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WO2025132455A1 - Procédé de défloutage d'une image résultant d'une séquence d'acquisition par un appareil d'imagerie médicale - Google Patents

Procédé de défloutage d'une image résultant d'une séquence d'acquisition par un appareil d'imagerie médicale Download PDF

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Publication number
WO2025132455A1
WO2025132455A1 PCT/EP2024/086933 EP2024086933W WO2025132455A1 WO 2025132455 A1 WO2025132455 A1 WO 2025132455A1 EP 2024086933 W EP2024086933 W EP 2024086933W WO 2025132455 A1 WO2025132455 A1 WO 2025132455A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
fourier transform
experimental
deblurring
acquisition
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/EP2024/086933
Other languages
English (en)
Inventor
Christos PAPAGEORGAKIS
Mauro Zucchelli
Stefano CASAGRANDA
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Olea Medical SA
Original Assignee
Olea Medical SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Olea Medical SA filed Critical Olea Medical SA
Publication of WO2025132455A1 publication Critical patent/WO2025132455A1/fr
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/73—Deblurring; Sharpening
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20048—Transform domain processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing

Definitions

  • the present invention relates, in general, to image processing in the field of medical imaging.
  • the invention describes more particularly a method for correcting blur or deblurring a medical image resulting from an acquisition sequence via a medical imaging device.
  • Magnetic resonance imaging is based on an analysis of the response of the proton of a water molecule when excited in a magnetic field. This response depends on the environment of such a proton and thus makes it possible to differentiate different types of tissue.
  • a Nuclear Magnetic Resonance imaging device such as device 1 of a SAIM medical imaging analysis system illustrated by way of non-limiting example by Figures 1 and 2, is generally used. This delivers a plurality of digital image sequences 12 of one or more parts of a patient's body, by way of non-limiting examples, the brain, the heart, the lungs.
  • the MRI acquisition is done by sampling a parallelepiped volume in a given section plane.
  • Figure 3 illustrates the section planes most commonly used in medical imaging:
  • - View B on an axial (or transverse) view, the patient's right is always located on the left in the image: as if the observer were looking at the patient - lying on his back - from his feet;
  • - View C In a sagittal or profile view, the image is presented with the anterior part of the patient on the left, as if the observer were looking at the patient from the left profile.
  • Such a human-machine interface 8 may consist, for example, of a computer keyboard, a pointing device, a touch screen, a microphone or, more generally, any interface arranged to translate a gesture or an instruction issued by a human 6 into control or configuration data. From information 10 produced by said device 1, a plurality of sequences of digital images 12 of a part of a human or animal body are obtained. We will also call such information 10 or images 12 “experimental data”.
  • the image sequences 12 may optionally be stored within a server 3, i.e. a computer with its own storage means, and constitute a medical file 13 of a patient.
  • a file 13 may comprise images of different types, such as structural images highlighting the activity of the tissues or anatomical images reflecting the properties of the tissues.
  • the image sequences 12 or, more generally, the experimental data, are analyzed by a processing unit 4 arranged for this purpose.
  • a processing unit 4 may, for example, consist of one or more microprocessors or microcontrollers implementing suitable application program instructions loaded into storage means of said imaging analysis system.
  • storage means means any volatile or, advantageously, non-volatile computer memory.
  • a non-volatile memory is a computer memory whose technology allows its data to be retained in the absence of an electrical power supply. It can contain data resulting from inputs, calculations, measurements and/or program instructions.
  • the main non-volatile memories currently available are electrically writable, such as EPROM (Erasable Programmable Read-Only Memory) or electrically writable and erasable, such as EEPROM (Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory), flash, SSD (Solid-State Drive), etc.
  • Non-volatile memories are distinguished from so-called "volatile" memories, the data of which is lost in the absence of a power supply.
  • the main volatile memories currently available are RAM (Random Access Memory) types.
  • a "data memory”, in the rest of the document, can be volatile or non-volatile depending on the intended application.
  • Said processing unit 4 comprises means for communicating with the outside world to collect the images. Said means for communicating also allow the processing unit 4 to deliver or output, ultimately, a rendering, for example graphic and/or sound, of an estimation or quantification of a biomarker or a pharmacokinetic parameter Ql developed by said processing unit 4 from the experimental data 10 and/or 12 obtained by Magnetic Resonance Imaging, to a user 6 of the imaging analysis system via an output human-machine interface 5.
  • a rendering for example graphic and/or sound
  • output human-machine interface means any device, used alone or in combination, making it possible to output or deliver a graphic, haptic, sound or, more generally, human-perceptible representation of a reconstructed physiological signal, in this case a biomarker, to a user 6 of a Magnetic Resonance Imaging analysis system.
  • Such an output human-machine interface 5 may consist, in a non-exhaustive manner, of one or more screens, loudspeakers or other suitable alternative means. Said user 6 of the analysis system can thus confirm or deny a diagnosis, decide on a therapeutic action that he deems appropriate, deepen research work, refine adjustment parameters of measuring equipment, etc.
