquences élémentaires SEi. Avantageusement, comme représenté sur la FIG. 2 , la séquence d’acquisition SE et l’électrocardiogramme E sont synchronisés de sorte que les premier et deuxième modules de lecture LE1, LE2 soient mis en œuvre lors d’une même phase de cycles cardiaques respectifs C1, C2. Avantageusement, cette phase est un inter-battement. Avantageusement, cette phase est la diastole. Avantageusement, la séquence d’acquisition SE et l’électrocardiogramme E sont synchronisés de sorte que les modules de lecture LE1, LE2 des étapes d’acquisition sang noir et sang blanc ACQ1, ACQ2 soient mises en œuvre à des mêmes instants de ces cycles cardiaques respectifs C1, C2. Ces instants sont définis par rapport à une même référence temporelle des cycles cardiaques C1, C2. La référence temporelle est, par exemple ; le maximum du complexe QRS. Ces instants sont séparés d’une même durée D2’ du maximum de l’onde R dans l’exemple de la FIG. 2 . La synchronisation des premier et deuxième modules de lecture LE1 LE2 des séquences d’acquisition en sang noir et en sang blanc ACQ1, ACQ2 et, comme nous le verrons par la suite, de différents modules de lecture d’étapes d’acquisition en sang blanc d’une part et des différents modules de lecture d’étapes d’acquisition en sang noir d’autre part, permet de générer des images du cœur à des instants où le cœur occupe la même position dans un référentiel fixe par rapport à l’aimant principal ce qui permet de superposer les images obtenues sans qu’un recalage soit nécessaire ou en effectuant un recalage simple. L’invention s’applique également lorsque l’ordre des étapes d’acquisition est différent. On peut par exemple mettre en œuvre plusieurs étapes d’acquisition sang noir ACQ1 lors d’inter-battements consécutifs puis plusieurs étapes d’acquisition sang blanc ACQ2 lors d’inter-battements consécutifs et inversement. On peut également mettre en œuvre au moins une étape d’acquisition sang noir ACQ1 et au moins une étape d’acquisition sang-blanc ACQ2 lors d’un même inter-battement. En variante, au moins une étape d’acquisition sang blanc ACQ2 est espacée d’une étape d’acquisition sang noir ACQ1 la plus proche temporellement. Acquisition de coupes Avantageusement, l’unité de traitement est commande TC est configurée de sorte à générer de commandes à destination du dispositif IRM pour acquérir des signaux de coupes respectives réparties selon un axe prédéfini du cœur. L’axe est avantageusement le grand axe du cœur. Les coupes obtenues sont alors des coupes dites petit axe. Un avantage est de permettre une excellente visualisation des deux ventricules. Toutefois, l’invention s’applique aussi au cas où les coupes sont réparties le long d’un autre axe du cœur, par exemple un axe en 2 cavités (axe long vertical) ou 4 cavités (axe long horizontal) du cœur. Chaque coupe présente une épaisseur définie selon l’axe et est centrée sur un plan de coupe prédéfini perpendiculaire à l’axe. Par coupe, on entend dans la présente demande, une tranche ou couche perpendiculaire à l’axe g et présentant une épaisseur prédéfinie selon l’axe. Avantageusement, les coupes sont contiguës selon l’axe. Cela est réalisé par les commandes générées par le choix des commandes générées à destination du générateur de gradient GEN_GRAD en synchronisant les commandes à destination du générateur de gradient GEN_GRAD et à destination du dispositif RF D_RF. Avantageusement, on acquiert les signaux selon des coupes accolées ou se recouvrant partiellement. Cela permet d’imager complètement le cœur. Avantageusement, le générateur de gradient GEN_GRAD est commandé de sorte que l’on puisse générer plusieurs images bidimensionnelles de chaque coupe, à partir des signaux acquis lors de la séquence d’acquisition SE. La FIG. 4 représente une vue tridimensionnelle (3D) d’un cœur comportant une pluralité de plans de coupe notés PC k répartis le long le grand axe g, avec k= 1 à K, K étant un entier supérieur à 1. Les plans de coupe sont répartis depuis l’apex AP jusqu’à la base BA du cœur CO. Par conséquent, les coupes sont des coupes dites « coupes petit axe ». Seules les images issues de la coupe centrée sur le plan de coupe PC k sont représentées sur la FIG. 4 . De préférence, on génère plusieurs premières (et éventuellement deuxièmes et autres) images élémentaires en sang noir IM1 k (j) et/ou plusieurs premières (et éventuellement deuxièmes et autres) images élémentaires en sang blanc IM2 k (j) avec j= 1 à J, J étant un entier supérieur ou égal à 2 pour au moins un plan de coupe PC k , par exemple pour chaque plan de coupe PC k . Cela permet de rendre plus robuste l’analyse des images obtenues. En variante, le système est configuré pour acquérir des signaux provenant d’un volume, par exemple de la totalité du cœur de sorte à permettre la génération d’images tridimensionnelles. Avantageusement, la séquence d’acquisition SE est mise en œuvre alors que le patient est en apnée. Un avantage est d’obtenir des images parfaitement recalées qui permettent de limiter, simplifier ou de se passer d’un recalage d’images. En variante, la séquence d’acquisition SE est mise en œuvre en respiration libre. L’acquisition en respiration libre présente des avantages temporels. En effet, l’acquisition en apnée doit être rapide ce qui entraîne la nécessité de réduire le temps d’acquisition de quelques secondes à quelques minutes et implique souvent de devoir réduire la zone à imager par exemple en se limitant à une portion 3D. Or, la séquence d’acquisition SE étant synchronisée avec l’ECG de sorte que les séquences de lecture soient mises en œuvre à un même marqueur temporel de différents cycles cardiaques, l’acquisition en apnée conduit à générer un nombre d’images limité. Génération des images L’unité de traitement TC est configurée pour générer GEN, par des techniques de reconstruction connues de l’homme du métier, des images de la zone à imager. On peut, par exemple utiliser l’algorithme GRAPPA ou l’algorithme SENSE (et sa version itérative). L’étape de génération comprend une étape de génération des images élémentaires bidimensionnelles (2D) ou tridimensionnelles (3D) de la zone à imager à partir des signaux acquis lors de la séquence d’acquisition SE. Dans le cas 2D, on génère avantageusement, pour chaque étape d’acquisition en sang noir ACQ1, une première image en sang noir IM1, et éventuellement une deuxième image en sang noir IM1’ et d’autres images en sang noir dans le mode « Dixon noir », à partir des signaux acquis lors de l’étape d’acquisition en sang noir ACQ1 et, pour chaque étape d’acquisition en sang blanc ACQ2, une première image en sang blanc IM2, et éventuellement une deuxième image en sang blanc IM2’ et d’autres images en sang blanc dans le mode « Dixon blanc », à partir des signaux acquis lors de l’étape d’acquisition en sang blanc ACQ2. Les images élémentaires IM1, IM2, IM1’, IM2’ sont avantageusement générées en niveau de gris. Chaque image comprend un ensemble d’éléments unitaires de type pixels ou voxels caractérisé, chacun, par une intensité I susceptible de prendre un ensemble de N valeurs (N étant un nombre entier fini supérieur à 1) correspondant à N niveaux de gris allant de 0 et N-1. Par exemple, cette valeur peut prendre 256 valeurs comprises entre 0 et 255, mais N n’est pas limité à 256. Cette valeur peut avantageusement prendre 4096 valeurs entre 0 et 4095. L’unité de traitement TC est également configurée pour utiliser les images élémentaires obtenues pour caractériser les lésions du cœur et/ou les tissus adipeux, par exemple du myocarde comme nous le verrons plus en détail dans la suite du texte. Les images élémentaires générées par l’unité de traitement TC peuvent être destinées à être affichées sur un écran de l’interface homme-machine INT. Recalage Avantageusement, le procédé est dépourvu d’étape de recalage d’images. En variante, l’étape de génération d’images GEN comprend le recalage de premières images élémentaires en sang noir entre elles, et/ou le recalage de deuxièmes images élémentaires en sang noir entre elles, et/ou le recalage d’autres images élémentaires en sang noir entre elles, et/ou le recalage de premières images élémentaires en sang blanc entre elles, et/ou le recalage de deuxièmes images élémentaires en sang blanc, et/ou le recalage d’autres images élémentaires en sang blanc entre elles, et/ou le recalage de premières (et/ou deuxièmes et/ou autres) images élémentaires en sang noir et en sang blanc entre elles. Cela permet, notamment lorsque le patient est en respiration libre pendant la séquence d’acquisition SE de limiter les effets de la respiration sur la position du cœur et donc d’éviter les décalages spatiaux induits par la respiration sur les images et susceptibles d’affecter la précision et la fiabilité des analyses de ces images ou de combinaison de ces images. En effet, le rythme de la respiration est a priori différent du rythme cardiaque, mais même si des corrélations existent entre ces deux rythmes, il est possible que la respiration s’accélère alors que le battement cardiaque reste stable ou inversement. Avantageusement, le procédé comprend le recalage de premières images élémentaires en sang noir et/ou de deuxièmes images élémentaires en sang noir et/ou d’autres images élémentaires en sang noir d’une même coupe. Avantageusement, le recalage est réalisé en utilisant mettant en œuvre un algorithme de recalage d’images non rigide. Avantageusement, le procédé comprend le recalage de premières images élémentaires en sang blanc et/ou de deuxièmes images élémentaires en sang blanc et/ou d’autres images élémentaires en sang blanc d’une même coupe. Avantageusement, le recalage est réalisé en utilisant mettant en œuvre un algorithme de recalage d’images non rigide. Avantageusement, le procédé comprend le recalage de premières images élémentaires en sang noir IM1 et en sang blanc IM2 entre elles. Avantageusement, le procédé comprend le recalage de deuxièmes images élémentaires en sang blanc IM2’ et de deuxièmes images élémentaires en sang noir IM1’ d’une même coupe. Avantageusement, le procédé comprend le recalage d’autres images élémentaires en sang blanc IM2’i et d’autres images élémentaires en sang noir IM1’i d’une même coupe Avantageusement, ce recalage est réalisé en utilisant mettant en œuvre un algorithme de recalage d’images non rigide. Avantageusement ces algorithmes sont identiques. Il est possible de choisir un algorithme différent pour le traitement des premières, des deuxièmes et des autres images élémentaires en sang noir et en sang blanc, mais il est préférable de choisir le même algorithme par facilité d’implémentation. Le recalage améliore sensiblement la qualité, notamment le contraste, d’une image issue d’une pluralité de premières, deuxièmes et autres images élémentaires d’une même coupe. Par ailleurs, il permet de réduire les artefacts liés à la respiration. Selon un premier exemple, au moins un des algorithmes non rigides est un algorithme basé sur la méthode de l'information mutuelle entre images fondée sur des relations