FR 3155703 A1 20250530 FR 2313214 A 20231128 L’invention concerne un procédé de génération d’un modèle spatio-temporel (4DLVM) d’une partie du cœur d’un patient, comprenant les étapes suivantes : (E1) Réception d’une pluralité d’images échographiques (EC i ) du cœur d’un patient ; (E2) Génération d’un modèle spatial (3DLVM) d’au moins une partie du cœur donnée à partir de la pluralité d’images échographiques reçues; Réception d'un signal photopléthysmographique (PPG) dudit patient ; Détermination d’une fonction de changement de volume du cœur (LVVC), lors de tout ou partie d’un cycle cardiaque du cœur du patient, à partir du signal photopléthysmographique ; Génération d’un modèle spatio‐temporel (3DLVM) de ladite partie du cœur au moyen du modèle spatial de ladite partie du cœur et de ladite fonction de changement de volume du cœur. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Procédé de génération d’un modèle spatio-temporel d’une partie du cœur d’un patient L’invention concerne le domaine de la cardiologie et de l’imagerie médicale. Plus précisément, l’invention vise un procédé de génération d’un modèle spatio-temporel d’une partie du cœur d’un patient. Dans le contexte d’une préparation d’une intervention médicale visant le cœur d’un patient, il est commun de réaliser une simulation de l’intervention au préalable, notamment aux fins de diminuer le risque de l’intervention. Ce type de simulation requiert la modélisation du cœur du patient, à la fois spatialement et temporellement, afin d’obtenir un modèle du cœur représentatif de l’évolution de la forme du cœur pendant le cycle cardiaque du patient, notamment pendant les phases de systole et de diastole. De façon classique, un modèle spatio-temporel du cœur du patient, ou d’une partie du cœur du patient, également dénommé modèle 4D, est généré à partir d’images 3D du cœur obtenues par une méthode d’imagerie médicale de type angiographie, fluoroscopie ou imagerie à résonnance magnétique. Ces images 3D sont composées d’empilement d’images 2D du cœur représentant chacune une coupe ou une tranche du cœur par un plan donné. Chaque élément de l’image 3D représentant ainsi une unité de volume du cœur du patient. Lorsqu’une séquence d’images 3D est acquise, par exemple pendant une période correspondant à au moins un cycle cardiaque du patient, on dispose alors d’informations à la fois spatiales et temporelles quant à la forme du cœur, de sorte qu’il soit possible d’en dériver un modèle 4D. Cette solution présente toutefois différents inconvénients. D’une part, les équipements d’imagerie médicale de type angiographie, fluoroscopie ou imagerie à résonnance magnétique sont particulièrement couteux et complexes à manipuler. En outre, ces équipements sont incompatibles avec la présence de certains matériaux dans le corps du patient, notamment des métaux, ou avec certaines pathologies susceptibles d’empêcher l’acquisition d’images 3D. Enfin, ces modalités d’imagerie médicale peuvent être nocives ou contre-indiquées pour le patient, dans la mesure où elles requièrent l’émission de rayons X et/ou l’injection d’un produit de contraste. Ces inconvénients constituent des freins à la mise en œuvre systématique d’une simulation d’une intervention cardiaque basée sur un modèle 4D, quel que soit le patient. D’autre part, chaque image 3D d’une séquence d’images 3D est susceptible de former un modèle 3D du cœur, correspondant à la forme du cœur à un instant donné du cycle cardiaque. Les différents modèles 3D présentent ainsi des volumes différents, voire des orientations différentes. Il est donc nécessaire de procéder à des transformations géométriques ou morphologiques complexes sur chacun de ces modèles 3D et/ou de les recaler dans un référentiel commun pour pouvoir générer un modèle 4D. Enfin, compte tenu des inconvénients mentionnés ci-dessus, cette solution ne permet d’obtenir un modèle 4D du cœur en temps réel, ou du moins dans un contexte de surveillance de l’activité mécanique cardiaque. En effet, ce type de surveillance requiert l’acquisition de données cardiaques pendant de longues périodes continues, ce qui est incompatible avec les modalités d’acquisition de type angiographie, fluoroscopie ou imagerie à résonnance magnétique. Il existe ainsi un besoin pour une méthode de génération d’un modèle spatio-temporel d’une partie du cœur d’un patient, qui soit peu couteuse, fiable et qui puisse être mise en œuvre facilement, rapidement ou en temps réel, et quel que soit le patient concerné. La présente invention se place dans ce contexte et vise à répondre à ce besoin. A ces fins, l’invention a pour objet un procédé de génération d’un modèle spatio-temporel d’une partie du cœur d’un patient, comprenant les étapes suivantes : Réception d’une pluralité d’images échographiques du cœur d’un patient ; Génération d’un modèle spatial d’au moins une partie du cœur donnée à partir de la pluralité d’images échographiques reçues; Réception d'un signal photopléthysmographique dudit patient ; Détermination d’une fonction de changement de volume du cœur, lors de tout ou partie d’un cycle cardiaque du cœur du patient, à partir du signal photopléthysmographique ; Génération d’un modèle spatio‐temporel de ladite partie du cœur au moyen du modèle spatial de ladite partie du cœur et de ladite fonction de changement de volume du cœur. L’invention propose ainsi, d’une part, de modéliser spatialement tout ou partie du cœur du patient au moyen d’images acquises par un dispositif d’échocardiographie. Cette modalité d’imagerie médicale emploie des ondes ultrasons pour obtenir des images 2D ou 3D du cœur du patient. Elle présente ainsi différents avantages, comme notamment le fait d’être sans risque sur la santé du patient, de conserver une qualité d’imagerie acceptable et enfin de pouvoir être mise en œuvre au moyen de matériel peu couteux et facile à utiliser. Il est notamment possible de connecter un dispositif d’acquisition à un dispositif portable, comme un échographe portable, voire un téléphone intelligent, de sorte que le patient puisse lui-même réaliser sa propre échocardiographie. Il est ainsi possible de générer un modèle spatial, ou 3D, du cœur ou d’une partie du cœur, comme un ventricule droit ou gauche, d’une oreillette droite ou gauche, d’une valve cardiaque ou d’un vaisseau sanguin, comme une aorte. L’invention propose, d’autre part, de modéliser une fonction de changement de volume du cœur du patient à partir d’un signal photopléthysmographique. La photopléthysmographie consiste à mesurer, au moyen d’un capteur optique ou d’un photodétecteur, les variations de la lumière émise par une source de lumière vers un vaisseau sanguin et absorbée ou réfléchie par ce vaisseau sanguin. Un signal photopléthysmographique résultant de cette mesure représente ainsi l’évolution ou les variations du volume