  • this user 6 can also configure the operation of the processing unit 4 or of the output human-machine interface 5, by means of operating and/or acquisition parameters 16. For example, he can thus define display thresholds or choose the biomarkers, indicators or estimated or quantified parameters for which he wishes to have a representation.
  • the user uses for this purpose the input human-machine interface 8 previously mentioned or a second input interface provided for this purpose.
  • the input 8 and output 5 human-machine interfaces may constitute a single physical entity.
  • Said input 8 and output 5 human-machine interfaces of the imaging analysis system may also be integrated into the acquisition console 2.
  • an imaging system as described previously, further comprises a preprocessing unit 7 for analyzing the image sequences 12, deducing experimental signals 15 therefrom and delivering the latter to the processing unit 4 which is thus relieved of this task.
  • perfusion MRI provides access to information on the capillary microcirculation of tissues by analyzing their microcirculation.
  • the essential quantitative parameters evaluated are blood volumes and temporal data (such as transit time, time to peak contrast, etc.).
  • the ultimate goal of perfusion MRI is to measure, or estimate, the blood flow irrigating the organ being explored, expressed in milliliters/minute/100 grams of tissue, corresponding to tissue perfusion.
  • the differentiation of perfused and non-perfused tissues is based on the use of an intravascular marker:
  • ASL perfusion imaging fits into this second application case to measure cerebral perfusion, i.e. the blood supply to brain tissue, without the use of contrast agents or possible pharmacological side effects.
  • This technique is therefore non-invasive, which makes its acquisition faster and allows it to be repeated.
  • ASL makes it possible to highlight perfusion abnormalities in many pathologies in a completely non-invasive manner, in particular encephalic, which makes it a particularly interesting technique from a clinical point of view. It is a differential technique during which two acquisitions are carried out: an acquisition with labeling of arterial protons and a control acquisition.
  • ASL perfusion imaging therefore quantifies perfusion in the brain by labeling the hydrogen nuclei of the arterial intravascular water with one or more radiofrequency pulses.
  • PLD Post Labeling Delay
  • PLD Post Labeling Delay
  • the second control acquisition is carried out without prior arterial labeling: the arterial protons in the region of interest are then at equilibrium, completely relaxed.
  • the subtraction of the labeling acquisition and the control acquisition cancels the signal from the static tissues and allows to obtain an image weighted according to the perfusion.
  • the signal difference is of the order of a few percent, resulting in a low signal-to-noise ratio. It is therefore necessary to acquire several dozen pairs of labeled images and "control" images, then average them to obtain a satisfactory signal-to-noise ratio.
  • ASL technique requires two main steps: the labeling of circulating blood protons and the acquisition images.
  • proton labeling there are three main types:
  • - pulsed marking (known by the English acronym PASL) uses brief radiofrequency pulses limiting the deposition of energy in the tissues;
  • pCASL pseudo-continuous marking
  • the ASL images can be affected by significant blurring, visible both in the plane and through the plane, a phenomenon which is all the more marked with the GRASE sequence, a phenomenon mentioned, for example, in the scientific article “Reducing blurring artifacts in 3D-GRASE ASL by integrating new acquisition and analysis strategies” published in Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine volume 22 (2014), page 2704.
  • Such blurring acts as a low-pass filter in the frequency domain, allowing low-frequency values to pass and cutting off all high-frequency values.
  • the invention provides a method for deblurring an experimental medical image resulting from an acquisition sequence by an imaging device describing a plurality of elementary volumes of interest of an organ of a patient, called “voxels”, said method being implemented by a processing unit of a medical imaging analysis system.
  • voxels an imaging device describing a plurality of elementary volumes of interest of an organ of a patient
  • said method may comprise a subsidiary step prior to the step of obtaining the deblurred experimental image and subsequent to the step of obtaining a deblurring mask consisting of applying a smoothing filter to said deblurring mask.
  • the Fourier transforms of the experimental image and the reference image are respectively calculated with the fast Fourier transform algorithm.
  • the invention relates to a computer-readable storage medium comprising the instructions of such a computer program product.
  • the invention further relates to a medical imaging analysis system comprising a processing unit arranged to deblur an experimental medical image resulting from an acquisition sequence by a medical imaging device in connection with a plurality of elementary volumes of interest, called voxels, said processing unit being configured to:
  • FIG. 2 already described, illustrates a simplified description of a variant of a system for analyzing images obtained by magnetic resonance
  • FIG. 4 illustrates an example of a functional algorithm of a deblurring method according to the invention
  • FIG. 5 illustrates variant embodiments of a functional algorithm of a deblurring method according to the invention
  • FIG. 6 illustrates a gain resulting from the implementation of a deblurring method 100 in accordance with the invention
  • FIG. 7 illustrates a gain resulting from the implementation of a deblurring method 100 in accordance with the invention.