statistiques. La fonction à optimiser peut-être mise en œuvre par un critère de similarité statistique. Un intérêt de cette méthode est que l'appariement entre attributs homologues d’images d’une même coupe est indépendant de leur position géométrique. Par ailleurs, cette méthode est particulièrement performante pour recaler des premières et/ou deuxièmes et/ou autres images élémentaires présentant des contrastes différents, telles que les images en sang noir et en sang blanc. Selon un deuxième exemple compatible avec le premier exemple, au moins un des algorithmes non rigides est basé sur un modèle de transformation est mis en œuvre. Le modèle de transformation permet de déterminer des fonctions permettant de minimiser l’écart entre deux images. L’écart peut être traduit par une erreur géométrique à minimiser. Différentes approches peuvent être utilisées telles que celles se basant sur l'extraction à partir de chacune des images de primitives géométriques ou de descripteurs de formes tels que des points saillants, des singularités de formes ou de contours. Une approche paramétrique ou non paramétrique peut être utilisée. Selon un exemple d’optimisation d’un modèle de transformation ou d’un critère de similarité, la méthode des moindres carrés peut être utilisée. D’autres méthodes d’optimisation peuvent être mises en œuvre telles que la descente de gradients. Toutefois, cette dernière méthode s’applique plus particulièrement sur les intensités d’images et n’est pas optimale dans le cadre de l’invention puisqu’on cherche à optimiser la netteté et le contraste de l’image fusionnée. Néanmoins, l’invention inclut ce mode de réalisation. Le recalage peut être réalisé en choisissant une image de référence et en déterminant une fonction de transformation des autres images de la même coupe vis-à-vis de cette image. Chaque image est alors recalée en optimisant une transformation pour obtenir l’image de référence selon un critère géométrique à partir de l’image considérée. Lors de l’acquisition d’images tridimensionnelles, il est possible d’acquérir plusieurs images tridimensionnelles du cœur, que l’on peut éventuellement recaler. Combinaison d’images Lorsqu’une pluralité d’images élémentaires d’une même coupe est générée, il est possible de réaliser des opérations visant à combiner, c’est-à-dire fusionner ces images afin de produire une unique image combinée par coupe. Avantageusement, l’étape de génération des images GEN comprend, pour au moins une coupe d’indice k, par exemple pour chaque coupe, la combinaison de premières (ou de deuxièmes ou d’autres) images en sang blanc de la coupe IM2 k (j), par exemple pour j = 1 à J de sorte à obtenir une première image combinée ISB k en sang blanc de la coupe. Dans le mode de réalisation « Dixon blanc », on obtient également une deuxième image combinée ISB2 k en sang blanc de la coupe, et éventuellement d’autres images combinées en sang blanc de la coupe. Avantageusement, le procédé comprend, pour au moins une coupe, par exemple pour chaque coupe, la combinaison de premières (ou de deuxièmes ou d’autres) images en sang noir IM1 k (j), par exemple pour j = 1 à J de la coupe d’indice k de sorte à obtenir une image combinée en sang noir ISN k de la coupe. Dans le mode de réalisation « Dixon noir », on obtient également une deuxième image combinée ISN2 k en sang noir de la coupe, et éventuellement d’autres images combinées en sang noir de la coupe. Cela permet de réduire le bruit et augmenter le rapport signal sur bruit. La combinaison des images peut être réalisée avant, pendant ou après la génération GEN des images. Selon un exemple, la combinaison est un moyennage. Le moyennage est, par exemple, effectué dans l’espace image ou dans l’espace de Fourier (i.e., le domaine des fréquences, avant reconstruction des images). Ces solutions sont peu coûteuses en calculs et rapides. Le moyennage présente l'avantage de conserver le détail de l’image, puisqu'il accroît le rapport signal sur bruit (SNR). Cette technique permet de lisser le bruit pour réduire les artefacts résiduels de l’image. En outre, le moyennage permet d’améliorer la profondeur de bit de l’image numérique au-delà de ce qui est possible avec une image unique. Un intérêt de l’étape de moyennage des images réalisées d’une même coupe est de réduire la déviation maximum. L'amplitude du bruit diminue comme la racine carrée du nombre d'images utilisées, c'est-à-dire qu'avec seulement 4 images, on peut réduire l'amplitude du bruit par un facteur deux. Selon un exemple d’une acquisition en respiration libre d’une durée de 2min, il est possible de recueillir 4 à 5 images par plan de coupe, ce qui permet d’obtenir de bonnes performances de réduction de bruit. Dans un exemple de réalisation, la combinaison des images peut en variante être mise en œuvre par reconstruction itérative compensée en mouvement. Autrement dit, ce type de combinaison est mis en œuvre pendant la reconstruction des images. Des techniques de reconstruction IRM compensées sont notamment décrites dans les articles suivants: Odille F, et al., « Generalized reconstruction by inversion of coupled systems (GRICS) applied to free-breathing MRI » Magnetic Resonance in Medicine, 2008 ; et “3D whole-heart isotropic sub-millimeter resolution coronary magnetic resonance angiography with non-rigid motion-compensated PROST”, Bustin A, et al, Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance, 2020. Avantageusement, les premières (ou deuxièmes ou autres) images élémentaires d’une part en sang noir et d’autre part en sang blanc sont respectivement combinées de manière à produire une image sang noir combinée ISN k et une image sang blanc combinée ISB k par coupe. Dans le mode de réalisation « Dixon blanc », on obtient avantageusement une deuxième image combinée ISB2 k en sang blanc de la coupe, et éventuellement d’autres images combinées en sang blanc de la coupe. Dans le mode de réalisation « Dixon noir », on obtient avantageusement une deuxième image combinée ISN2 k en sang noir de la coupe, et éventuellement d’autres images combinées en sang noir de la coupe. Dans la suite, il sera entendu par, première image en sang blanc de référence, une image issue de la première image en sang blanc. Par exemple, la première image en sang blanc de référence pourra être une combinaison de N premières images en sang blanc (combinées ou élémentaires) générées à partir d’acquisitions en sang blanc ACQ2 de séquences d’acquisition élémentaires SEi respectives, avec i = 1 à N, où N est supérieur à 1 et où i est l’indice de la séquence élémentaire. En variante, la première image en sang blanc de référence est une image en sang blanc (combinée ou élémentaire). De même, il sera entendu par, première image en sang noir de référence, une image issue de la première image en sang noir. Par exemple, la première image en sang noir de référence pourra être une combinaison de N premières images en sang noir (combinées ou élémentaires) générées à partir d’acquisitions en sang noir ACQ1 de séquences d’acquisition élémentaires respectives SEi, avec i = 1 à N, où N est supérieur à 1 et où i est l’indice de la séquence élémentaire. En variante, la première image en sang noir de référence est une image en sang noir (combinée ou élémentaire). Les expressions « deuxième image en sang blanc de référence » et « deuxième image en sang noir de référence » sont définies de la même manière, en relation avec la deuxième image en sang blanc et la deuxième image en sang noir, acquises à la deuxième durée d’écho TE2 d’un couple d’inter-battements. Lors de l’acquisition d’images tridimensionnelles, il est possible d’acquérir plusieurs images tridimensionnelles du cœur, que l’on peut combiner, par exemple moyenner pour obtenir une unique image tridimensionnelle du cœur. Caractérisation des lésions et /ou de tissus adip eux Comme vu précédemment, lors de la séquence d’acquisition SE, on acquiert des premiers signaux en sang noir pour la génération de premières images élémentaires en sang noir IM1 et des premiers signaux en sang blanc pour la génération de premières images élémentaires en sang blanc IM2. De même, dans le mode de réalisation dit « Dixon blanc », on acquiert des deuxièmes signaux en sang blanc pour la génération de deuxièmes images élémentaires en sang blanc IM2’ et éventuellement d’autres images élémentaires en sang blanc. Dans le mode de réalisation dit « Dixon noir », on acquiert des deuxièmes signaux en sang noir pour la génération de deuxièmes images élémentaires en sang noir IM1’ et éventuellement d’autres images élémentaires en sang noir. On génère ces premières, deuxièmes et autres images élémentaires IM1, IM2, éventuellement IM1’, et éventuellement IM2’, à partir des signaux acquis. Avantageusement, mais non nécessairement, ces premières, deuxièmes, et autres images élémentaires IM1, IM2, IM1’, IM2’, sont générées à partir de signaux acquis en mettant en œuvre une séquence d’acquisition. Cette séquence d’acquisition comprend des étapes d’acquisition sang-blanc ACQ2. Chaque étape d’acquisition sang-blanc ACQ2 est distincte d’une séquence d’inversion-récupération. En d’autres termes, cette séquence est dépourvue d’une impulsion d’inversion de l’aimantation longitudinale de la zone à imager . Par conséquent, contrairement à l’imagerie PSIR lors de l’acquisition sang blanc, l’aimantation longitudinale du myocarde n’est pas annulée ce qui permet d’obtenir des images présentant un plus fort contraste entre les lésions et le sang et donc de favoriser le diagnostic et le traitement d’images. En variante, au moins une étape d’acquisition en sang-blanc est une séquence d’inversion récupération, par exemple une séquence PSIR. Avantageusement, l’acquisition sang blanc est configurée de sorte que lors de la mise en œuvre du module de lecture LE2, les aimantations longitudinales respectives du myocarde sain, du sang et des lésions soient positives et que l’aimantation longitudinale des lésions soit comprise entre l’aimantation du myocarde sain et celle du sang. Cela est obtenu par la configuration du module préparatoire PREP2 et celle du module de lecture LE2 et par le positionnement temporel relatif entre ces deux modules. Comme visible sur la FIG. 5 , le procédé d’imagerie comprend : la détermination DET, à partir d’une première image en sang noir, d’une première image en sang blanc, d’une deuxième image d’un type pris parmi sang blanc dans le mode de réalisation « Dixon blanc » et sang noir dans le mode de réalisation « Dixon noir », et éventuellement d’une autre image d’un type pris parmi sang blanc dans le mode de réalisation « Dixon blanc » et sang noir dans le mode de réalisation « Dixon noir », de premières données de localisation d’une lésion du myocarde et de deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Cette étape est mise en œuvre par l’unité de traitement TC qui utilise à cet effet des premières ou deuxièmes ou autres images sang blanc ISB, ISB2, et sang noir ISN, ISN2 générées par le procédé précédemment décrit. Dans un mode de réalisation