sanguin dans un vaisseau sanguin. Il a ainsi été démontré que ce signal photopléthysmographique peut être corrélé aux variations de volume du cœur pendant le cycle cardiaque et notamment pendant les phases de systole et de diastole. Il est donc possible de reconstruire, à partir de ce signal, une fonction de changement de volume du cœur du patient. Cette modalité nécessitant uniquement un capteur optique et une source lumineuse, elle peut être facilement intégrée à un dispositif d’acquisition pouvant être porté par le patient, de sorte que la fonction de changement de volume peut être générée en temps réel et de façon simple, rapide et peu couteuse. Selon l’invention, il est donc possible de combiner l’information spatiale résultant du modèle 3D du cœur, obtenu au travers des images échographiques, à l’information temporelle résultant de la fonction de changement de volume du cœur du patient, obtenue au travers du signal photopléthysmographique, pour générer un modèle spatio-temporel, ou 4D, du cœur du patient. Compte tenu des avantages mentionnés ci-dessus, ce modèle spatio-temporel 4D peut être généré en temps réel ou en peu de temps, pour répondre à un besoin de surveillance de l’activité mécanique cardiaque du patient, et quel que soit le type de patient. On pourra en particulier concevoir que le modèle spatial soit généré au préalable, et que le modèle spatio-temporel soit regénéré en temps réel ou chaque nouvelle acquisition d’un signal photopléthysmographique. Le modèle spatial peut ainsi être généré une unique fois par une échographique préalable, ou selon une fréquence d’acquisition sensiblement plus basse que celle du signal photopléthysmographique. Le procédé selon l’invention est avantageusement mis en œuvre par un système informatique. Dans le contexte de la présente invention, un "système informatique" peut désigner, sans s'y limiter, un ordinateur de bureau, un ordinateur portable, une tablette numérique, un téléphone intelligent, un équipement d'essai, un appareil de réseau, un contrôleur, un processeur de signaux numériques, un moteur de calcul dans un appareil, un appareil électronique grand public, un appareil informatique portable et/ou un autre appareil électronique, et/ou toute combinaison de ces éléments appropriée à la mise en œuvre du procédé selon l’invention. En outre, les étapes du procédé selon l’invention peuvent toutes être exécutées sur un même appareil. En variante, les étapes du procédé selon l’invention peuvent être exécutées sur plusieurs dispositifs, reliés par des fils ou par une connexion sans fil. Dans le contexte de la présente invention, on entend par « images échographique du cœur d’un patient », ou par « échocardiogramme », une image en deux dimensions, 2D, ou en trois dimensions, 3D, de tout ou partie du cœur du patient, acquise au moyen d’une sonde comportant un émetteur d’ondes ultra-sonores et d’un ou plusieurs capteurs, notamment agencés de façon linéaire ou matricielle. Il pourra s’agir d’images échographiques de type B ou de type doppler. La sonde pourra notamment être reliée, de façon filaire ou sans-fil, à une unité portable, agencée pour convertir les signaux ultrasons acquis par les capteurs de la sonde en images échographiques. Dans le contexte de la présente invention, on entend par « signal photopléthysmographique », ou par signal PPG, un signal alternatif représentant des variations du volume sanguin dans un vaisseau sanguin, obtenu au moyen d’un dispositif photopléthysmographique, comportant une source de lumière, visible ou infra-rouge, et d’un capteur optique ou d’un photodétecteur. Il pourra notamment s’agir d’une composante alternative d’un signal acquis par un dispositif photopléthysmographique. Ce dispositif pourra être intégré dans un équipement destiné à être porté par le patient, comme un téléphone intelligent, une montre intelligente, un bracelet, une bague, un casque ou une oreillette. Dans le contexte de la présente invention, on entend par « fonction de changement de volume du cœur » une fonction mathématique représentant l’évolution du volume de tout ou partie du cœur, lors de tout ou partie d’un cycle cardiaque du cœur du patient, notamment lors des phases de systole et de diastole. Elle pourra notamment être composée de plusieurs sous-fonctions, notamment une première sous-fonction représentant la fraction d’éjection du ventricule gauche ou droit pendant une phase de systole et d’une deuxième sous-fonction représentant la fraction de remplissage du ventricule gauche pendant une phase de diastole. Dans le contexte de la présente invention, on entend par « modèle spatio‐temporel d’une partie du cœur » un modèle représentant une partie du cœur pendant une période de temps donnée, par exemple pendant un cycle cardiaque. Il peut s’agir d’une séquence de modèles spatiaux représentant ladite partie du cœur à différents instants du cycle cardiaque ou encore d’un modèle spatial dont chaque élément est associé à une fonction de déplacement de sorte qu’il soit possible de générer un modèle spatial représentant ladite partie du cœur à n’importe quel instant du cycle cardiaque. Le modèle spatial pourra comporter un ensemble d’éléments volumiques, ou voxels, structuré, ou un nuage de points non structuré, et pourra représenter une paroi interne et/ou une paroi externe et/ou une approximation de la forme de ladite partie du cœur. Le cas échéant, des régions anatomiques de ladite partie du cœur pourront être identifiées dans le modèle spatio-temporel, par exemple par étiquetage des points ou des voxels définissant ces régions ou encore par positionnement de repères associés à ces régions sur le modèle spatio-temporel. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape de génération dudit modèle spatial de ladite partie du cœur comporte une sous-étape de transformation d’un modèle initial prédéterminé d’un cœur pour générer un modèle spatial de ladite partie du cœur correspondant à la pluralité d’images échographiques reçues. Ce type de modélisation, également dénommée segmentation basée sur un modèle, présente l’avantage d’être robuste et automatique. Avantageusement, ladite étape de génération peut comporter une sous-étape de détermination d’une transformation qui, lorsqu’elle est appliquée au modèle initial prédéterminé, minimise une fonction d’erreur entre le modèle initial transformé et au moins l’une des images échographiques reçues. Ladite transformation pourra comporter une ou plusieurs transformations affines, une ou plusieurs transformations élastiques, ou une combinaison de transformations affines et/ou élastiques. Cette sous-étape pourra être basée sur des images échographiques 2D ou 3D. Par exemple, ladite sous-étape de détermination d’une transformation pourra être une étape de détermination d’une transformation qui, lorsqu’elle est appliquée