Procédé (100) automatique de segmentation d’un thrombus et d’une lésion engendrée par le thrombus dans une image tridimensionnelle cérébrale, l’image tridimensionnelle cérébrale étant acquise selon au moins une modalité, chaque modalité étant associée à un ensemble d’images comportant une pluralité d’images correspondant chacune à une section de l’image tridimensionnelle acquise selon la modalité, selon un plan de section perpendiculaire à un axe donné, le procédé (100) comportant les étapes suivantes : Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents primaire configuré pour fournir une prédiction de lésion (P L ) à partir d’une image (I), chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire étant associé à un jeu de paramètres d’entraînement et entraîné sur une base de données primaire comportant une pluralité d’images (I) cérébrales chacune associée à un ensemble d’informations (E L ) relatives à la segmentation de chaque lésion dans l’image (I, 103) ; Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents secondaire configuré pour fournir une prédiction de thrombus (P T ) à partir d’une image (I), chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire étant associé à un jeu de paramètres d’apprentissage et entraîné sur une base de données secondaire comportant une pluralité d’images (I) cérébrales chacune associée à un ensemble d’informations (E T ) relatives à la segmentation de chaque thrombus dans l’image (I, 104) ; Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire entraîné, sur chaque image (I) d’un ensemble d’images primaire dépendant d’au moins un ensemble d’images associé à une modalité, et fusion des prédictions de lésion (P L ) obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de lésion (1051) : Si l’ensemble de segmentations de lésion comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation présentant un volume maximal comme segmentation de la lésion (106) ; Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire entraîné, sur chaque image (I) d’un ensemble d’images secondaire dépendant d’au moins un ensemble d’images associé à une modalité, et fusion des prédictions de thrombus (P T ) obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de thrombus (1052) : Si l’ensemble de segmentations de thrombus comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation répondant à une condition de proximité comme segmentation du thrombus (107), la condition de proximité dépendant de la segmentation de la lésion. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel l’image tridimensionnelle est acquise par IRM. Procédé (100) selon la revendication 2, dans lequel l’image tridimensionnelle est acquise par IRM selon une première modalité angiographie pondérée en fonction de la susceptibilité SWAN, une deuxième modalité phase du signal radiofréquence de l’angiographie pondérée en fonction de la susceptibilité phase SWAN, une troisième modalité temps de vol ToF, une quatrième modalité pondération en diffusion DWI et une cinquième modalité pondération en diffusion DWI avec application exclusive du champ magnétique principal B 0 . Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 2 ou 3, comportant une étape (101) de prétraitement comprenant les sous-étapes suivantes pour chaque modalité de l’image tridimensionnelle : Calcul d’un histogramme sur les niveaux de gris des voxels de l’image tridimensionnelle acquise selon la modalité (1011) ; Calcul d’une approximation polynomiale du logarithme de l’histogramme (1012) ; Application de la fonction inverse du logarithme à l’approximation polynomiale pour obtenir une approximation de l’histogramme (1013) ; Détermination d’un maximum local de l’approximation de l’histogramme correspondant au tissu sain cérébral et division des niveaux de gris des voxels de l’image tridimensionnelle acquise selon la modalité par le niveau de gris correspondant au maximum local dans l’histogramme (1014). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 3 ou 4, comportant une étape (102) de traitement comprenant les sous-étapes suivantes : Pour chaque image (I) de l’ensemble d’images associé à la quatrième modalité, soustraction à l’image (I) considérée, de l’image (I) correspondante de l’ensemble d’images associé à la cinquième modalité, pour obtenir un ensemble d’images améliorées (1021) ; Pour chaque image (I) de l’ensemble d’images associé à la quatrième modalité, concaténation de l’image (I) considérée et de l’image (I) correspondante de l’ensemble d’images améliorées, pour obtenir un ensemble de premières images concaténées (1022) ; Pour chaque image (I) de l’ensemble d’images associé à la première modalité, concaténation de l’image (I) considérée, de l’image (I) correspondante de l’ensemble d’images associé à la deuxième modalité et de l’image (I) correspondante de l’ensemble d’images associé à la troisième modalité, pour obtenir un ensemble de deuxièmes images concaténées (1023). Procédé (100) selon la revendication 5, dans lequel : l’étape (103) d’entraînement est réalisée pour un premier réseau de neurones artificiels récurrents primaire et un deuxième réseau de neurones artificiels récurrents primaire associés à des jeux de paramètres d’entraînement différents, sur une même base de données primaire comportant une pluralité de premières images concaténées ; l’étape (1051) d’utilisation est réalisée sur un même ensemble d’images primaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents primaire et le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents primaire, l’ensemble d’images primaire correspondant à l’ensemble de premières images concaténées ; l’étape (104) d’entraînement est réalisée pour un premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et un deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire présentant des jeux de paramètres d’entraînement identiques, sur une première base de données secondaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et sur une deuxième base de données secondaire pour le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire, la première base de données secondaire comportant une pluralité d’images acquises selon la première modalité et la deuxième base de données secondaire comportant une pluralité de deuxièmes images concaténées ; l’étape (1052) d’utilisation est réalisée sur un premier ensemble d’images secondaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et sur un deuxième ensemble d’images secondaire pour le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire, le premier ensemble d’images secondaire correspondant à l’ensemble d’images associé à la première modalité et le deuxième ensemble d’images secondaire correspondant à l’ensemble de deuxièmes images concaténées. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire et chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire ont une même architecture de type réseau de neurones artificiels récurrents à mémoire court et long terme convolutif disposant d’une mémoire, dans lequel chaque convolution est remplacée par un bloc logique dans lequel une première partie d’une donnée d’entrée passe par une couche convolutive et une seconde partie de la donnée d’entrée passe par un bloc de transfert composé d’une couche de transfert entourée de deux couches convolutives, la couche de transfert effectuant plusieurs opérations de max-pooling avec différentes tailles de fenêtres. Procédé (100) selon la revendication 7, dans lequel l’étape (101) d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels récurrents primaire comporte les sous-étapes suivantes pour chaque image (I) de la base de données primaire correspondante : Première soumission (1011) de l’image (I) au réseau de neurones artificiels récurrents primaire pour remplir sa mémoire ; Deuxième soumission (1012) de l’image (I) au réseau de neurones artificiels récurrents primaire pour fournir une prédiction de lésion (P L ) à partir de la mémoire remplie, la deuxième soumission étant immédiatement consécutive à la première soumission ; Remise à zéro (1013) de la mémoire ; et l’étape (102) d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels récurrents secondaire comporte les sous-étapes suivantes pour chaque image (I) de la base de données secondaire correspondante : Première soumission (1021) de l’image (I) au réseau de neurones artificiels récurrents secondaire pour remplir sa mémoire ; Deuxième soumission (1022) de l’image (I) au réseau de neurones artificiels récurrents secondaire pour fournir une prédiction de thrombus (P T ) à partir de la mémoire remplie, la deuxième soumission étant immédiatement consécutive à la première soumission ; Remise à zéro (1023) de la mémoire. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.