dit « mode de fusion », il est avantageusement possible de générer une image où les premières données de localisation d’une lésion du myocarde et les deuxièmes données de positionnement de tissus adipeux sont différenciées. Dans un exemple détaillé par la suite, il sera décrit que la différenciation peut être effectuée par l’utilisation de différentes couleurs ou motifs représentatifs. Dans un mode de réalisation dit « mode de segmentation », il est avantageusement possible de déterminer des données quantitatives sur la base des premières données de localisation de lésion du myocarde et des deuxièmes données de positionnement des tissus adipeux. Dans ce mode de réalisation, une étape de segmentation SEG et une étape de segmentation préliminaire SEG sont avantageusement mises en œuvre. Chaque première image sang blanc ISB, ou deuxième image sang blanc ISB2, ou autre image sang blanc respectivement sang noir ISN, ISN2, ISN2, est une première (ou deuxième ou autre) image élémentaire IM1 k (j), IM2 k (j) ou une première (ou deuxième ou autre) image combinée en sang blanc ISB k , ISB2 k , respectivement en sang noir ISN k , ISN2 k . Dans la suite du texte, on considère, comme dans l’exemple de la FIG. 5 , que chaque première image sang blanc ISB, ou deuxième image sang blanc ISB2, ou autre image sang blanc est une première (ou deuxième ou autre) image combinée en sang blanc ISB k , ISB2 k et que chaque première image sang noir ISN, ou deuxième image sang noir ISN2, ou autre image sang noir est une première (ou deuxième ou autre) image combinée en sang noir ISN k , ISN2 k . L’invention permet de caractériser, de façon automatique, reproductible, fiable et précise une lésion cardiaque, et plus précisément des muscles cardiaques, notamment les lésions du myocarde, ainsi que des tissus adipeux. Segmentation Selon un exemple, une segmentation SEG est mise en œuvre en utilisant au moins une image parmi la première image en sang blanc ISB, ou la deuxième image en sang blanc ISB2 dans le cas du mode de réalisation « Dixon blanc », de sorte à générer des données de positionnement d’une première paroi L1 et d’une deuxième paroi L2 délimitant le myocarde M et entourant et délimitant une cavité du cœur, la première paroi L1 entourant la deuxième paroi L2. Les données de positionnement relatives à une paroi correspondent, par exemple, à l’identification des pixels constituant la paroi. Le résultat de cette segmentation est visible en FIG. 6 représentant schématiquement en haut à gauche une première image en sang blanc d’une coupe du cœur ISB k et en haut à droite la première image en sang blanc de la coupe sur laquelle la première paroi L1 et la deuxième paroi L2 obtenues lors de l’étape de segmentation sont représentés en traits noirs épais. Les images générées sont, par exemple en niveaux de gris. Les zones pointillées, à carreaux et à triangles de la FIG. 6 représentent des zones de plus grande intensité que les briques. Dans l’exemple de la FIG. 6 , la cavité du cœur est le ventricule gauche et la segmentation SEG est mise en œuvre de sorte à délimiter les parois L1, L2 de la partie du myocarde entourant et délimitant le ventricule gauche. Il est à noter que dans la présente description l’invention est décrite dans le cas où la cavité du cœur est le ventricule gauche, mais l’invention est applicable à toute cavité du cœur, telle que le ventricule droit et les oreillettes qui sont également entourées et délimitées par le myocarde et sujette à des lésions cardiaques. La deuxième paroi L2 est la paroi délimitant le myocarde et le ventricule gauche VG. La première paroi L1 entourant la deuxième paroi L2 est la paroi externe, c’est-à-dire tournée vers l’extérieur du ventricule gauche VG, de la partie du myocarde entourant le ventricule gauche VG. Il s’agit de l’épicarde. La deuxième paroi L2 est la paroi du myocarde délimitant le ventricule gauche. Il s’agit d’endocarde. Sur les images de la FIG. 6 qui sont des coupes du cœur ces parois L1, L2 forment des courbes fermées en ce qu’elles entourent complètement le ventricule gauche VG dans des coupes en petit axe. On comprend aisément qu’en 3D ces parois forment des surfaces. En variante, la segmentation est mise en œuvre de sorte à générer des données de positionnement d’une seule de ces deux parois, par exemple de la paroi externe du myocarde. La segmentation SEG est réalisée en mettant en œuvre une première fonction ou algorithme d’apprentissage, par exemple un réseau de neurones artificiels, pour segmenter une image en sang blanc de sorte à délimiter au moins une paroi du myocarde entourant et délimitant une cavité du cœur. Dans un exemple non limitatif, la première fonction d’apprentissage est un réseau de neurones. Le réseau de neurones artificiels utilisé pour la segmentation est avantageusement un réseau neuronal convolutif. Le réseau de neurones convolutif est, par exemple, de type U-Net ou de type transformeur aussi appelé modèle auto-attentif, par exemple, de type communément appelé swin transformer. Le réseau de neurones, ou plus généralement la première fonction d’apprentissage, est mis en œuvre sur des images bidimensionnelles (2D) et/ou sur des images tridimensionnelles (3D). Autrement dit, il est entraîné pour réaliser la segmentation souhaitée en recevant en entrée des images 2D et/ou 3D. Avantageusement, la première fonction d’apprentissage est entraînée, préalablement à la mise en œuvre du procédé selon l’invention, à partir d’images en sang blanc du cœur, générées à partir de signaux acquis lors d’étapes respectives d’acquisition en sang blanc distinctes de séquences d’inversion récupération, et labellisées par des spécialistes, c’est-à-dire segmentées par des spécialistes, de sorte que la première fonction d’apprentissage entraînée recevant des données d’entrée comprenant une image en sang blanc du cœur, soit apte à segmenter de façon à délimiter au moins une paroi du myocarde entourant et délimitant une cavité du cœur. La première fonction d’apprentissage est, par exemple, configurée pour délivrer, à partir d’une image d’entrée en sang blanc générée à partir de signaux acquis lors d’une étape d’acquisition en sang blanc distincte d’une séquence d’inversion récupération, une image de sortie dans laquelle les pixels ou voxels correspondant aux parois ou contours L1 et L2 sont colorisés dans une intensité ou couleur prédéterminée ou dans des couleurs respectives prédéterminées. Propagation Le procédé peut comprendre une étape de propagation des parois détectées lors de l’étape de segmentation SEG, sur au moins une première image en sang noir (et/ou une deuxième ou autre image en sang noir dans le mode de réalisation « Dixon noir »). Autrement dit, le procédé peut comprendre une étape de report REP, c’est-à-dire la propagation, comprenant, l’identification, sur une première (ou deuxième ou autre) image en sang noir ISN k , ISN2 k , des pixels ou voxels correspondant aux parois L1 et L2 identifiées lors de la segmentation SEG. Sur la FIG. 6 , on a représenté schématiquement en bas à gauche une première image en sang noir ISN k de la coupe du cœur et en bas à droite la première image en sang noir sur laquelle on a représenté en traits noirs épais les parois L1 et L2 détectées lors de l’étape de segmentation SEG. L’identification, sur la première image en sang noir ISN k , des pixels ou voxels correspondant à la première paroi L1 et respectivement à la deuxième paroi L2 est déterminée à partir des positions des pixels ou voxels correspondant à ces parois sur la première image en sang blanc ISB k . Ces pixels ou voxels peuvent présenter les mêmes positions respectives sur la première image en sang blanc et sur la première image en sang noir lorsque l’on considère que ces images sont recalées spatialement et car ces images présentent la même taille et la même résolution. Un décalage spatial prédéterminé ou calculé peut en variante être appliqué à ces pixels ou voxels lorsqu’on estime qu’un décalage spatial existe entre ces images. Le report peut comprendre l’annotation ou la colorisation des pixels ou voxels correspondant aux parois L1 et L2. Avantageusement, la caractérisation comprend la segmentation pour chaque première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon blanc ») image en sang blanc ISB k de sorte à générer des données de positionnement respectives obtenues à partir des premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon blanc ») images en sang blanc ISB k respectives. Avantageusement, la caractérisation comprend le report sur chaque première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir ISN k , des pixels ou voxels correspondant aux parois L1 et L2 identifiées lors de la segmentation SEG, à partir d’une des premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon blanc ») images en sang blanc ISB k . Les pixels ou voxels reportés sur les différentes images en sang noir ou images combinées en sang noir sont avantageusement identifiés à partir de premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon blanc ») images en sang blanc respectives. Avantageusement, les données de positionnement utilisées pour le report sur une image en sang noir ISN k sont générées à partir d’une première image en sang blanc ISB k (ou d’une deuxième ou autre image en sang blanc ISB2 k ) générée à partir de signaux mesurés lors d’une même séquence d’acquisition élémentaire. Ainsi, on reporte avantageusement les données de positionnement générées à partir d’une image combinée en sang blanc ISB k (ou d’une deuxième ou autre image en sang blanc ISB2 k d’ordre k sur une image combinée en sang noir ISN k d’ordre k. Étape de c aractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse CAR L’étape de caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse CAR consiste à caractériser le cœur du point de vue des lésions et/ou des tissus adipeux en utilisant une ou plusieurs premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image(s) sang-noir ISN k ISN2 k , et des données de positionnement d’au moins une paroi, par exemple de la deuxième paroi L2, obtenues à partir d’une ou plusieurs premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon blanc ») images en sang blanc ISB k , ISB2 k . Cette étape permet avantageusement de générer des données caractérisant le cœur du point de vue des lésions et/ou des tissus adipeux. Cette étape est mise en œuvre par l’unité de traitement CT. L’étape de caractérisation CAR peut comprendre une étape de détection de lésion et/ou de détection DEG de tissus adipeux, et/ou une étape de caractérisation géométrique de lésion CAE et/ou une étape de caractérisation CAG de tissus adipeux du cœur. Avantageusement, lorsqu’une lésion est détectée, l’étape de caractérisation de lésion CAE est mise en œuvre. Autrement dit, l’étape de caractérisation de lésion CAE peut être mise en œuvre uniquement à condition qu’une lésion soit détectée lors de l’étape de détection DE. En variante, l’étape de détection DE est mise en œuvre après l’étape de caractérisation de lésion