au modèle initial prédéterminé, minimise la distance entre le contour d’une section du modèle initial transformé, par un plan correspondant à l’une des images échographiques reçues, et le contour du cœur dans ladite image échographique reçue. On pourra envisager en variante que la transformation soit déterminée par correspondance entre le modèle initial transformé et une image échographique 3D. Le cas échéant, ladite transformation pourra être déterminée au moyen d’un ou plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique, entrainé pour déterminer à partir d’une image échographique, une transformation qui, lorsqu’elle est appliquée au modèle initial prédéterminé, minimise une fonction d’erreur entre le modèle initial transformé et cette image échographique reçue. Si on le souhaite, ladite étape de génération dudit modèle spatial de ladite partie du cœur peut comporter une sous-étape de transformation d’un modèle initial prédéterminé d’un cœur pour générer un modèle spatial du cœur du patient, correspondant à la pluralité d’images échographiques reçues et une sous-étape de segmentation dudit modèle spatial pour générer ledit modèle spatial de ladite partie du cœur. Par exemple, ledit modèle spatial du cœur peut comporter une pluralité de régions d’intérêt chacune étiquetée avec un identifiant d’une région anatomique du cœur, ladite sous-étape de segmentation comportant la sélection d’une ou plusieurs régions d’intérêt correspondant à ladite partie du cœur. Avantageusement, le procédé selon l’invention comporte une étape préalable de génération d’un modèle initial prédéterminé d’un cœur, ladite étape comportant les sous-étapes suivantes : Réception d’une pluralité de modèles spatiaux du cœur d’une pluralité de patients ; Recalage de chacun des modèles spatiaux dans un référentiel aligné avec un référentiel commun ; Détermination d’un modèle moyen à partir de l’ensemble des modèles spatiaux recalés, le modèle initial prédéterminé étant généré à partir dudit modèle moyen. Ce type de modèle initial est également nommé modèle de forme statistique ou encore SSM (de l’anglais « Statistical Shape Model » et permet d’obtenir une segmentation d’un nouveau modèle de façon robuste et fiable. Selon un exemple de réalisation de l’invention, chacun des modèles de ladite pluralité de modèles spatiaux est un modèle d’entrainement généré au préalable à partir d’images échographiques d’un cœur de l’un des patients. Chaque modèle d’entrainement est ensuite recalé, par une transformation affine, vers un référentiel aligné avec un référentiel commun, par exemple le référentiel d’un atlas d’un cœur. Chaque modèle spatial est ainsi déplacé vers un système de coordonnées dont les axes sont alignés avec ceux du référentiel commun. Les coordonnées des éléments des différents modèles spatiaux recalés sont ensuite moyennées pour obtenir un jeu d’éléments moyens définissant ensemble ledit modèle moyen. On pourra avantageusement prévoir de segmenter le modèle moyen en régions d’intérêt à partir de repères et/ou de régions d’intérêt de l’atlas du cœur correspondant à des zones anatomiques données du cœur, comme les ventricules, les oreillettes, les aortes et/ou les valves cardiaques. Avantageusement, le référentiel commun comporte une pluralité de repères prédéterminés, l’étape préalable de génération du modèle initial prédéterminé comportant les sous-étapes suivantes : Positionnement de chacun des repères prédéterminés dans chaque modèle spatial recalé ; Analyse statistique des coordonnées des repères de l’ensemble des modèles spatiaux recalés pour générer une représentation statistique de la distribution des coordonnées de ces repères parmi les modèles recalés, le modèle initial prédéterminé étant généré à partir dudit modèle moyen et de ladite représentation statistique. Selon ces caractéristiques, le modèle initial prédéterminé peut présenter une forme variable, définie par la représentation statistique, centrée autour du modèle moyen. Selon un exemple de réalisation de l’invention, le référentiel commun est celui d’un atlas d’un cœur comportant une pluralité de repères anatomiques, par exemple définissant la position de structures anatomiques données, et/ou de repères géométriques, par exemple définissant des bordures du cœur, et/ou de repères de référence, par exemple définissant des points de jonction de vaisseaux. Le cas échéant, pour chacun des modèles spatiaux recalés, la sous-étape de positionnement de chacun des repères prédéterminés comporte le recalage dudit modèle spatial recalé dans le référentiel commun de l’atlas, par exemple au moyen d’une transformation élastique dudit modèle spatial recalé, le positionnement de chacun desdits repères de l’atlas sur le modèle spatial recalé dans le référentiel commun de l’atlas, puis le recalage dudit modèle spatial recalé depuis le référentiel commun dans son référentiel initial aligné avec le référentiel commun, par exemple au moyen d’une transformation élastique inverse. Par exemple, l’analyse statistique des coordonnées des repères de l’ensemble des modèles spatiaux recalés pourra comporter une analyse en composantes principales permettant d’obtenir, par exemple, une matrice de covariances desdites coordonnées. De façon alternative ou cumulative, l’analyse statistique des coordonnées des repères de l’ensemble des modèles spatiaux recalés pourra comporter la mise en œuvre d’autres méthodes d’analyse de données, linéaires ou non linéaires. De préférence, le modèle initial prédéterminé peut être obtenu par une combinaison linéaire du modèle moyen et de ladite représentation statistique. Avantageusement, l’étape de génération dudit modèle spatial de ladite partie du cœur comporte, pour chaque image de la pluralité d’images échographiques reçues, une sous-étape de transformation du modèle initial prédéterminé d’un cœur pour générer un modèle spatial de ladite partie du cœur correspondant à ladite image, et une sous-étape de moyennage des modèles spatiaux pour générer le modèle spatial de ladite partie du cœur. Dans cet exemple, chacune des images échographiques permet d’obtenir, à partir du même modèle initial, un modèle spatial correspondant à cette image et donc à la forme du cœur du patient à un instant donné. L’ensemble des modèles spatiaux est ensuite moyenné pour obtenir un modèle correspondant globalement à l’ensemble des images échographiques. Dans un mode de réalisation de l’invention, le procédé comporte une étape de génération, à partir du modèle spatial de ladite partie du cœur, d'une carte de mouvement dudit modèle spatial, chaque élément de la carte étant associé à une zone du modèle spatial et indiquant la capacité de ladite zone à se dilater ou se contracter lors d’un changement de volume du cœur. Le cas échéant ledit modèle spatio‐temporel de ladite partie du cœur est généré au