  • an image is a BGR digital matrix representation of elements called “voxels”, of thickness k (along a transverse axis), BGR(i,j), i and j being integer value indices to identify the voxel located at row i and column j of the BGR matrix, i.e. a graphical representation in the form of a table or matrix, of BGR(i,j) elements each encoding a triplet of integer values between zero and two hundred and fifty-five, according to the RGB color coding, acronym for "Red Green Blue”, also known by the acronym RGB, an Anglo-Saxon acronym for "Red Green Blue”.
  • Such computer color coding is the closest to the hardware currently available to constitute human-machine output interfaces such as computer screens. In general, the latter reconstruct a color by additive synthesis from three primary colors, red, green and blue, forming on the screen a mosaic generally too small to be discriminated by a human eye.
  • the RGB coding indicates a luminous intensity value for each of these primary colors. Such a value is usually encoded on a byte and therefore belongs to a range of integer values between zero and two hundred and fifty-five. Other color encodings could alternatively be used. In this case, each voxel or element of the BGR array would describe a set of numerical values adapted to this encoding instead of the triplet mentioned above for RGB encoding.
  • a method 100 for deblurring a medical image advantageously takes the form of a computer program product whose program instructions are intended to be implanted in the program memory of an element of a medical imaging system, such as the system S according to figures 1 and 2, for example a computer or a computer server or, more generally, any electronic object having sufficient computing power.
  • Figure 4 thus illustrates a method 100, in accordance with the invention, for deblurring an experimental image Mn resulting from an acquisition sequence by an imaging device, such as the device 1 of the medical imaging analysis system S illustrated by figures 1 and 2, in connection with a plurality of n voxels.
  • an experimental image Mn can be considered as all or part of the “total” image resulting from said acquisition sequence.
  • the image Mn can therefore be the total image or a portion of the total image representing an area of interest.
  • Such a method 100 can be implemented by the processing unit 4 of such a medical image analysis system S.
  • such a method 100 according to the invention is advantageously described in the remainder of this document and implemented for the processing of a medical image, representing the brain of a patient, resulting from a perfusion acquisition sequence by a medical magnetic resonance imaging device 1 during which an endogenous tracer passes within said plurality of n voxels.
  • Such a deblurring method 100 consists of analyzing an experimental medical image Mn in the frequency domain and comparing said image Mn to a reference image MO of the same resolution, namely the same number of voxels per unit of length, as said image Mn in order to recover the lost or truncated frequencies of the experimental image Mn.
  • said reference image MO represents an area of interest similar to said image Mn, for example a brain as illustrated in FIG. 4, according to the same section plane (the section planes have been explained previously and illustrated in FIG. 3) for example in coronal section as illustrated in FIG. 4.
  • said reference image MO can be a structural image of said patient.
  • a structural image MO represents the same area of interest and has the same resolution as said experimental image Mn.
  • said method 100 may first comprise a step 101.
  • Such a step 101 consists of a step of acquiring a structural image of said patient resulting from an acquisition sequence by a medical imaging device.
  • the acquisition of the reference structural image MO can be carried out at the same time as the acquisition of the experimental image Mn by the same medical imaging device, such as for example the imaging device medical magnetic resonance imaging 1.
  • the patient's structural MO image may be:
  • T1-weighted image often used for anatomy, since such an image results from an acquisition sequence, called “anatomical”, favoring the detection of low-mobile water, i.e. intracellular.
  • anatomical favoring the detection of low-mobile water, i.e. intracellular.
  • the fat appears hyper-intense, light in color, and the water hypo-intense, dark in color;
  • T2-weighted image often used as a functional image, since such an image results from an acquisition sequence favoring the detection of mobile water, i.e. extracellular or intravascular.
  • the water appears hyper-intense, light in color and the fat appears a little darker than the water;
  • FLAIR Flud Attenuated Inversion Recovery
  • Anglo-Saxon very suitable for brain imaging, insofar as such an image results from an acquisition sequence suppressing the signal coming from the cerebrospinal fluid.
  • white matter lesions, softening (Cerebrovascular Accident), inflammatory demyelination (multiple sclerosis) appear hyper-intense and are particularly well highlighted.
  • the invention cannot be limited to the use of this type of structural images. Any other structural image may be used to implement the method 100 according to the invention.
  • Such an MO reference image may emanate from:
  • an atlas namely a typical image resulting from an average of images acquired from various patient populations or from the same patient;
  • control patient a healthy subject otherwise called a “control” patient; - or even an artificial anatomical reference.
  • Such images can be of interest, for example, when the patient's structural image is lost or accidentally erased, or when problems are encountered in acquiring the patient's structural image, due for example to movements of the patient during acquisition, these movements being able to be voluntary (for example in the case of claustrophobia) or involuntary (for example in the case of certain diseases such as Parkinson's disease).
  • said method 100 may comprise a prior step 102 of re-aligning the experimental image Mn with respect to the reference image MO or conversely of the reference image MO with respect to the experimental image Mn in order to ensure the correspondence of the two images MO and Mn voxel by voxel.
  • the closer the reference image MO is to the experimental image Mn the better the deblurring result will be.
  • the two images being substantially of the same dimensions are superimposable because they have common orientations.