CAE ou après une des étapes de cette étape de caractérisation de lésion effective CAE. En variante, l’étape caractérisation géométrique de lésion CAE est dépourvue d’étape de détection DE. Avantageusement, lorsqu’un tissu adipeux est détecté, l’étape de caractérisation CAG de tissus adipeux du cœur est mise en œuvre. Autrement dit, l’étape de caractérisation CAG de tissus adipeux du cœur peut être mise en œuvre uniquement à condition qu’un tissu adipeux du cœur soit détecté lors de l’étape de détection DE. En variante, l’étape de détection DEG de tissus adipeux du cœur est mise en œuvre après l’étape de caractérisation CAG de tissus adipeux du cœur ou après une des étapes de cette étape de caractérisation CAG de tissus adipeux du cœur. En variante, l’étape caractérisation CAG de tissus adipeux du cœur est dépourvue d’étape de détection DEG de tissus adipeux du cœur. Comme évoqué précédemment, dans les images en sang noir, les lésions (ou encore appelées cicatrices) se distinguent souvent difficilement de tissus tels que les tissus adipeux. Ainsi, le procédé selon l’invention permet avantageusement de détecter et caractériser, dans un premier temps, les tissus adipeux du cœur à partir d’une ou plusieurs images en sang noir, de sorte à distinguer a posteriori les zones correspondant à une ou plusieurs lésions. Ainsi, dans une étape de segmentation préliminaire SP, une zone susceptible de contenir les lésions et/ou des tissus adipeux est détectée dans au moins une image en sang noir ISN k de sorte à générer des données de positionnement d’au moins une lésion cardiaque et de tissus adipeux du cœur éventuellement présents sur la figure, la segmentation préliminaire SP utilisant des données de positionnement de la première paroi L1 et éventuellement celles de la deuxième paroi L2, générées lors de l’étape de segmentation SEG. Puis, sont mises en œuvre l’étape de caractérisation CAG de tissus adipeux du cœur et/ou de détection DEG de tissus adipeux du cœur. Les résultats de ces étapes permettent de mettre en œuvre l’étape de caractérisation de lésion CAE et/ou de détection de lésion DE. L’étape de caractérisation de lésion CAE comprend éventuellement les étapes suivantes : calcul CTA de taille de lésion CIC à partir des données de positionnement de la première paroi L1 et éventuellement de la deuxième paroi L2 issues de l’étape de segmentation SEG, et éventuellement des données issues de l’étape caractérisation CAG de tissus adipeux et/ou de détection DEG de tissus adipeux calcul CTT d’au moins un degré de transmuralité TR de la lésion CIC à partir de première paroi L1 et de la deuxième paroi L2 issues de l’étape de segmentation SEG. Ces calculs sont effectués en utilisant un ensemble d’au moins une première (ou deuxième et/ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir. Par taille d’une lésion, on entend une donnée représentative de dimensions de la lésion, telle qu’un volume ou une surface, par exemple ou un nombre de pixels ou de voxels. Segmentation préliminaire SP La segmentation préliminaire SP utilise une ou plusieurs première(s) (ou deuxième(s) ou autre(s) dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image(s) sang noir ISN k , ISN2 k , et des données de positionnement de la première paroi L1 et éventuellement celles de la deuxième paroi L2 issues de la segmentation SEG. Ces données de positionnement peuvent être des données de positionnement générées lors l’étape de segmentation SEG ou des données de positionnement issues de l’étape de report REP. En variante l’étape de segmentation préliminaire SP comprend l’étape de report. Cette étape permet de localiser une zone Zc susceptible de contenir à la fois des lésions cardiaques et des tissus adipeux, c’est-à-dire de générer des données de localisation de cette zone Zc. Ces données de localisation comprennent par exemple l’identification ou les positions des pixels ou voxels correspondant à cette zone Zc. L’étape de segmentation préliminaire SP est avantageusement mise en œuvre par seuillage. Elle comprend avantageusement l’identification des pixels ou voxels présentant une intensité supérieure ou égale à un seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans une zone prédéterminée d’au moins une première (ou deuxième et/ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir ISN k , ISN2 k ) délimitée par la première paroi L1 et/ou la deuxième paroi L2. En effet, comme on peut le déduire de la FIG. 2 , les lésions et les tissus adipeux présentent, sur les images en sang noir, une intensité élevée comparée au myocarde sain et au sang. Cette zone est déterminée à partir des données de positionnement de la première paroi L1 et éventuellement celles de la deuxième paroi L2 issues de la segmentation SEG. Il s’agit par exemple de la zone d’une première image sang noir ISN k délimitée par les pixels ou voxels de la première paroi L1 et/ou les pixels ou voxels de la deuxième paroi L2 reportés sur cette première image sang noir ISN k. Avantageusement, la zone de la première image en sang noir est la zone entourée et délimitée par la première paroi L1. Autrement dit, l’étape de segmentation préliminaire SP comprend la recherche des pixels ou voxels d’intensité supérieure ou égale à un seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans la zone délimitée et entourée par la première paroi L1 sur une ou plusieurs premières (ou deuxièmes ou autre dans le mode de réalisation « Dixon « noir ») image(s) en sang noir ISN k , ISN2 k ou ISNi k . Autrement dit, ces pixels ou voxels sont pris uniquement parmi les pixels ou voxels d’une zone de ou des premières (ou deuxièmes ou autre dans le mode de réalisation « Dixon « noir ») images en sang noir entourée et délimitée par la première paroi L1. Cela permet d’éviter la détection erronée de lésions en au-delà de l’épicarde, en évitant confusion entre des lésions et de la graisse entourant l’épicarde et représentée, sur les premières (ou deuxièmes ou autre dans le mode de réalisation « Dixon « noir ») images en sang noir, par des pixels d’intensité élevée. En variante, la zone Z est la zone de la ou des premières (ou deuxièmes ou autre dans le mode de réalisation « Dixon « noir ») images en sang noir ISN k délimitée par la première paroi L1 et par la deuxième paroi L2. Autrement dit, la segmentation préliminaire SP comprend la recherche des pixels d’intensité supérieure ou égale à un seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans la zone délimitée par les deux parois L1 et L2 d’une ou plusieurs premières (ou deuxièmes ou autre dans le mode de réalisation « Dixon « noir ») images en sang noir ISN k , ISN2 k . Cette variante présente l’avantage d’identifier les pixels ou voxels des lésions et/ou des tissus adipeux du myocarde uniquement. En effet, il arrive que des patients aient des nécroses des muscles papillaires (se trouvant dans la zone délimitée par la paroi L2). Chez ces patients les muscles sont blancs sur l’image en sang noir ce qui peut entraîner des erreurs de caractérisation lésionnelle lorsque l’on segmente les lésions dans toute la zone délimitée par L1. En variante et/ou en sus, la segmentation préliminaire SP comprend la recherche des pixels d’intensité supérieure ou égale à un seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans la zone entourée par la paroi L2. Cette étape permet d’identifier les pixels ou voxels des muscles papillaires uniquement. En variante, la segmentation préliminaire SP est mise en œuvre en utilisant une deuxième fonction d’apprentissage, par exemple, un réseau de neurones, par exemple, un réseau de neurones convolutif entraîné pour segmenter les lésions cardiaques dans une zone délimitée par les parois L1 et/ou L2 lorsqu’il reçoit en entrée les données de positionnement de la ou des parois correspondantes de la première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir, ou en utilisant au moins un algorithme de segmentation par contour actif, c’est-à-dire un algorithme de segmentation utilisant un modèle de contour actif. Une étape de détection commune DEC est mise en œuvre, comprenant la détection de l’absence ou de la présence de la zone Z susceptible de contenir des lésions et/ou des tissus adipeux en utilisant une première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image sang-noir ISN k , ISN2 k et des données de positionnement d’au moins une paroi, par exemple, de la deuxième paroi L2. Cette étape génère en sortie une indication de la présence ou de l’absence de cette zone Z. L’étapes de détection commune DEC peut être réalisée par seuillage ou en utilisant un réseau de neurones comme l’étape de segmentation SEG. Elle peut consister à déterminer si un nombre de pixels ou voxels contigus supérieur à un seuil prédéterminé présente une intensité supérieure à un seuil prédéterminé dans la zone délimitée par la paroi L1 et/ou la paroi L2 dont le positionnement est défini lors de l’étape de segmentation SEG du myocarde. La présence de la zone Zc susceptible de contenir des lésions cardiaques et/ou des tissus adipeux est détectée si cette condition est vérifiée et l’absence de cette zone Zc est détectée si cette condition n’est pas vérifiée. Le réseau de neurones est, par exemple, un réseau de neurones convolutif. Le réseau de neurones est, par exemple, entraîné pour détecter la présence ou l’absence de lésions cardiaques dans une zone délimitée par les parois L1 et/ou L2 lorsqu’il reçoit en entrée les données de positionnement de la ou des parois correspondantes et l’image en sang noir. Détection DEG et/ou caractérisation CAG des tissus adipeux du cœur Ces étapes sont mises en œuvre à partir d’une image de graisse IG générée à partir d’images générées dans le procédé précédemment décrit. Ces étapes permettent entre autres de déterminer des deuxièmes données de localisation des tissus adipeux. La détermination des deuxièmes données de localisation des tissus adipeux est mise en œuvre par l’implémentation d’une méthode de Dixon. La méthode de Dixon est généralement employée pour distinguer dans des images d’échantillons biologiques les tissus adipeux qui y sont contenus des zones aqueuses qui y sont contenues. Elle permet ainsi d’obtenir, d’une part, une image contenant uniquement les tissus adipeux de l’échantillon biologique étudié, et d’autre part, une image contenant uniquement les zones aqueuses de l’échantillon biologique étudié. Pour ce faire, le procédé comprend une étape de génération GENG d’une image de graisse IG comprenant une première étape GENG1, une deuxième étape GENG2 et une troisième étape COMB qui vont être détaillées ci-dessous. La méthode de Dixon utilise en entrée une première image de l’échantillon étudié où les tissus adipeux et les zones aqueuses sont en phase, et une deuxième image de l’échantillon étudié où les tissus adipeux et les zones aqueuse sont déphasés. Dans une variante, la méthode reçoit également en entrée au moins une troisième image. On décrit ici le cas où seules une première image et une deuxième image sont reçues en entrée. Dans le mode de