moyen du modèle spatial de ladite partie du cœur, de ladite fonction de changement de volume du cœur et de la carte de mouvement dudit modèle spatial. Dans ce mode de réalisation, il est supposé que chaque région du cœur, ou d’une paroi du cœur, se déplace, lors du cycle cardiaque, de façon différente des autres régions, en particulier s’il s’agit d’une région saine ou d’une région susceptible d’être affectée par une maladie cardiaque ou un diabète. Selon ces caractéristiques, il est possible de générer, à partir du modèle spatial et/ou des images échographiques, une carte de mouvement, indiquant, pour chaque point ou voxel ou pour des groupes de points ou de voxels du modèle spatial, la capacité d’une région du cœur ou d’une paroi du cœur, au niveau d’une position correspondant audit point ou voxel ou audit groupe de points ou de voxel, de à se déplacer. La combinaison de la carte de mouvement et de la fonction de changement de volume permet ainsi de modéliser, avec une grande précision, la forme du cœur du patient à un instant donné de son cycle cardiaque. Avantageusement, ladite pluralité d’images échographiques comporte au moins une séquence d’images échographiques acquises pendant un cycle cardiaque complet du cœur du patient. Le cas échéant, l’étape de génération de la carte de mouvement dudit modèle spatial comporte les sous-étapes suivantes : Fractionnement du modèle spatial de ladite partie du cœur en une pluralité de segments surfacique; Pour chaque segment surfacique, détermination, à partir de ladite séquence d’images, d’au moins une valeur et/ou d’une fonction représentative d’un changement géométrique dudit segment lors du cycle cardiaque complet ; ladite valeur et/ou fonction formant un élément de la carte de mouvement associé audit segment surfacique du modèle spatial. Par exemple, ladite fonction représentative d’un changement géométrique d’un segment peut être déterminée à partir de l’évolution du rapport entre la surface du segment à un instant du cycle et la surface du segment à un instant prédéterminé du cycle, comme à la fin de la phase de diastole. On pourra notamment envisager d’estimer la durée de cycle cardiaque au moyen du signal photopléthysmographique du patient. Dans un mode de réalisation de l’invention, le modèle spatio-temporel de ladite partie du cœur comporte une fonction morphologique permettant de générer une instance d’un modèle spatial de ladite partie du cœur à un instant donné, ladite instance étant déterminée par une transformation affine du modèle spatial de ladite partie du cœur par un élément de pondération calculé à partir d’une valeur de ladite fonction de changement de volume du cœur audit instant donné et de la carte de mouvement dudit modèle spatial. Par exemple, ledit élément de pondération pourra être déterminé à partir du rapport entre le volume du modèle spatial de ladite partie du cœur et un volume estimé à partir de ladite fonction de changement de volume audit instant donné. Avantageusement, la génération de ladite instance pourra être mise en œuvre de façon récursive jusqu’à ce que l’erreur entre le volume de ladite partie du cœur déterminé à partir de ladite valeur de ladite fonction de changement de volume du cœur et le volume de l’instance soit inférieure à une valeur seuil prédéterminée. Dans un mode de réalisation de l’invention, au moins une partie de la fonction de changement de volume du cœur est identique à la valeur relative d’une partie du signal photopléthysmographique. Dans un autre mode de réalisation, on détermine à partir du signal photopléthysmographique des paramètres et/ou des coefficients d’une équation permettant de déterminer le volume de tout ou partie du cœur, et notamment d’une cavité du cœur, ladite fonction de changement de volume du cœur étant déterminée à partir desdits paramètres et/ou coefficients. Par exemple, lesdits paramètres et/ou coefficients pourront être estimés par un ou plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique, entrainé(s) à estimer des valeurs desdits paramètres et/ou coefficients à partir de données d’un signal photopléthysmographique. Selon un exemple de réalisation de l’invention, le procédé comporte une étape d’estimation des coefficients a1 et a2 de l’équation de la méthode surface/longueur biplan, à partir des valeurs du signal photopléthysmographique, le coefficient a1 étant déterminé au moyen d’un premier algorithme d’apprentissage automatique entrainé à estimer la valeur du coefficient a1 à partir des valeurs d’une partie d’un signal photopléthysmographique correspondant à une phase de systole et le coefficient a2 étant déterminé au moyen d’un deuxième algorithme d’apprentissage automatique entrainé à estimer la valeur du coefficient a2 à partir des valeurs d’une partie d’un signal photopléthysmographique correspondant à une phase de diastole. Le premier algorithme pourra par exemple être entrainé à l’aide d’un jeu de données comportant des images échographiques de cœur de patients et, pour chaque image, une partie d’un signal photopléthysmographique correspondant à une phase de systole du cœur représenté par cette image. Le premier algorithme pourra notamment être entrainé à déterminer la valeur du coefficient a1 qui minimise une fonction de coût dépendant du volume d’une cavité du cœur, notamment le ventricule gauche ou droit, estimé à partir de l’image échographique et du volume de cette cavité, estimé à l’aide de l’équation de la méthode surface/longueur biplan modélisant le volume du cœur pendant la phase de systole et prenant en compte ce coefficient a1. Cette fonction de coût pourra par exemple correspondre au rapport entre la différence du volume de la cavité estimé à l’aide de l’image échographique et le volume de la cavité estimé à l’aide du signal photopléthysmographique et la différence du volume éjecté estimé à l’aide de l’image échographique et le volume éjecté estimé à l’aide du signal photopléthysmographique. Le deuxième algorithme pourra par exemple être entrainé à l’aide d’un jeu de données comportant des images échographiques de cœur de patients et, pour chaque image, une partie d’un signal photopléthysmographique correspondant à une phase de diastole du cœur représenté par cette image. Le deuxième algorithme pourra notamment être entrainé à déterminer la valeur du coefficient a2 qui minimise une fonction de coût dépendant du volume d’une cavité du cœur, notamment le ventricule gauche ou droit, estimé à partir de l’image échographique et du volume de cette cavité, estimé à l’aide de l’équation de la méthode surface/longueur biplan modélisant le volume du cœur pendant la phase de diastole et prenant en compte ce coefficient a2. Cette fonction de coût pourra par exemple correspondre au rapport entre la différence du volume de la cavité estimé à l’aide de l’image échographique