  • the invention consists in analyzing an experimental medical image Mn in the frequency domain.
  • said method 100 comprises first 110 and second 120 steps of calculating the Fourier transforms TFMn and TFM0 respectively of the experimental image Mn and the reference image MO.
  • the Fourier transform is a mathematical technique for determining the frequency spectrum of a signal resulting from an acquisition sequence.
  • the signal resulting from an acquisition sequence is a discrete signal
  • the discrete Fourier transform may be preferred.
  • the analysis of discrete signals by discrete Fourier transform makes it possible to represent a discrete signal in the frequency domain: it is then possible to directly process the frequencies of the image. As such, to obtain the frequencies contained in said signal, an operation called transformation is applied and the result of this transformation is called a transform.
  • said method 100 comprises a step 130 of determining the modulus YMn of the Fourier transform TFMn of the experimental image Mn and the modulus YM0 of the Fourier transform TFM0 of the experimental image MO.
  • a step 130 may comprise a normalization process for said moduli YMn and YM0 so that said moduli share a common scale of values.
  • said method 100 comprises a final step 160 of obtaining the deblurred experimental image Mnc.
  • a step 160 consists of applying the inverse Fourier transform to said corrected Fourier transform TFMnc.
  • the inverse Fourier transform is a mathematical operation making it possible to reconstruct the original image (the original signal) from its frequency representation.
  • a deblurred experimental image Mnc is therefore obtained.
  • Such a step 142 may advantageously consist of normalizing said ratio D.
  • normalization may consist for example of dividing the values of said ratio D by the value of its central frequency, called zero frequency or consist of any other normalization technique.
  • steps 110, 130 and 140 are carried out independently for each experimental image in order to calculate for each an individual deblurring mask D1, D2, ..., Dx.
  • the final deblurring mask Df is then equal to the average, advantageously arithmetic, or even the median, of all the calculated individual deblurring masks D1, D2, ..., Dx.
  • Figures 6 and 7 illustrate the benefit resulting from the implementation of a deblurring method 100 according to the invention. Indeed, to measure and illustrate the impact of such a deblurring method 100, Figure 6 shows the difference in contrast between an experimental image Mn and the deblurred experimental image Mnc. It is also possible, as illustrated in Figure 7, to calculate the respective moduli YMn and YMnc of the Fourier transforms of the experimental image Mn and the deblurred experimental image Mnc.
  • moduli YMn and YMnc are represented in Figure 7 and the white dotted circles clearly highlight that frequencies lost in the case of the experimental image Mn have been restored in the case of the deblurred experimental image Mnc, the image representing the modulus YMnc appearing more contrasted than that representing the modulus YMn.
  • the method 100 is implemented to deblur an image, representing the brain of a patient, resulting from an ASL perfusion acquisition sequence by a medical magnetic resonance imaging device.
  • such a method 100 in accordance with the invention could be used in the context of all medical imaging techniques, as soon as an image presents a blur, for example for the PET technique, an English acronym for positron emission tomography, for which the quality of the acquired image may be limited, for example, by the non-collinearity of the pairs of emitted photons, intercrystalline diffusion, or even the penetration of crystals.

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Abstract

L'invention concerne un procédé (100) de défloutage d'une image médicale expérimentale (Mn) fruit d'une séquence d'acquisition par un appareil d'imagerie médicale (1) par: - calcul des transformées de Fourier (TFMn, TFM0) respectives de ladite image expérimentale (Mn) et d'une image de référence (M0) de même résolution; - détermination des modules (YMn, YM0) respectifs des transformées de Fourier de l'image expérimentale et de l'image de référence; - obtention d'un masque de défloutage (D) par le calcul du ratio des modules (YMn, YM0); - application dudit ratio (D) à la transformée de Fourier de l'image expérimentale (TFMn) par multiplication, en résultant une transformée de Fourier corrigée (TFMnc); - obtention de l'image expérimentale défloutée (Mnc) par application de la transformée de Fourier inverse sur ladite transformée de Fourier corrigée (TFMnc).

Description

Procédé de défloutage d’une image résultant d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie médicale
La présente invention a trait, de manière générale, au traitement d’image dans le domaine de l’imagerie médicale. L’invention décrit plus particulièrement un procédé de correction d’un flou ou procédé de défloutage, autrement nommé « deblurring » selon une terminologie anglo-saxonne, d’une image médicale résultant d’une séquence d’acquisition via un appareil d’imagerie médicale.
En imagerie médicale, une séquence d’acquisition permet de recueillir et stocker des données brutes sur l’anatomie et/ou sur le fonctionnement d’un organe permettant de reconstruire une représentation visuelle tridimensionnelle dudit organe, en d’autres termes une image dudit organe. De telles acquisitions peuvent induire, dans le domaine fréquentiel, une perte ou un filtrage de certaines fréquences, hautes et/ou basses, induisant un flou sur ladite image.