réalisation « Dixon blanc », la première image et la deuxième image sont constituées de la première image en sang blanc ISB, correspondant à une durée d’écho TE1, et de la deuxième image en sang blanc ISB2, correspondant à une durée d’écho TE2. Dans le mode de réalisation « Dixon noir », la première image et la deuxième image sont constituées de la première image en sang noir ISN, correspondant à la durée d’écho TE1, et de la deuxième image en sang noir ISN2, correspondant à une durée d’écho TE2. Les protons étant en rotation à des vitesses différentes dans les tissus adipeux et dans l’eau, il est ainsi possible de trouver des durées d’écho TE1 et TE2 telles que les tissus adipeux et les zones aqueuses sont soit en phase, soit en opposition de phase. Typiquement, l’écart temporel entre la durée d’écho TE1 et la durée d’écho TE2 est très faible, résultant en des différences dans les informations de phase et en de très faibles différences dans les informations de magnitude. Par exemple, les durées d’écho TE1 et TE2 sont approximativement égales à 1,2 ms. Une première image de phase et une première image de magnitude sont générées lors d’une première étape GENG1 à partir de la première image I1. Une deuxième image de phase et une deuxième image de magnitude sont générées lors d’une deuxième étape GENG2 à partir de la deuxième image I2. La première image de phase, la première image de magnitude, la deuxième image de phase, et la deuxième image de magnitude sont ensuite combinées lors d’une troisième étape COMB de sorte à obtenir une image dite image de graisse IG. L’image de graisse IG contient uniquement des informations sur les tissus adipeux de l’échantillon étudié. Pour l’obtention de l’image de graisse IG, on soustrait typiquement les informations des images où les tissus adipeux et les zones aqueuses sont déphasés des informations des images où les tissus adipeux et les zones aqueuses sont en phase. Pour une description détaillée de la combinaison de la première image de phase, la première image de magnitude, la deuxième image de phase, et la deuxième image de magnitude afin d’obtenir l’image de graisse IG, on pourra se référer à l’article « Multiecho Dixon fat and water separation method for detecting fibrofatty infiltration in the myocardium », Kellman P, Hernando D, Shah S, et al., Magnetic Resonance in Medicine: An Official Journal of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine , 2009, vol. 61, no 1, p. 215-221. Dans la variante où la méthode reçoit également en entrée une troisième image, la première la deuxième et la troisième images sont combinées pour obtenir l’image de graisse IG. Un exemple de combinaison est décrit dans l’article « Three-point Dixon technique for true water/fat decomposition with b inhomogeneity correction », G.H. Glover and E. Schneider, Magnetic Resonance in Medicine, 18, 1991. Une fois l’image de graisse IG générée, il est possible de traiter celle-ci afin de détecter et caractériser les tissus adipeux qui y sont visibles. L’étape de détection DEG comprend la détection de l’absence ou de la présence de tissus adipeux en utilisant l’image de graisse IG et des données de positionnement d’au moins une paroi, par exemple, de la deuxième paroi L2. Elle génère en sortie une indication de la présence ou de l’absence de tissus adipeux. L’étape de détection DEG peut être réalisée par seuillage ou en utilisant un réseau de neurones comme pour l’étape de segmentation préliminaire SP. Cette étape peut consister à déterminer si un nombre de pixels ou voxels contigus supérieur à un seuil prédéterminé présente une intensité supérieure à un seuil prédéterminé. Avantageusement, une étape de propagation des parois détectées lors de l’étape de segmentation SEG sur l’image de graisse IG peut être mise en œuvre, de sorte à différencier les tissus adipeux épicardiques des tissus adipeux qui se sont infiltrés à l’intérieur du myocarde et à se focaliser sur ces derniers lors d’une observation clinique. Dans ce cas, une deuxième étape de report REP, c’est-à-dire de propagation, comprenant, l’identification, sur une l’image de graisse IG, des pixels ou voxels correspondant aux parois L1 et L2 identifiées lors de la segmentation SEG est mise en œuvre. L’étape de détection DEG comprend avantageusement l’identification des pixels ou voxels présentant une intensité supérieure ou égale à un seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans une zone prédéterminée de l’image de graisse délimitée par la première paroi L1 et/ou la deuxième paroi L2. Autrement dit, il est déterminé si un nombre de pixels ou voxels contigus supérieur à un seuil prédéterminé présente une intensité supérieure à un seuil prédéterminé dans cette zone. La présence de tissus adipeux spécifiques au myocarde est détectée si cette condition est vérifiée et l’absence de de tissus adipeux spécifiques au myocarde est détectée si cette condition n’est pas vérifiée. Le réseau de neurones est, par exemple, un réseau de neurones convolutif. Le réseau de neurones est, par exemple, entraîné pour détecter la présence ou l’absence de de tissus adipeux du cœur dans une zone délimitée par les parois L1 et/ou L2 lorsqu’il reçoit en entrée les données de positionnement de la ou des parois correspondantes et l’image de graisse IG. Sur la FIG. 7 , au milieu, est représentée une image de graisse IG, où les pixels où une présence de tissus adipeux spécifiques au myocarde G sont représentés en hachures diagonales. Ces pixels sont issus de l’étape de détection DEG implémentée sur l’image de graisse IG. Les pixels de l’image de graisse IG où la présence de tissus adipeux est détectée peuvent être identifiés. Par exemple, les coordonnées de ces pixels peuvent constituer les deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Détection de lésion DE et/ou c aractérisation géométrique de lésion CAE Ces étapes utilisent les premières données de localisation de lésion du myocarde et les deuxièmes données de localisation de tissus adipeux comme il va être décrit ci-dessous. Dans le mode de réalisation « mode de fusion », on génère une première image fusionnée en combinant une première image en sang blanc de référence telle que définie plus haut avec les premières données de localisation de lésion du myocarde. Par exemple, les premières données de localisation de lésion du myocarde peuvent correspondre aux coordonnées de pixels d’une première image en sang noir dont l’intensité est supérieure à une certaine valeur. Comme mentionné plus haut en effet, sur les images en sang noir, le contraste est très élevé entre les pixels ou voxels correspondant au sang et au myocarde sain qui sont noirs et les pixels ou voxels correspondant aux lésions et tissus adipeux, globalement blancs. Puis, on génère une deuxième image fusionnée en combinant la première image fusionnée avec les deuxièmes données de positionnement de tissus adipeux. Par exemple, comme vu précédemment, les pixels de l’image de graisse IG où la présence de tissus adipeux est détectée peuvent être identifiés par leurs coordonnées qui peuvent avantageusement constituer les deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. On peut colorer dans une première couleurs ces pixels. Également, on peut colorer dans une deuxième couleur différente de la première couleur les pixels correspondant aux premières données de localisation de lésion du myocarde. Les images en sang blanc permettant de visualiser parfaitement l’anatomie cardiaque, la deuxième image fusionnée comprend avantageusement l’anatomie cardiaque, des pixels ou voxels colorés dans la première couleur correspondant à des tissus adipeux, et des pixels ou voxels colorés dans la deuxième couleur correspondant à des lésions et/ou des tissus adipeux. En jouant notamment sur le contraste de la première image en sang noir de référence et de l’image de graisse, par exemple en ajustant le seuil de détection, il est possible d’ajuster la répartition des couleurs dans la deuxième image fusionnée afin d’accentuer la visualisation de telle ou telle structure. Ainsi, en cas de recouvrement de certains pixels de forte intensité de la première image en sang noir de référence avec d’autres pixels colorés de l’image de graisse, il est possible d’augmenter l’intensité d’une couleur parmi la première couleur et la deuxième couleur afin de distinguer de manière préférentielle les lésions cardiaques (ou inversement les tissus adipeux). Dans le mode de réalisation « mode de segmentation », on utilise la ou les première(s) (ou deuxième(s) ou autre(s) dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image(s) sang noir ISN k , ISN2 k utilisées lors de l’étape de segmentation préliminaire SP, les données de positionnement de la première paroi L1 et éventuellement celles de la deuxième paroi L2 issues de la segmentation SEG, et les données issues des étapes de détection DEG et/ou caractérisation CAG des tissus adipeux du cœur. Par exemple, les pixels ou voxels de l’image de graisse IG où la présence de tissus adipeux a été détectée peuvent être identifiés sur la ou les première(s) (ou deuxième(s) ou autre(s) dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image(s) sang noir ISN k , ISN2 k de sorte à constituer un premier groupe de pixels ou de voxels G. Ces pixels ou voxels peuvent présenter les mêmes positions respectives sur l’image de graisse IG et sur la ou les première(s) (ou deuxième(s) ou autre(s) dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image(s) sang noir ISN k , ISN2 k utilisées lors de l’étape de segmentation préliminaire SP, lorsque l’on considère que ces images sont recalées spatialement et car ces images présentent la même taille et la même résolution. Ainsi, les pixels ou voxels identifiés lors de l’étape de segmentation préliminaire SP mais n’appartenant pas au premier groupe de pixels ou de voxels G forment ensemble un deuxième groupe L pouvant être identifiés comme correspondant à une ou plusieurs lésions cardiaques. L’étape de détection de lésions DE peut consister en l’identification des pixels de ce deuxième groupe. Sur la FIG. 7 à gauche, on peut observer la première image en sang noir ISN k de la coupe du cœur de la FIG. 6 . Sur cette image sont visibles en carreaux les pixels ou voxels identifiés comme présentant une intensité supérieure ou égale à un seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans la zone prédéterminée délimitée par la première paroi L1 et/ou la deuxième paroi L2. Par exemple, il est possible d’annoter ou de colorer de manière différente les pixels (ou voxels) du premier groupe G et du deuxième groupe L sur la ou les première(s) (ou deuxième(s) ou autre(s) dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image(s) sang noir ISN k , ISN2 k utilisées lors de l’étape de segmentation préliminaire SP. Sur la FIG. 7 à droite, on peut observer une image Iopt obtenue à partir de la première image en sang noir ISN k de la coupe du cœur de la FIG. 6 suite une telle annotation, en hachures diagonales pour les pixels du premier groupe, correspondant