et le volume de la cavité estimé à l’aide du signal photopléthysmographique et la différence du volume rempli estimé à l’aide de l’image échographique et le volume rempli estimé à l’aide du signal photopléthysmographique. Dans encore un autre mode de réalisation de l’invention, ladite fonction de changement de volume du cœur pourra être estimée par un ou plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique recevant en entrée ledit signal photopléthysmographique, le ou lesdits algorithmes étant entrainé(s) à déterminer une fonction de changement de volume d’un cœur à partir d’un signal qui lui est fourni en entrée. L’étape de détermination de la fonction de changement de volume du cœur peut ainsi être mise en œuvre par un réseau de neurones artificiels, comme un réseau de neurones de type dense comportant plusieurs couches de neurones successives et dans lequel chacune de ces couches est totalement interconnectée avec la précédente et avec la suivante, ou comme un réseau de neurones de type récurrent dans lequel sont prévues des boucles de rétro-action, voire de type récurrent à mémoire court et long terme, également nommé LSTM (de l’anglais Long Short-Term Memory). Le réseau de neurones artificiels pourra par exemple avoir été entrainé à partir d’un jeu de données d’entrainement comprenant à la fois des signaux photopléthysmographiques de patients et des fonction de changement de volume du cœur de ces patients acquises simultanément. Pour chaque signal photopléthysmographique du jeu d’entrainement, le réseau a ainsi prédit une fonction de changement de volume du cœur, laquelle a été comparée à la fonction réelle associée à ce signal afin de déterminer une erreur. Cette erreur a été rétro-propagée afin de corriger les paramètres du réseau pour minimiser cette erreur, comme notamment les poids synaptiques et les biais de chaque neurone. L’itération de ces prédictions et rétropropagations sur l’ensemble du jeu de données d’entrainement permet ainsi d’entrainer le réseau de neurones à estimer de façon fiable une fonction de changement de volume du cœur à partir d’un signal photopléthysmographique qui lui est fourni en entrée. Dans un exemple de réalisation préférentiel, l’étape de détermination de la fonction de changement de volume du cœur comporte une sous-étape de segmentation du signal photopléthysmographique en sous-signaux correspondant chacun à un cycle cardiaque, c’est-à-dire d’une phase de diastole et d’une phase de systole, une sous-étape de détermination d’un signal moyen de l’ensemble des sous-signaux segmentés, et une étape d’estimation de la fonction de changement de volume du cœur au moyen d’un réseau de neurones de type récurrent à mémoire court et long terme, recevant en entrée ledit signal moyen et un volume du cœur à la fin de la phase de diastole. Par exemple, ledit réseau pourra présenter une architecture d’encodeur-décodeur et comporter un étage d’encodage comportant deux couches de 256 neurones de type LSTM et recevant en entrée le signal moyen et le volume, un étage de décodage comportant deux couches de 256 neurones de type LSTM et recevant en entrée la sortie de l’étage d’encodage, et un étage dense comportant une couche de 128 neurones entièrement connectée à la sortie de l’étage de décodage. Le cas échéant, le procédé comporte une étape préalable d’entrainement du réseau de neurones à l’aide d’un jeu de données d’entrainement constitués de signaux photopléthysmographiques de 30 patients acquis pendant plusieurs cycles cardiaques et des mesures de l’évolution du volume des cœur des patients pendant ces cycles cardiaques, obtenues par imagerie, le réseau de neurones étant ainsi entrainé pour déterminer une fonction de changement de volume du cœur pendant un cycle cardiaque. L’invention a également pour objet un programme d'ordinateur comprenant un code de programme qui est conçu pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. L’invention a également pour objet un support de données sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon l’invention. L’invention a également pour objet un système informatique pour la génération d’un modèle spatiotemporel d’une partie du cœur d’un patient, le système informatique comportant une unité de calcul apte à recevoir une pluralité d’images échographiques du cœur d’un patient et un signal photopléthysmographique dudit patient, l’unité de calcul étant agencée pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. La présente invention est maintenant décrite à l’aide d’exemples uniquement illustratifs et nullement limitatifs de la portée de l’invention, et à partir des dessins annexés, dessins sur lesquels les différentes figures représentent : FIG. 1 représente, schématiquement et partiellement, un procédé de génération d’un modèle spatio-temporel d’une partie du cœur d’un patient selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 2 représente, schématiquement et partiellement, une séquence d’images échographiques du cœur d’un patient reçues lors d’une étape du procédé de la FIG. 1 ; FIG. 3 représente, schématiquement et partiellement, la génération d’un modèle initial prédéterminé d’un cœur, mise en œuvre lors d’une étape du procédé de la FIG. 1 ; FIG. 4 représente, schématiquement et partiellement, la transformation du modèle de la FIG. 3 pour générer un modèle spatial d’une partie d’un cœur correspondant à la pluralité d’images échographiques de la FIG. 2 , mise en œuvre lors d’une étape du procédé de la FIG. 1 ; FIG. 5 représente, schématiquement et partiellement, la génération d'une carte de mouvement d’un modèle spatial d’un cœur, mise en œuvre lors d’une étape du procédé de la FIG. 1 ; et FIG. 6 représente, schématiquement et partiellement, la détermination d’une fonction de changement de volume d’un cœur à partir d’un signal photopléthysmographique, mise en œuvre lors d’une étape du procédé de la FIG. 1 . Dans la description qui suit, les éléments identiques, par structure ou par fonction, apparaissant sur différentes figures conservent, sauf précision contraire, les mêmes références. On a représenté en FIG. 1 un procédé de génération d’un modèle spatio-temporel d’une partie du cœur d’un patient selon un mode de réalisation de l’invention. Le procédé est mis en œuvre par un système informatique (non représenté). Dans une première étape E1 du procédé, une pluralité d’images échographiques EC i de tout ou partie du cœur du patient sont reçues par le système informatique. Ces images échographiques EC i pourront avoir été acquises au préalable par un dispositif d’échocardiographie d’un cardiologue ou par une sonde échographique portable reliée à un téléphone intelligent du patient lui-même. On a représenté en FIG. 2 une séquence d’images EC 1 à EC N en trois dimensions, 3D, d’un ventricule gauche du cœur du patient, acquises pendant un