Bien que l’invention puisse s’appliquer à toutes techniques ou modalités basées sur l’imagerie et dont une image résultante aurait subi l’application virtuelle d’un filtre atténuant fortement ou supprimant certaines fréquences dans le domaine fréquentiel, nous distinguerons principalement dans la suite de la présente demande, à titre illustratif, l’imagerie par résonance magnétique, plus connue sous le sigle IRM ou l’acronyme anglo-saxon MRI pour « Magnetic Resonance Imaging », et notamment l’IRM de perfusion et plus précisément la perfusion par marquage de spins artériels, connue sous l’acronyme ASL pour perfusion par « arterial spin labeling », selon une terminologie anglo-saxonne.
L’imagerie par résonance magnétique est basée sur une analyse de la réponse du proton d'une molécule d'eau lorsqu'il est excité dans un champ magnétique. Cette réponse dépend de l'environnement d’un tel proton et permet ainsi de différencier différents types de tissus. Un appareil d'imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire, tel que l’appareil 1 d’un système d’analyse d’imagerie médicale SAIM illustré à titre d’exemple non limitatif par les figures 1 et 2, est généralement utilisé. Celui-ci délivre une pluralité de séquences d’images numériques 12 d'une ou plusieurs parties du corps d’un patient, à titre d’exemples non limitatifs, le cerveau, le cœur, les poumons. L’acquisition IRM se fait par échantillonnage d’un volume parallélépipédique dans un plan de coupe donné. La figure 3 illustre les plans de coupe les plus couramment utilisés en imagerie médicale :
- Vue A : projection de face ou en coupe coronale (ou frontale), la droite du patient est présentée à gauche sur l’image : comme si l’observateur regardait simplement le patient de face ;
- Vue B : sur une vue axiale (ou transverse), la droite du patient est toujours située à gauche sur l’image : comme si l’observateur regardait le patient - allongé sur le dos - depuis ses pieds ;
- Vue C : sur une vue sagittale ou de profil, l’image est présentée avec la partie antérieure du patient à gauche, comme si l’observateur regardait le patient de profil gauche.
Ledit appareil 1 applique pour cela une combinaison d'ondes électromagnétiques à haute fréquence sur la partie du corps considérée et mesure le signal réémis par certains atomes, tels qu’à titre d’exemple non limitatif, l’hydrogène pour l’imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire. L’appareil 1 permet ainsi de déterminer les propriétés magnétiques et, par voie de conséquence, la composition chimique des tissus biologiques et donc leur nature, en chaque volume élémentaire d’intérêt, que l’on nomme communément un voxel, du volume imagé. Comme l’indique la figure 1 , un appareil d'imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire 1 est commandé à l’aide d’une console 2. Un utilisateur 6, par exemple un opérateur, praticien ou chercheur, peut ainsi choisir des commandes 11 pour piloter l’appareil 1 , à partir de paramètres ou de consignes 16 saisis via une interface homme- machine d’entrée 8 du système d’analyse. Une telle interface homme-machine 8 peut consister par exemple en un clavier informatique, un dispositif de pointage, un écran tactile, un microphone ou, plus généralement, toute interface agencée pour traduire une gestuelle ou une consigne émise par un humain 6 en données de commande ou de paramétrage. A partir d’informations 10 produites par ledit appareil 1, on obtient une pluralité de séquences d’images numériques 12 d'une partie d’un corps d’un humain ou d’un animal. Nous nommerons également « données expérimentales » de telles informations 10 ou images 12.
Les séquences d’images 12 peuvent optionnellement être stockées au sein d’un serveur 3, c’est-à-dire un ordinateur doté de moyens de mémorisation propres et constituer un dossier médical 13 d’un patient. Un tel dossier 13 peut comprendre des images de différents types, telles que des images structurelles mettant en évidence l’activité des tissus ou des images anatomiques reflétant les propriétés des tissus. Les séquences d’images 12 ou, plus généralement les données expérimentales, sont analysées par une unité de traitement 4 agencée à cette fin. Une telle unité de traitement 4 peut, par exemple, consister en un ou plusieurs microprocesseurs ou microcontrôleurs mettant en œuvre des instructions de programmes d’application idoines chargées dans des moyens de mémorisation dudit système d’analyse d’imagerie. On entend par « moyens de mémorisation » toute mémoire informatique volatile ou, avantageusement, non volatile. Une mémoire non volatile est une mémoire informatique dont la technologie permet de conserver ses données en l’absence d’une alimentation en énergie électrique. Elle peut contenir des données résultant de saisies, de calculs, de mesures et/ou des instructions de programmes. Les principales mémoires non volatiles actuellement disponibles sont de type inscriptible électriquement, telles que l’EPROM (« Erasable Programmable Read-Only Memory », selon une terminologie anglo-saxonne) ou encore inscriptibles et effaçables électriquement, telle que l’EEPROM (« Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory »), flash, SSD (« Solid-State Drive », selon une terminologie anglo-saxonne), etc. Les mémoires non volatiles se distinguent des mémoires dites « volatiles » dont les données sont perdues en l’absence d’une alimentation électrique. Les principales mémoires volatiles actuellement disponibles sont de type RAM (« Random Access Memory » selon une terminologie anglo-saxonne ou encore nommées « mémoires vives »), DRAM (mémoire vive dynamique, nécessitant une réactualisation régulière), SRAM (mémoire vive statique nécessitant une telle réactualisation lors d’une sous- alimentation électrique), DPRAM ou VRAM (particulièrement adaptées à la vidéo), etc. Une « mémoire de données », dans la suite du document, peut être volatile ou non volatile selon l’application visée.