à la présence de tissus adipeux, et en carreaux pour les pixels du deuxièmes groupe, correspondant à la présence de lésions. Calcul de taille lésionnelle La caractérisation de lésion CAE comprend avantageusement une étape de calcul CTA de taille lésionnelle. Cette étape de calcul CTA comprend la détermination d’au moins une donnée élémentaire représentative de la taille d’au moins une lésion cardiaque, par exemple du myocarde, en utilisant des données de localisation des données de localisation des première et/ou deuxième parois L1, L2 qui sont par exemple directement les données de positionnement issues de la segmentation SEG du myocarde ou bien des données issues de ces données, par exemple, des données issues de l’étape de report ou des données de positionnement de la lésion obtenues lors des étapes de détection de lésion DE et de caractérisation géométrique de lésion CAE. Sur la FIG. 8 , on a représenté une première image en sang noir ISN k , sur laquelle on a représenté en trais épais les limites L1 et L2 identifiées lors de la segmentation SEG et reportées, c’est-à-dire propagées, sur cette première image en sang noir ISN k ainsi que les pixels identifiés, lors de l’étape de détection de lésion DE comme étant des pixels d’une lésion. Une donnée élémentaire représentative d’une taille lésionnelle peut être un pourcentage d’une surface du myocarde occupé par une lésion sur un secteur SEC d’une première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir ISN k , ISN2 k , ISNi k ou un volume ou une masse de la lésion dans ce secteur SEC partant de l’axe l parallèle à l’axe p et passant sensiblement par le centre de la cavité cardiaque sur l’image en sang noir ISN k et délimité par deux rayons R partant de l’axe l comme visible sur la première image en sang noir ISN k. . Le pourcentage de la surface du myocarde occupé par la lésion sur le secteur SEC peut être calculé à partir du rapport entre le nombre des pixels correspondant à la lésion dans ce secteur SEC et le nombre de pixels correspondant au myocarde dans ce secteur SEC. Le nombre de pixels correspondant à la lésion dans ce secteur SEC peut être calculé à partir des données de localisation obtenues lors de l’étape de segmentation lésionnelle ou bien directement être calculé, lors de l’étape de calcul CTA, par exemple en sélectionnant, par seuillage, le nombre de pixels présentant une intensité supérieure à un seuil prédéterminé dans la portion du secteur SEC délimité par les parois L1 et L2 ou par la paroi L1. L’étape CTA peut comprendre le calcul d’une donnée représentative de la taille lésionnelle dans un secteur SEC à partir de plusieurs données élémentaires représentatives de la taille lésionnelle calculée, dans ce secteur SEC, pour plusieurs premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon noir ») images en sang noir ISN k , ISN2 k réparties le long de l’axe p. On calcule par exemple une combinaison ou une moyenne des données élémentaires. Le volume de lésion sur un secteur SEC peut être calculée à partir du rapport entre le nombre des pixels correspondant à la lésion sur ce secteur et le nombre de pixels correspondant au myocarde sur ce secteur, à partir de l’épaisseur la coupe correspondant à une première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir ISN k , ISN2 k , lorsque l’image est bidimensionnelle. La taille et/ou le volume sont avantageusement également calculés à partir de la résolution prédéterminée des images. Il est à noter que la masse volumique du myocarde est de 1,06 g/ml. On considère donc que la masse d’une lésion est sensiblement égale au volume de cette dernière ce qui permet d’évaluer la masse de la lésion. L’étape de calcul CTA peut, par exemple, comprendre la division de la première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir ISN k , ISN2 k en un premier nombre prédéfini, égal à 12 dans l’exemple non limitatif de la figure 1, prédéfini de secteurs SEC de même angle d’ouverture pointant vers l’axe l et le calcul du pourcentage des surfaces du myocarde occupé par la lésion sur les différents secteurs SEC. Le premier nombre de secteurs et l’angle d’ouverture peuvent varier en fonction du plan de coupe PC k . Par exemple, plus le plan de coupe PC k se rapproche de l’apex selon le grand axe, plus le nombre de secteurs diminue et l’angle d’ouverture augmente. Cette étape peut être mise en œuvre pour différentes premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon noir ») images en sang noir ISN k , ISN2 k de différentes coupes centrées sur des plans de coupe PC k respectifs avec k = 1 à K. Le procédé comprend avantageusement, une étape de génération GENR, par ordinateur, par exemple par l’unité de traitement, d’un ensemble d’au moins une représentation de données de caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse et une étape d’affichage AFFD d’au moins une représentation de l’ensemble d’au moins une représentation sur un écran de l’interface homme-machine. L’étape de génération comprend par exemple la génération d’une donnée représentative du résultat de l’étape de détection de lésion DE et/ou de l’étape de détection DEG de tissus adipeux du cœur, c’est-à-dire de l’absence ou de la présence de lésion et/ou de tissus adipeux du cœur et l’étape d’affichage comprend l’affichage de cette donnée. Comme évoqué précédemment, l’image Iopt de la FIG. 7 à droite, a été obtenue à partir de la première image en sang noir ISN k de la coupe du cœur de la FIG. 6 suite une annotation, en hachures diagonales pour les pixels d’un premier groupe de pixels G, correspondant à la présence de tissus adipeux, et en carreaux pour les pixels d’un deuxième groupe L, correspondant à la présence de lésions. Dans un autre exemple, l’au moins une représentation de données de caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse comprend une fusion des données de la première (ou deuxième) image en sang blanc de référence, de la première image en sang noir de référence, et d’une image dite image de graisse seuillée résultant d’une segmentation de l’image de graisse. Par fusion, on entend une superposition de ces images. Dans un autre exemple, l’ensemble d’au moins une représentation comprend avantageusement une première représentation REPT de la ou des données représentatives de la taille lésionnelle calculées lors de l’étape de calcul CTA. On peut par exemple, générer, comme visible sur la FIG. 8 , une représentation de type œil de bœuf (aussi appelée « Bull’s eye » en terminologie anglo-saxonne) des pourcentages ou de données représentatives des pourcentages des surfaces du myocarde occupé par la lésion dans différents secteurs de premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon noir ») images en sang noir ISN k , ISN2 k prises selon les plans de coupe respectifs PC k . La représentation Bull’s eye est définie par l’association américaine du cœur AHA en référence à l’expression anglo-saxonne « American Heart Association » et décrite dans l’article suivant : « Standardized Myocardial Segmentation and Nomenclature for Tomographic Imaging of the Heart: A Statement for Healthcare Professionals From the Cardiac Imaging Committee of the Council on Clinical Cardiology of the American Heart Association . », Manuel D. Cerqueira et Al, Circulation, 2002; 105:539–42. La représentation de type œil de bœuf comprend une pluralité de cercles concentriques C séparés deux à deux par des couronnes C. Chaque couronne CO est attribuée à une coupe ou un ensemble de coupes contiguës sachant que plus la couronne CO correspond à une coupe ou un ensemble de coupes proche de l’apex, plus elle est proche du centre des cercles. Chaque couronne CO est divisée en portions de secteurs PSE dans lesquels sont affichés, comme dans l’exemple de la FIG. 7 , les pourcentages de la surface du myocarde occupés par une lésion et calculés pour les secteurs respectifs de la première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir ISN k , ISN2 k de la coupe correspondante ou des combinaisons, par exemple des moyennes, des pourcentages calculés à partir des pourcentages de la surface du myocarde occupée par une lésion calculés pour les secteurs des images en sang noir de l’ensemble de coupes correspondantes. En variante et/ou en sus, l’intensité des pixels des différentes portions de couronnes dépend du pourcentage calculé. Plus ce pourcentage est faible et plus l’intensité de la couronne correspondante est élevée. Par exemple, sur la FIG. 8 , on a représenté l’affichage sous la forme d’une représentation connue de type œil de bœuf les moyennes respectives des pourcentages de la taille de la lésion calculés dans les secteurs respectifs définis sur trois ensembles d’images en sang noir contigus répartis le long de l’axe p associés aux trois couronnes respectives correspondant respectivement à une coupe de l’apex (couronne intérieure), au mi-ventricule (couronne du milieu) et à la zone basale (couronne extérieures). Les portions de secteurs associés à un pourcentage supérieur à 80% sont représentées en pointillées et celles associées à un pourcentage est inférieur ou égal à 80% sont représentées en blanc. Lorsqu’on génère une image 3D du cœur, on divise avantageusement l’image en plusieurs couches selon l’axe p et on calcule les mêmes données qu’à partir d’images 2D à partir de ces différentes couches. Transmuralité L’étape de caractérisation géométrique lésionnelle CAE comprend avantageusement une étape de calcul d’une donnée représentative d’un pourcentage de transmuralité d’une lésion. Par pourcentage de transmuralité, on entend le pourcentage d’une épaisseur du myocarde occupé par une lésion. Cette étape de calcul CTT comprend la détermination d’au moins une donnée représentative du pourcentage de transmuralité d’au moins une lésion du myocarde en utilisant des données de localisation d’une lésion et des données de localisation des première et/ou deuxième parois L1, L2 issues de l’étape de segmentation SEG. Cette donnée peut être un pourcentage de l’épaisseur du myocarde occupé par une lésion sur un secteur de la première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir ISN k , ISN2 k partant de l’axe l. Le pourcentage de l’épaisseur du myocarde occupé par la lésion sur le secteur peut être calculé à partir du rapport entre un nombre de pixels correspondant à l’épaisseur de la lésion sur ce secteur et le nombre de pixels correspondant à l’épaisseur du myocarde sur ce secteur. Le nombre de pixels correspondant à l’épaisseur de la lésion peut être un nombre obtenu à partir des résultats de l’étape de caractérisation géométrique de lésion CAE ou être calculé, par exemple par seuillage, lors de l’étape de calcul CTT à partir des données de positionnement de L1 et éventuellement de L2 issues de l’étape de segmentation SEG. Le nombre de pixels correspondant à l’épaisseur de la lésion sur un secteur peut être une moyenne ou un maximum de nombres de pixels, correspondant à l’épaisseur de la lésion, calculés selon différents rayons du secteur. Le nombre de pixels correspondant