cycle cardiaque du patient, depuis le début d’une phase de diastole jusqu’à la fin d’une phase de systole, formant ladite pluralité d’images échographiques. On pourra concevoir que les images EC i soient des images en deux dimensions et/ou que la période d’acquisition soit plus courte ou plus longue qu’un cycle cardiaque et/ou que les images EC i soient désordonnées sans sortir du cadre de la présente invention. On pourra envisager que les images EC i représentent une autre partie du cœur du patient, comme un ventricule droit ou une oreillette gauche ou droite, ou encore la totalité du cœur du patient plutôt qu’une partie seulement. Dans une deuxième étape E2 du procédé, un modèle spatial du ventricule gauche du cœur 3DLVM du patient est généré à partir de la pluralité d’images échographiques reçues EC i . Dans l’exemple décrit, le modèle spatial 3DLVM pourra être généré de nouveau à chaque nouvelle acquisition d’images échographiques EC i par le cardiologue ou par le patient. Afin de générer le modèle spatial 3DLVM, un modèle initial prédéterminé SSM d’un ventricule gauche d’un cœur a été généré dans une étape préalable E0. On a représenté en FIG. 3 un exemple de réalisation de l’étape E0 permettant de générer un modèle initial SSM de type modèle de forme statistique. Cette étape E0 comporte une sous-étape de réception E01 d’une pluralité de modèles spatiaux LVT j , formant un jeu d’entrainement. Dans l’exemple décrit, chacun des modèles d’entrainement LVT a été généré au préalable à partir d’images échographiques d’un ventricule gauche du cœur de l’un des patients. Dans une sous-étape E02, chacun des modèles d’entrainement LVT j est recalé dans un référentiel X j aligné avec un même référentiel commun X A , à savoir le référentiel d’un atlas A d’un cœur prédéterminé. Chaque modèle LVT j peut par exemple être transformé par une ou plusieurs transformations affines ou linéaires T A , de type translation, rotation, agrandissement, réduction, symétrie, pour le transformer en un modèle LVT i X A orienté selon un référentiel X j dont les axes sont alignés avec ceux du référentiel commun X A . L’atlas A comporte une pluralité de repères LM anatomiques, par exemple définissant la position de structures anatomiques données, comme les aortes et/ou les valves cardiaques, de repères géométriques, par exemple définissant des bordures du ventricule, et de repères de référence, par exemple définissant des points de jonction de vaisseaux. Dans une sous-étape E03, chacun des modèles d’entrainement LVT j X A est recalé dans le référentiel commun X A , par une ou plusieurs transformations élastiques T E dudit modèle spatial LVT j X A , pour obtenir un modèle LVT iA orienté selon le référentiel commun X A . Dans une sous-étape E04, chacun des repères LM de l’atlas A est positionné sur chacun des modèles LVT iA . Dans une sous-étape E05, chacun des modèles LVT j A et pourvu des repères LM est ramené dans le référentiel précédent X j dont les axes sont alignés avec ceux du référentiel commun X A , par des transformations élastiques inverses T E -1 . Dans une sous-étape E06, un modèle moyen µ est généré à partir de l’ensemble des modèles spatiaux LVT j X A recalés dans leurs référentiels X j et pourvus des repères LM, tels qu’obtenus à l’issue de l’étape E05. Les coordonnées des voxels de ces différents modèles spatiaux recalés LVT jA sont par exemple moyennées pour obtenir un jeu de voxels définissant ensemble ledit modèle moyen µ. De façon simultanée, dans une sous-étape E07, une analyse en composantes principales, ou PCA, est menée sur les coordonnées des repères LM positionnés sur ces modèles spatiaux recalés LVT jA pour générer une représentation statistique de la distribution des coordonnées de ces repères LM, par exemple sous la forme d’une matrice de covariance P desdites coordonnées. Le modèle initial SSM peut alors être obtenu, dans une sous-étape E08, par une combinaison linéaire du modèle moyen µ et de ladite représentation statistique P, de sorte que ce modèle initial SSM présente une forme variable, définie par la représentation statistique P, centrée autour du modèle moyen µ. On pourra ainsi, en faisant varier les coefficients linéaires appliqués au modèle moyen µ et à ladite représentation statistique P, générer des modèles initiaux similaires aux modèles d’entrainement. Dans le cas où les modèles d’entrainement sont des modèles de cœur complet, on pourra éventuellement prévoir une étape ultérieure de segmentation d’un modèle initial d’un cœur pour obtenir un modèle initial SSM d’un ventricule gauche du cœur. La méthode qui vient d’être décrite pourra être remplacée ou complétée par d’autres méthodes de génération de modèle de forme statistique, linéaires ou non linéaires. On a représenté en FIG. 4 un exemple de réalisation de l’étape E2 permettant de générer, à partir du modèle initial SSM et des images échographiques EC i , un modèle spatial 3DLVM du ventricule gauche du patient. Comme montré en FIG. 4 , l’étape E2 du procédé selon l’invention comporte, pour chaque image de la séquence d’images échographiques EC i , une sous-étape E21 de détermination d’une transformation T i , ou d’une combinaison de transformations T i , linéaires ou élastiques, qui, lorsqu’elle est appliquée au modèle initial SSM déterminé dans l’étape E0, minimise une fonction d’erreur Err i entre le modèle 3DLVM i résultant de la transformation T i appliquée au modèle initial SSM, et cette image échographique EC i . Dans l’exemple décrit, la fonction d’erreur Err i employée est la distance entre le contour d’une section S_3DLVM i du modèle initial transformé 3DLVM i , et le contour du ventricule gauche dans une section S_EC i de l’image échographique EC i , les sections étant considérées selon un même plan, par exemple un plan transversal. Ladite transformation T i pourra par exemple être déterminée en optimisant un vecteur de coefficients qui, lorsqu’ils sont appliqués à ladite représentation statistique P du modèle initial SSM dans une combinaison linéaire du modèle moyen µ et de cette représentation statistique P, minimisent ladite fonction d’erreur Err i . A l’issue de la sous-étape E21, la transformation T i qui a été identifiée est appliquée au modèle initial SSM pour obtenir un modèle spatial 3DLVM i correspondant à chaque image EC i et donc à la forme du ventricule gauche du patient à un instant donné. Dans une sous-étape E22, l’ensemble des modèles spatiaux 3DLVM i est moyenné pour obtenir un modèle 3DLVM correspondant globalement à l’ensemble des images échographiques EC i et formant ainsi le modèle spatial du ventricule gauche du patient. Dans le cas où les images échographiques EC i représentent la totalité du cœur du patient, et où le modèle initial SSM est un modèle complet d’un cœur, l’étape E2 pourra comporter une sous-étape ultérieure