Ladite unité de traitement 4 comporte des moyens pour communiquer avec le monde extérieur pour recueillir les images. Lesdits moyens pour communiquer permettent en outre à l’unité de traitement 4 de délivrer ou sortir, in fine, un rendu, par exemple graphique et/ou sonore, d’une estimation ou d’une quantification d’un biomarqueur ou d’un paramètre pharmacocinétique Ql élaborée par ladite unité de traitement 4 à partir des données expérimentales 10 et/ou 12 obtenues par Imagerie par Résonance Magnétique, à un utilisateur 6 du système d’analyse d’imagerie par l’intermédiaire d’une interface homme-machine de sortie 5. Dans tout le document, on entend par « interface homme-machine de sortie », tout dispositif, employé seul ou en combinaison, permettant de sortir ou de délivrer une représentation graphique, haptique, sonore ou, plus généralement, perceptible par l’humain, d’un signal physiologique reconstruit, en l’espèce un biomarqueur, à un utilisateur 6 d’un système d’analyse d’imagerie par Résonance Magnétique. Une telle interface homme-machine de sortie 5 peut consister de manière non exhaustive en un ou plusieurs écrans, haut-parleurs ou autres moyens alternatifs adaptés. Ledit utilisateur 6 du système d’analyse peut ainsi confirmer ou infirmer un diagnostic, décider d’une action thérapeutique qu’il jugera adéquate, approfondir des travaux de recherche, peaufiner des paramètres de réglage d’un équipement de mesure, etc. Optionnellement, cet utilisateur 6 peut également paramétrer le fonctionnement de l’unité de traitement 4 ou de l’interface homme-machine de sortie 5, au moyen de paramètres 16 de fonctionnement et/ou d’acquisition. Par exemple, il peut ainsi définir des seuils d’affichage ou choisir les biomarqueurs, indicateurs ou paramètres estimés ou quantifiés pour lesquels il souhaite disposer d’une représentation. L’utilisateur exploite pour cela l’interface homme-machine d’entrée 8 précédemment évoquée ou une deuxième interface d’entrée prévue pour cela. Avantageusement, les interfaces homme-machine d’entrée 8 et de sortie 5 peuvent ne constituer qu’une seule et même entité physique. Lesdites interfaces homme-machine d’entrée 8 et de sortie 5 du système d’analyse d’imagerie peuvent également être intégrées à la console d’acquisition 2. Il existe une variante, décrite en liaison avec la figure 2, pour laquelle un système d’imagerie, tel que décrit précédemment, comporte en outre une unité de prétraitement 7 pour analyser les séquences d’images 12, en déduire des signaux expérimentaux 15 et délivrer ces derniers à l’unité de traitement 4 qui est ainsi déchargée de cette tâche.
Plus spécifiquement, l’ IRM de perfusion, quant à elle, donne accès à des informations sur la microcirculation capillaire des tissus par analyse de leur microcirculation. Les paramètres quantitatifs essentiels évalués sont les volumes sanguins et des données temporelles (telles que le temps de transit, le temps jusqu’au pic de contraste...). L’objectif final de l’IRM de perfusion est de mesurer, ou d’estimer, le débit sanguin qui irrigue l’organe exploré, exprimé en millilitre/minute/100 grammes de tissu, correspondant à la perfusion tissulaire. La différenciation des tissus perfusés et non perfusés repose sur l’utilisation d’un marqueur intravasculaire :
- exogène dans un premier cas d’application : produit de contraste injecté ;
- endogène dans un deuxième cas d’application : par marquage des noyaux d’hydrogène de l’eau de la circulation sanguine.