à l’épaisseur du myocarde sur un secteur peut être une moyenne ou un maximum de nombres de pixels, correspondant à l’épaisseur du myocarde, calculés selon différents rayons du secteur. Ces nombres sont calculés à partir de données de positionnement des parois L1 et L2. L’étape de calcul CTT peut, par exemple comprendre la division de la première (ou deuxième ou autre dans le mode de réalisation « Dixon noir ») image en sang noir ISN k , ISN2 k en un deuxième nombre prédéfini de secteurs de même angle d’ouverture pointant vers le centre de la cavité cardiaque et le calcul du pourcentage des surfaces du myocarde occupé par la lésion sur les différents secteurs. Le deuxième nombre de secteurs et donc l’angle d’ouverture peuvent varier en fonction du plan de coupe PC k . Par exemple, plus le plan de coupe PC k se rapproche de l’apex, plus le nombre de secteurs diminue et l’angle d’ouverture augmente. Avantageusement le deuxième nombre est supérieur au premier nombre. L’étape CTT peut comprendre le calcul d’une donnée représentative de la transmuralité dans un secteur à partir de plusieurs données élémentaires représentatives de la transmuralité calculées dans ce secteur pour plusieurs premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon noir ») images en sang noir ISN k , ISN2 k réparties le long de l’axe p. On calcule par exemple une combinaison ou une moyenne des données élémentaires. Cette étape peut être mise en œuvre pour différentes premières (ou deuxièmes ou autres dans le mode de réalisation « Dixon noir ») images en sang noir ISN k , ISN2 k de différentes coupes centrées sur des plans de coupe PC k respectifs. L’étape GENR comprend avantageusement la génération d’une représentation REPTR de données représentatives d’un pourcentage de transmuralité. L’étape d’affichage AFFD comprend avantageusement l’affichage de cette représentation. On peut par exemple, générer une représentation de type œil de bœuf des combinaisons, par exemple des moyennes, de pourcentages de la transmuralité de la lésion dans des secteurs d’ensembles d’images en sang noir ISN k contiguës prises selon les plans de coupe respectifs PC k . L’intensité des pixels de cette image représente avantageusement, mais non nécessairement, le pourcentage de transmuralité. Par exemple, sur la FIG. 8 , on a représenté l’affichage sous la forme d’une représentation REPTR de type œil de bœuf des moyennes de pourcentages de transmuralité de la lésion calculées dans les secteurs définis sur plusieurs ensembles d’images en sang noir contiguës prises selon des plans de coupe respectifs répartis le long de l’axe p. Tout comme précédemment, la représentation de type œil de bœuf comprend une pluralité de portions de secteurs dont l’intensité correspond à la combinaison du pourcentage de transmuralité calculée pour cette portion de secteur. Plus ce pourcentage est faible et plus l’intensité de la couronne correspondante est élevée. En variante et/ou en sus les pourcentages sont affichés dans les portions de secteurs. Les étapes précédemment décrites pour le calcul de taille lésionnelle et de la transmuralité peuvent avantageusement être réalisées pour les tissus adipeux de manière similaire sur la base des deuxièmes données de localisation des tissus adipeux. Avantages La solution proposée permet d’obtenir des images présentant une résolution et un contraste suffisant pour détecter et caractériser précisément des singularités tissulaires, par exemple les lésions, dans une zone de référence telle que le cœur, de façon fiable et reproductible, et en particulier de discriminer plus précisément des singularités tissulaires de nature différente, telles les lésions et les tissus adipeux. Par exemple, elle permet, en séparant trois informations importantes, à savoir l’anatomie du cœur, les tissus adipeux et les lésions, sur trois images distinctes, à savoir respectivement les premières (ou deuxièmes ou autres) images en sang blanc et les premières (ou deuxièmes ou autres) images en sang noir et les images de graisse, de mettre en œuvre un procédé automatique de caractérisation des lésions. Cette automatisation permet un gain significatif de temps et de reproductibilité par rapport aux solutions de l’art antérieur. La séquence d’acquisition en sang noir et sang blanc du procédé selon l’invention nécessite un temps d’acquisition relativement réduit, en particulier lorsque l’on acquiert des signaux pour générer des images 2D qui impliquent peu de calcul. Cela permet avantageusement de mettre en œuvre la séquence d’acquisition en respiration en apnée et de limiter les déplacements du cœur entre les images et donc les corrections à réaliser ce qui permet de limiter les ressources de calcul et la mise en œuvre du procédé en temps réel. Cela permet également de limiter les artefacts altérant la lisibilité des images. Ces artefacts accentuent la difficulté de reconstruire des images nettes et précises afin de localiser et détecter la lésion. Par ailleurs, les longues acquisitions en IRM sont inconfortables pour le patient. Une durée de 10 à 20 min est considérée comme une durée très longue et il est difficile pour le patient de se maintenir au sein de l’IRM sans effectuer de mouvement. En outre, dans le cas de la génération d’images 2D par le procédé selon l’invention, on évite les artefacts d’une image extraite d’un plan de coupe de l’image 3D susceptibles d’aboutir à des cas dans lesquels il est impossible de discriminer la présence d’une lésion potentielle de présence du sang située à proximité du muscle. En effet, dans certains cas, la lésion est tellement proche du sang, on la nomme sous endocardique, qu’il est difficile de savoir, en sur des images présentant des artefacts, si c’est une lésion, du sang ou un artefact de l’image. Dans le cas où les singularités tissulaires sont des lésions et des tissus adipeux, ceux-ci peuvent s’enchevêtrer dans le cas de plusieurs pathologies, et il est ainsi intéressant d’observer ce phénomène, comme par exemple, la présence de tissus adipeux à l’intérieur du myocarde, ou encore, le développement de tissus adipeux autour d’anciennes lésions. Le dispositif et le procédé selon l’invention permettent ainsi d’améliorer la précision des observations cliniques, et en particulier de fonder une décision clinique avec peu de risque d’erreur de diagnostic sur la présence d’une lésion ou non. Matériel D’un point de vue matériel, l’unité de traitement TC peut être vue comme un calculateur interagissant avec des programmes d’ordinateur. L’unité de traitement TC comprend au moins un ordinateur, par exemple, un micro-ordinateur, un réseau d’ordinateurs, un composant électronique, une tablette, un Smartphone ou un assistant numérique personnel (PDA). L’unité de traitement et commande TC comprend par exemple, un calculateur, comprenant un ensemble d’au moins un processeur, et éventuellement une mémoire couplée opérationnellement au calculateur. La mémoire comprend par exemple un support lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est un dispositif tangible lisible par un lecteur de l’unité de traitement, apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé au système de communication CO1, CO2. Autrement dit, le support lisible par ordinateur est un support tangible. Autrement dit, ce n'est pas un signal transitoire en soi, tels que des ondes radio ou d'autres ondes électromagnétiques à propagation libre, telles que des impulsions lumineuses ou des signaux électroniques. Un tel support de stockage lisible par ordinateur est, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage à semi- conducteur ou toute combinaison de ceux-ci. A titre d'exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire morte (ROM, de l'anglais Read-Only Memory), une mémoire morte effaçable et programmable (EPROM, de l'anglais Erasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire morte programmable et effaçable électriquement (ÉEPROM, de l'anglais Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire vive (RAM, de l'anglais Random Access Memory), une carte magnétique ou une carte optique. Le support lisible peut comporter un système d’exploitation et charger les programmes selon l’invention. Il comporte des registres adaptés à enregistrer des variables de paramètres créés et modifiés eu cours de l’exécution des programmes précités. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles. En variante, les instructions des programmes sont issues d’une source externe et téléchargées via un réseau. C’est notamment le cas pour les applications. L’unité de de traitement et de commande comprend un calculateur, c’est-à-dire au moins circuit électronique de traitement de données conçu pour manipuler et/ou pour transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du système d'évaluation et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. L’unité de traitement TC comprend, par exemple, des mémoires, pour stocker des données, par exemple les images sang-noir et sang blanc, couplées opérationnellement au circuit traitement de données et un lecteur adapté à lire un support lisible par ordinateur. Les étapes du procédé selon l’invention sont, par exemple, exécutées en amenant les circuits de traitement de l’unité de traitement TC à lire des programmes prédéterminés enregistrés sur des matériels tels que des mémoires de telle sorte que leurs circuits de traitement de données exécutent des calculs, commandent des communications et à lisent et/ou écrivent des données dans des mémoires. La caractérisation est, par exemple, exécutée sur un dispositif de traitement, par exemple ordinateur unique, ou sur un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage). L’unité de traitement TC comprend au moins un calculateur comprenant au moins des éléments listés ci-après : un ensemble d’un ou plusieurs processeurs (par exemple au moins une unité de traitement centrale (CPU) et/ou au moins une unité de traitement graphique (GPU) et/ou au un microcontrôleur et/ou au un processeur de signal numérique (DSP)) ASIC aptes à interpréter des instructions sous forme de programme informatique et/ou un ensemble matériel comme un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) des réseaux logiques programmables (PLA), un système sur puce (SOC), et/ou une carte électronique dans laquelle des étapes du procédé selon l’invention sont implémentées dans des éléments matériels. L’invention se rapporte à un produit programme d’ordinateur comprenant le support lisible par ordinateur contenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le circuit de traitement, amènent le système S à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Le produit-programme peut comprendre le support d’enregistrement lisible par ordinateur. L’invention se rapporte également à un support lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur. En variante, les instructions du programme sont issues d’une source externe et téléchargées via un réseau. C’est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un support de données lisible par ordinateur sur lequel sont stockées les instructions de programme ou un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme. La forme des instructions de programme est, par exemple, une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet. Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages de programmation, par exemple un langage de programmation orienté objet (C++, JAVA, Python), un langage de programmation procédural (langage C par exemple). L’unité de communication comprend au moins un dispositif de communication permettant une communication entre les éléments du système et éventuellement entre au moins un élément du système et un dispositif extérieur au système. Les systèmes de communication peuvent établir un lien physique entre des éléments du système et/ou entre un élément du système et un dispositif extérieur au système et/ou un lien en communication à distance (sans fil) entre des éléments du système et/ou entre un élément du système et un dispositif extérieur au système. Par exemple, l’au moins un dispositif de communication comprend au moins une interface d’entrée configurée pour recevoir des données externes, telles que les premiers signaux en sang noir, les premiers signaux en sang blanc, les deuxièmes signaux du type pris parmi sang noir et sang blanc, la pluralité de N premiers signaux en sang noir par résonance magnétique en sang noir et la pluralité de N premiers signaux en sang blanc par résonance magnétique en sang blanc. Ces données externes peuvent être traitées par l’unité de traitement TC lors d’une étape de traitement mise en œuvre par l’unité de traitement TC telle que décrite dans la présente demande. Par exemple, l’au moins un dispositif de communication comprend au moins une interface de sortie configurée pour retourner des données issues de calculs ou d’une étape de traitement mise en œuvre par l’unité de traitement TC telle que décrite dans la présente demande. L’au moins un dispositif de communication peut comprendre n'importe quel matériel, microprogramme et/ou logiciel approprié pour communiquer des informations entre des éléments du dispositif auquel appartient le dispositif de communication, par exemple via un bus de données, ou à un élément extérieur au dispositif. Afin de permettre la communication de données entre différents dispositifs auxquels appartiennent, le cas échéant, des dispositifs de communication, ces dispositifs comprennent du matériel micrologiciel et/ou logiciel permettant d’établir, entre eux, une liaison de communication câblée, ou sans-fil, par exemple Wi-Fi, Bluetooth, cellulaire ou Ethernet. L'interface utilisateur INT permet à un utilisateur de saisir des données ou des commandes de façon à pouvoir interagir avec les programmes selon l’invention. L’interface utilisateur INT comprend, par exemple, une interface et sortie INTS et une interface d’entrée INTE. L’interface d’entrée comprend, par exemple, un clavier ou un une interface de pointage, tel qu’une souris, un crayon optique, un pavé tactile, une télécommande, un dispositif de reconnaissance vocale, un dispositif haptique. L’interface de sortie INTS est conçue pour restituer des informations à un utilisateur, de façon sensorielle ou électrique, comme, par exemple de façon visuelle ou sonore. L’interface de sortie comprend, par exemple, un afficheur. L’étape d’affichage AFFD peut être une étape de restitution d’informations par un autre moyen qu’un afficheur. L’interface de sortie INTS peut être le dispositif d’entrée INTE, par exemple, dans le cas d’une tablette tactile. Dispositif pour imager le cœur d’un patient, le cœur comprenant un myocarde délimitant une cavité du cœur, comprenant : Au moins une interface d’entrée configurée pour : recevoir, lors d’un couple d’inter-battements comprenant deux inter-battements consécutifs, des premiers signaux en sang noir par résonance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium à une première durée d’écho, recevoir, lors du couple d’inter-battements, des premiers signaux en sang blanc par résonance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium à la première durée d’écho, recevoir, lors du couple d’inter-battements, des deuxièmes signaux d’un type pris parmi sang noir et sang blanc par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à au moins une autre durée d’écho différente de la première durée d’écho, Au moins une unité de traitement (TC) configurée pour mettre en œuvre par ordinateur une étape de traitement comprenant : génération d’une première image en sang noir (ISN) à partir des premiers signaux en sang noir, génération d’une première image en sang blanc (ISB) à partir des premiers signaux en sang blanc, génération d’une deuxième image dudit type à partir des deuxièmes signaux dudit type, détermination (DET), à partir de la première image en sang noir (ISN), de la deuxième image dudit type et éventuellement de la première image en sang blanc (ISB), de premières données de localisation d’une lésion du myocarde et de deuxièmes données de localisation de tissus adipeux, Au moins une interface de sortie configurée pour retourner lesdites premières données de localisation d’une lésion du myocarde et lesdites deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel l’au moins une unité de traitement (TC) est configurée pour, lors de l’étape de traitement : Générer une première image fusionnée à partir d’une première image en sang blanc de référence issue de la première image en sang blanc et des premières données de localisation de la lésion du myocarde. Dispositif selon la revendication précédente, dans lequel : L’au moins une interface d’entrée est configurée pour recevoir, pour un nombre N supérieur à 1 de couples d‘inter-battements, une pluralité de N premiers signaux en sang noir par résonance magnétique en sang noir et une pluralité de N premiers signaux en sang blanc par résonance magnétique en sang blanc, L’au moins une unité de traitement (TC) est configurée pour générer N premières images en sang noir et N premières images en sang blanc, la première image en sang blanc de référence est une combinaison des N premières images en sang blanc. Dispositif selon la revendication précédente, dans lequel l’au moins une unité de traitement (TC) est configurée pour : Générer une première image de phase et d’une première image de magnitude à partir d’une première image de référence issue de la première image dudit type, Générer une deuxième image de phase et d’une deuxième image de magnitude à partir d’une deuxième image de référence issue de la deuxième image dudit type, Générer une image de graisse à partir des première et deuxième images de phase et des première et deuxième images de magnitude, déterminer, à partir de l’image de graisse, de desdites deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’au moins une unité de traitement (TC) est configurée pour : lors de la détermination desdites premières données de localisation de la lésion du cœur et desdites deuxièmes données de localisation de tissus adipeux, segmenter une première image de référence issue de la première image en sang blanc, de sorte à générer des données de positionnement d’un ensemble d’au moins une paroi délimitant le myocarde, mettre en œuvre une étape de caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse (CAR) du cœur, à partir desdites données de positionnement et desdites deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Dispositif selon l’une des revendications précédentes en ce qu’elles dépendent de la revendication 2, dans lequel l’au moins une unité de traitement (TC) est configurée pour : Générer une deuxième image fusionnée à partir de la première image fusionnée et des deuxièmes données de localisation de tissus adipeux, dans laquelle les lésions du cœur sont différenciées des tissus adipeux. Dispositif selon la revendication 5 ou la revendication 6 en ce qu’elle dépend de la revendication 5, dans lequel : l’ensemble d’au moins une paroi comprend une première paroi délimitant et entourant le myocarde, l’au moins une unité de traitement (TC) est configurée pour mettre en œuvre, lors de la caractérisation géométrique lésionnelle et/ou graisseuse, une étape de segmentation préliminaire (SP) pour localiser une zone susceptible de contenir des lésions du myocarde et/ou des tissus adipeux sur une première image en sang noir de référence issue de la première image en sang noir en utilisant des données issues de données de positionnement de la première paroi. Dispositif selon la revendication précédente, dans lequel lesdites premières données de localisation de la lésion du myocarde sont obtenues à partir de données obtenues lors de l’étape de segmentation préliminaire (SP) et desdites deuxièmes données de localisation de tissus adipeux. Dispositif selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’au moins une interface de sortie comprend une unité d’affichage configurée pour afficher une première représentation des premières données de localisation de la lésion du myocarde dans une première couleur et une deuxième représentation des deuxièmes données de localisation des tissus adipeux dans une deuxième couleur différente de la première couleur. Système d’imagerie par résonance magnétique comprenant un système de résonance magnétique (A) configuré pour mettre en œuvre une étape d'acquisition et un dispositif selon l’une des revendications précédentes, ladite étape d’acquisition comprenant : Lors dudit couple d’inter-battements, acquisition desdits premiers signaux en sang noir par résonance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium à ladite première durée d’écho, Lors dudit couple d‘inter-battements, acquisition desdits premiers signaux en sang blanc par résonance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium à la première durée d’écho, Lors dudit couple d‘inter-battements, acquisition desdits deuxièmes signaux d’un type pris parmi sang noir et sang blanc par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à ladite au moins une autre durée d’écho différente de la première durée d’écho. Système d’imagerie par résonance magnétique selon la revendication précédente, dans lequel le système de résonance magnétique (A) est configuré pour mettre en œuvre : une étape d’acquisition de deuxièmes signaux en sang blanc par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à la deuxième durée d’écho, et dans lequel l’au moins une unité de traitement (TC) est configurée pour : générer une deuxième image en sang blanc à partir des deuxièmes signaux en sang blanc. Système d’imagerie par résonance magnétique selon l’une quelconque des revendications 10 ou 11, dans lequel le système de résonance magnétique (A) est configuré pour mettre en œuvre : une étape d’acquisition de deuxièmes signaux en sang noir par résonance magnétique par rehaussement tardif du gadolinium à la deuxième durée d’écho, et dans lequel l’au moins une unité de traitement est configurée pour : générer une deuxième image en sang noir à partir des deuxièmes signaux en sang noir.