de segmentation du modèle spatial 3DLVM résultant de la sous-étape E22, pour générer un modèle spatial du ventricule gauche du patient. Dans une étape E3, une carte de mouvement MW du ventricule gauche est généré à partir du modèle spatial 3DLVM et des images échographiques EC i . On a représenté en FIG. 5 un exemple de réalisation de l’étape E3 permettant de générer, à partir du modèle 3DLVM et des images échographiques EC i , une carte de mouvement WM du ventricule gauche du patient. L’étape E3 comporte une sous-étape E31 de fractionnement du modèle spatial 3DLVM en une pluralité de segments surfacique T_3DLVM k . Dans l’exemple décrit, chaque segment surfacique T_3DLVM k est défini par un maillage triangulaire du modèle spatial 3DLVM. On pourra concevoir d’autres types de maillage polygonal sans sortir du cadre de la présente invention. Dans une sous-étape E32, pour chaque segment surfacique T_3DLVM k , une valeur d’une fonction S k (t) représentative d’un changement géométrique dudit segment T_3DLVM k à un instant donné t du cycle cardiaque complet est déterminée à partir de l’image échographique EC i correspondant à cet instant t. Dans l’exemple de la FIG. 5 , ladite valeur de la fonction représentative S k (t) correspond au rapport entre la surface A k (t) du segment T_3DLVM k à l’instant t du cycle et la surface A k (0) du segment T_3DLVM k à la fin de la phase de diastole, ou au début de la phase de systole. Ladite valeur S k (t) forme ainsi un élément de la carte de mouvement WM associé audit segment surfacique T_3DLVM k du modèle spatial 3DLVM. Elle indique la capacité de la zone du ventricule du gauche correspondant à ce segment surfacique T_3DLVM k à se dilater ou se contracter lors d’un changement de volume du cœur. Dans une étape E4, un signal photopléthysmographique dudit patient PPG est reçu. Ce signal PPG, représentant des variations du volume sanguin dans un vaisseau sanguin, pourra avoir été acquis en temps réel par un dispositif photopléthysmographique porté par le patient. L’étape E4 pourra être mise en œuvre simultanément aux étapes E1 à E3 ou séquentiellement, à la suite de ces étapes E1 à E3. On pourra envisager que cette étape E4, et les étapes ultérieurement décrites qui en découlent, soit renouvelée de façon plus fréquente que les étapes E1 à E3, afin que le modèle spatio-temporel soit généré à chaque nouvelle acquisition d’un signal PPG. Dans une étape E5, une fonction LVVC, modélisant le changement ou l’évolution du volume du ventricule gauche lors du cycle cardiaque du patient, est déterminée à partir du signal PPG. Comme montré en FIG. 6 , ladite fonction LVVC est définie en fonction de la valeur relative du signal PPG. En variante, dans cette étape E5, on pourra déterminer à partir du signal photopléthysmographique PPG les coefficients a1 et a2 des équations de la méthode surface/longueur biplan modélisant le volume du ventricule gauche pendant les phases de diastole et de systole. Le coefficient a1 pourra par exemple être déterminé au moyen d’un premier algorithme d’apprentissage automatique entrainé à estimer la valeur du coefficient a1 à partir des valeurs d’une partie d’un signal photopléthysmographique correspondant à une phase de systole et le coefficient a2 pourra être déterminé au moyen d’un deuxième algorithme d’apprentissage automatique entrainé à estimer la valeur du coefficient a2 à partir des valeurs d’une partie d’un signal photopléthysmographique correspondant à une phase de diastole. La fonction de changement de volume du cœur LVVC pourra ainsi être déterminée à partir des coefficients a1 et a2 ainsi estimés et des équations de la méthode surface/longueur biplan. Dans un mode de réalisation non représenté, la fonction de changement de volume du cœur LVVC pourra être déterminée au moyen d’un réseau de neurones de type LSTM recevant en entrée un signal représentant la moyenne du signal PPG sur l’ensemble des cycles cardiaques au cours desquels le signal PPG a été acquis, ainsi qu’une valeur indiquant le volume du ventricule gauche à la fin de la phase de diastole, par exemple estimée à partir du modèle spatiale 3DLVM ou à partir d’une image du cœur acquise lors de cette fin de phase. Dans une étape E6, un modèle spatio‐temporel 4DLVM du ventricule gauche est généré à partir du modèle spatial 3DLVM du ventricule gauche, de la fonction LVVC et de la carte de mouvement WM. Dans l’exemple décrit, l’ensemble du modèle spatial 3DLVM du ventricule gauche, de la fonction LVVC et de la carte de mouvement WM permet de générer une instance d’un modèle spatio-temporel du ventricule gauche à n’importe quel instant du cycle cardiaque. Cet ensemble forme ainsi un modèle spatio-temporel 4DLVM du ventricule gauche. Chaque nouvelle acquisition d’un signal PPG pour ainsi amener à une nouvelle génération du modèle spatio-temporel 4DLVM correspondant, en temps réel ou dans un délai court, au ventricule gauche du patient, autorisant ainsi une surveillance de la mécanique cardiaque du patient. Dans l’exemple décrit, une instance 4DLVM(t) d’un modèle spatial-temporel du ventricule gauche à un instant t du cycle cardiaque pourra être déterminée, dans une étape E61, au moyen de l’équation suivante : , où 4DLVM(t) est l’instance du modèle spatio-temporel 4DLVM un instant t, 3DLVM est le modèle spatial du ventricule gauche, K un coefficient de pondération calculé à partir de la fonction LVVC, WM la carte de mouvement du ventricule gauche et α un coefficient de pondération de la carte de mouvement. On pourra notamment prévoir de fixer la valeur du coefficient α à une valeur comprise entre 0 et 1. La valeur du coefficient de pondération K pourra notamment être défini à partir du rapport entre le volume du modèle spatial 3DLVM et un volume estimé à partir de ladite fonction de changement de volume LVVC audit instant donné. Dans l’exemple décrit, le coefficient K est calculé de façon récursive, en le corrigeant au moyen du ratio entre le volume de l’instant 4DLVM(t) déterminé lors de l’itération précédente et le volume estimé à partir de ladite fonction de changement de volume LVVC audit instant donné. L’étape E61 est ainsi renouvelée jusqu’à ce que l’erreur entre le volume estimé à partir de la fonction LVVC et le volume de l’instance le volume de l’instant 4DLVM(t) soit inférieure à une valeur seuil prédéterminée. On pourra employer d’autres méthodes de détermination d’une instance 4DLVM(t) d’un modèle spatial-temporel du ventricule gauche à un instant t du cycle cardiaque à partir du modèle spatial 3DLVM et de la fonction LVVC, sans sortir du cadre de la présente invention. La description qui précède explique clairement comment l'invention permet d'atteindre les objectifs qu'elle s'est fixée, à savoir, pouvoir générer un modèle spatio-temporel d’une partie du cœur d’un patient, d’une façon peu couteuse, fiable