À ce titre, l’imagerie de perfusion ASL se place dans ce deuxième cas d’application pour mesurer la perfusion cérébrale, c’est-à-dire l’apport de sang aux tissus cérébraux, sans utilisation d’agents de contraste ni d’éventuels effets secondaires pharmacologiques. Cette technique est ainsi non invasive ce qui rend son acquisition plus rapide et ce qui permet de la répéter. L’ASL permet de mettre en évidence de manière entièrement non invasive des anomalies de la perfusion dans de nombreuses pathologies, en particulier encéphaliques, ce qui en fait une techniques particulièrement intéressante d’un point de vue clinique. Il s’agit d’une technique différentielle au cours de laquelle deux acquisitions sont réalisées : une acquisition avec marquage des protons artériels et une acquisition contrôle. L’imagerie de perfusion ASL quantifie donc la perfusion dans le cerveau en marquant les noyaux d’hydrogène de l’eau intravasculaire artérielle par une ou des impulsions radiofréquences. Ces impulsions servent à inverser l’aimantation longitudinale du sang artériel, lorsque ce dernier circule à travers un seul plan (ou une plaque de tissu) juste en amont de la région d’intérêt dont l’aimantation mesurable et le temps de relaxation T1 des protons (temps de retour à l’équilibre des protons) seront ainsi modifiés. Ce processus est appelé « marquage » et consiste à convertir l’eau présente dans le sang circulant dans les artères et à travers le cou en un traceur endogène. Ainsi, après un délai permettant au sang de circuler du lieu de marquage jusqu’à son lieu final d’échange avec le cerveau, nommé temps de transit artériel, autrement connu sous l’acronyme anglo-saxon ATT pour « Arterial Transit Time », des images sont acquises et contiennent des signaux provenant à la fois de l’eau « marquée » et de l’eau issue des tissus statiques. Il est également associé à ce processus un délai dit de post-marquage, autrement connu sous l’acronyme anglo-saxon PLD pour « Post Labeling Delay », définissant le délai entre le marquage et l’acquisition d’une image. La deuxième acquisition contrôle, dite image « témoin », est réalisée sans marquage artériel préalable : les protons artériels de la région d’intérêt sont alors à l’équilibre, complètement relaxés. La soustraction de l’acquisition de marquage et de l’acquisition contrôle annule le signal des tissus statiques et permet d’obtenir une image pondérée en fonction de la perfusion. Il est à noter que la différence de signal est de l’ordre de quelques pour cent, d’où un rapport signal/bruit faible. Il est donc nécessaire d’acquérir plusieurs dizaines de couples images marquées- images « témoin », puis de les moyenner pour obtenir un rapport signal/bruit satisfaisant.
Ainsi, l’acquisition des données par technique ASL nécessite deux principales étapes : le marquage des protons du sang circulant et l’acquisition des images. Concernant le marquage des protons, il en existe trois types principaux :
- le marquage continu (connu sous l’acronyme anglo-saxon CASL), le marquage est réalisé de façon continue au niveau des vaisseaux du cou, cette technique permet d’obtenir un bon rapport signal/bruit mais génère un dépôt d’énergie élevé dans les tissus ;
- le marquage pulsé (connu sous l’acronyme anglo-saxon PASL) utilise de brèves impulsions de radiofréquences limitant le dépôt d’énergie dans les tissus ;
- et le marquage pseudo-continu (connu sous l’acronyme anglo- saxon pCASL) utilise des trains d’impulsions de radiofréquence de très courte durée.
Concernant l’acquisition des images, comme précisé précédemment il est nécessaire d’acquérir de nombreux couples d’images marquées-images « témoin ». En raison d’un rapport signal/bruit satisfaisant et d’une rapidité d’acquisition limitant les artefacts de mouvement, la technique « echo-planar imaging » selon une terminologie anglo-saxonne et connue sous l’acronyme EPI, est principalement utilisée. Toutefois, afin d’améliorer la qualité des images, des séquences 3D ont été développées. Il est possible d’utiliser des séquences 3D « single-shot », ultra-rapides, combinant une acquisition en écho de gradient et spin-écho (connue sous l’acronyme anglo-saxon GRASE). L’utilisation de telles séquences facilite la suppression du signal des tissus statiques.
Néanmoins, en raison d’un temps d’écho, représentant l’intervalle de temps entre l’excitation des protons et la survenue du signal, trop long en rapport à la diminution du temps de relaxation T2, soit le temps de déphasage des protons, les images ASL peuvent être affectées par un flou important, visible à la fois dans le plan et à travers le plan, phénomène d’autant plus marqué avec la séquence GRASE, phénomène mentionné, par exemple dans l’article scientifique “Reducing blurring artifacts in 3D-GRASE ASL by integrating new acquisition and analysis strategies” publié dans Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine volume 22 (2014), page 2704. Un tel flou agit comme un filtre passe-bas dans le domaine fréquentiel, laissant passer les valeurs basses fréquences et coupant toutes les valeurs hautes fréquences. Ainsi, la distinction entre les différents tissus cérébraux, tels que la substance blanche, la substance grise, une tumeur et le liquide céphalo-rachidien (LCR) devient difficile. Le flou est particulièrement problématique à la frontière entre la substance grise et la substance blanche qui présentent des niveaux de perfusion différents (un long temps de transit dans la substance blanche affectant de manière significative le marquage) et pour lesquels les signaux de la substance blanche sont affectés par les signaux de la substance grise.
Il existe des techniques de débruitage d’images expérimentales médicales, en l’espèce limiter et réduire le bruit, pendant la phase d’acquisition (nécessitant une adaptation de l’équipement médical) tel que décrit par exemple dans la demande de brevet US 2018/321347 A1 ou en post acquisition tel que décrit dans l’article scientifique référencé XP011492233, intitulé « Nonlocal Transform-Domain Filter for volumetric data denoising and reconstruction » et publié dans la revue scientifique IEEE Transactions on image processing, volume 22 (2013), pages 119-133. Toutefois, de telles techniques ne concernent pas le défloutage d’images et n’adressent donc pas le même problème technique que la présente invention à savoir le défloutage d’images expérimentales médicales.