et qui puisse être mise en œuvre facilement, rapidement ou en temps réel, et quel que soit le patient concerné. Ces objectifs sont atteints en combinant d’une part un modèle spatial de cette partie du cœur, généré par des images échographiques et d’autre part une fonction de changement de volume déterminée à partir d’un signal photopléthysmographique. En tout état de cause, l'invention ne saurait se limiter aux modes de réalisation spécifiquement décrits dans ce document, et s'étend en particulier à tous moyens équivalents et à toute combinaison techniquement opérante de ces moyens. Procédé de génération d’un modèle spatio-temporel (4DLVM) d’une partie du cœur d’un patient, comprenant les étapes suivantes : (E1) Réception d’une pluralité d’images échographiques (EC i ) du cœur d’un patient ; (E2) Génération d’un modèle spatial (3DLVM) d’au moins une partie du cœur donnée à partir de la pluralité d’images échographiques reçues ; (E4) Réception d’un signal photopléthysmographique (PPG) dudit patient ; (E5) Détermination d’une fonction de changement de volume du cœur (LVVC), lors de tout ou partie d’un cycle cardiaque du cœur du patient, à partir du signal photopléthysmographique ; (E6) Génération d’un modèle spatio‐temporel (4DLVM) de ladite partie du cœur au moyen du modèle spatial (3DLVM) de ladite partie du cœur et de ladite fonction de changement de volume du cœur (LVVC). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape de génération dudit modèle spatial de ladite partie du cœur comporte une sous-étape de transformation d’un modèle initial prédéterminé (SSM) d’un cœur pour générer un modèle spatial de ladite partie du cœur correspondant à la pluralité d’images échographiques reçues. Procédé selon la revendication précédente, comportant une étape préalable (E0) de génération d’un modèle initial prédéterminé (SSM) d’un cœur, ladite étape comportant les sous-étapes suivantes : (E01) Réception d’une pluralité de modèles spatiaux (LVT j ) du cœur d’une pluralité de patients ; (E02) Recalage de chacun des modèles spatiaux dans un référentiel (X j ) aligné avec un référentiel commun (X A ) ; (E06) Détermination d’un modèle moyen (µ) à partir de l’ensemble des modèles spatiaux recalés (LVT i X A ), le modèle initial prédéterminé (SSM) étant généré à partir dudit modèle moyen. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le référentiel commun (X A ) comporte une pluralité de repères prédéterminés (LM), l’étape préalable (E0) de génération du modèle initial prédéterminé (SSM) comportant les sous-étapes suivantes : (E04) Positionnement de chacun des repères prédéterminés (LM) dans chaque modèle spatial recalé (LVT iA ); (E07) Analyse statistique des coordonnées des repères (LM) de l’ensemble des modèles spatiaux recalés (LVT jA ) pour générer une représentation statistique (P) de la distribution des coordonnées de ces repères parmi les modèles recalés, le modèle initial prédéterminé (SSM) étant généré à partir dudit modèle moyen (µ) et de ladite représentation statistique (P). Procédé selon l’une des revendications 2 à 4, dans lequel l’étape de génération (E2) dudit modèle spatial (3DLVM) de ladite partie du cœur comporte, pour chaque image de la pluralité d’images échographiques reçues (EC i ), une sous-étape (E21) de transformation du modèle initial prédéterminé (SSM) d’un cœur pour générer un modèle spatial (3DLVM i ) de ladite partie du cœur correspondant à ladite image, et une sous-étape de moyennage (E22) des modèles spatiaux (3DLVM i ) pour générer le modèle spatial (3DLVM) de ladite partie du cœur. Procédé selon l’une des revendications précédentes, le procédé comportant une étape (E3) de génération, à partir du modèle spatial (3DLVM) de ladite partie du cœur, d'une carte de mouvement (WM) dudit modèle spatial, chaque élément (S k (t)) de la carte étant associé à une zone (T_3DLVM k ) du modèle spatial et indiquant la capacité de ladite zone à se dilater ou se contracter lors d’un changement de volume du cœur ; ledit modèle spatio‐temporel de ladite partie du cœur (4DLVM) étant généré au moyen du modèle spatial (3DLVM) de ladite partie du cœur, de ladite fonction de changement de volume du cœur (LVVC) et de la carte de mouvement (WM) dudit modèle spatial. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ladite pluralité d’images échographiques (EC i ) comporte au moins une séquence d’images échographiques acquises pendant un cycle cardiaque complet du cœur du patient, et en ce que l’étape (E3) de génération de la carte de mouvement (WM) dudit modèle spatial comporte les sous-étapes suivantes : (E31) Fractionnement du modèle spatial (3DLVM) de ladite partie du cœur en une pluralité de segments surfacique (T_3DLVM k ); (E32) Pour chaque segment surfacique, détermination, à partir de ladite séquence d’images, d’au moins une valeur et/ou d’une fonction (S k (t)) représentative d’un changement géométrique dudit segment lors du cycle cardiaque complet ; ladite valeur et/ou fonction formant un élément de la carte de mouvement associé audit segment surfacique du modèle spatial. Procédé selon l’une des revendications 6 ou 7, dans lequel le modèle spatio-temporel (4DLVM) de ladite partie du cœur comporte une fonction morphologique permettant de générer une instance (4DLVM(t)) d’un modèle spatial de ladite partie du cœur à un instant donné (t), ladite instance étant déterminée par une transformation affine du modèle spatial de ladite partie du cœur par un élément de pondération (K) calculé à partir d’une valeur de ladite fonction de changement de volume (LVVC) du cœur audit instant donné et de la carte de mouvement (WM) dudit modèle spatial. Procédé selon la revendication précédente, caractéristique en ce que la génération de ladite instance (4DLVM(t)) est mise en œuvre de façon récursive jusqu’à ce que l’erreur entre le volume de ladite partie du cœur déterminé à partir de ladite valeur de ladite fonction de changement de volume du cœur (LVVC) et le volume de l’instance soit inférieure à une valeur seuil prédéterminée. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins une partie de la fonction de changement de volume du cœur (LVVC) est identique à la valeur relative d’une partie du signal photopléthysmographique (PPG). Programme d'ordinateur comprenant un code de programme qui est conçu pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Support de données sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 11. Système informatique pour la génération d’un modèle spatiotemporel d’une partie du cœur d’un patient, le système informatique comportant une unité de calcul apte à recevoir une pluralité d’images échographiques (EC i ) du cœur d’un patient et un signal photopléthysmographique (PPG) dudit patient, l’unité de calcul étant agencée pour mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10.