En outre, afin de remédier à cette problématique de flou sur une image expérimentale médicale, il est connu d’avoir recours à des méthodes de suppression du flou. De telles méthodes effectuent généralement une déconvolution dans le domaine image après avoir estimé le noyau de déconvolution dans le domaine fréquentiel, nous pouvons notamment citer les travaux de Chappell et. Al avec pour référence l’article scientifique “Reducing blurring artifacts in 3D-GRASE ASL by integrating new acquisition and analysis strategies” publié dans Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine volume 22 (2014), page 2704. De plus, toute méthode de suppression du flou d'image bidimensionnelle pourrait être potentiellement appliquée à ladite image expérimentale, en appliquant ladite méthode à chaque tranche de l’image indépendamment. À ce titre, les travaux de Wang et Tao présentent une série de techniques de défloutage dans le contexte du défloutage naturel d'images au sein de l’article scientifique « Recent progress in image deblurring » publié dans arXiv : 1409.6838.
Toutefois, de telles méthodes de suppression du flou se concentrent sur la correction du flou traversant uniquement le plan. Ainsi, le développement d’un procédé de suppression et/ou correction du flou tridimensionnel (correction simultanément du flou dans le plan et à travers le plan) d’une image résultant d’une séquence d’acquisition via un appareil d’imagerie médicale trouve tout son intérêt. À ce titre, un tel procédé permet de supprimer les artefacts flous des images afin d’en améliorer la lisibilité et d’en faciliter l’interprétation en vue d’exploiter de telles images dans le domaine clinique pour in fine caractériser différentes lésions aux propriétés métaboliques altérées telles que des tumeurs, des tissus ischémiques, ou une sclérose en plaques.
A cette fin, l’invention prévoit un procédé de défloutage d’une image médicale expérimentale fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie décrivant une pluralité de volumes élémentaires d’intérêt d’un organe d’un patient, nommés « voxels », ledit procédé étant mis en œuvre par une unité de traitement d’un système d’analyse d’imagerie médicale. Un tel procédé comporte :
- une étape de calcul de la transformée de Fourier de ladite image expérimentale ;
- une étape de calcul de la transformée de Fourier d’une image de référence de même résolution que l’image expérimentale ;
- une étape de détermination d’un premier module de la transformée de Fourier de l’image expérimentale et d’un deuxième module de la transformée de Fourier de l’image de référence ; - une étape d’obtention d’un masque de défloutage consistant à calculer le ratio entre les premier et deuxième modules ;
- une étape d’application dudit ratio à la transformée de Fourier de l’image expérimentale par multiplication pour obtenir une transformée de Fourier corrigée ;
- une étape d’obtention d’une image expérimentale défloutée consistant à appliquer la transformée de Fourier inverse sur ladite transformée de Fourier corrigée.
Dans un mode particulier de l’invention, ladite image de référence peut émaner d’un atlas, d’un patient témoin ou d’un référentiel anatomique artificiel.
Dans un mode privilégié de l’invention, ledit procédé peut comporter une étape préalable aux étapes de calcul de transformée de Fourier consistant en une étape d’acquisition d’une image structurelle dudit patient de même résolution que ladite image expérimentale. Ladite image structurelle correspond alors à ladite image de référence.
Préférentiellement, afin d’assurer la correspondance voxel par voxel de l’image de référence par rapport à l’image expérimentale, le procédé selon l’invention peut comporter une étape préalable aux étapes de calcul de transformée de Fourier consistant en une étape de recalage de l’image expérimentale par rapport à l’image de référence.
Selon un mode de réalisation avantageux, ledit procédé peut comporter une étape subsidiaire préalable à l’étape d’obtention de l’image expérimentale défloutée et subséquente à l’étape d’obtention d’un masque de défloutage consistant à appliquer un filtre de lissage sur ledit masque de défloutage.
Selon le mode de réalisation précédent, le filtre de lissage peut être un filtre gaussien.
Préférentiellement, les transformées de Fourier de l’image expérimentale et de l’image de référence sont respectivement calculées avec l’algorithme de transformée de Fourier rapide.
Selon un mode de réalisation préféré, la séquence d’acquisition de l’image expérimentale est une séquence d’acquisition de perfusion par un appareil d’imagerie médicale par résonance magnétique durant laquelle un traceur endogène circule au sein de ladite pluralité de volumes élémentaires d’intérêt.
Selon un deuxième objet, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comportant une ou plusieurs instructions de programme exécutables par l’unité de traitement d’un ordinateur, lesdites instructions de programme étant chargeables dans une mémoire non volatile dudit ordinateur et dont l’exécution par ladite unité de traitement provoque la mise en œuvre d’un procédé de post-traitement selon l’invention.
Selon un troisième objet, l’invention concerne un support de mémorisation lisible par un ordinateur comportant les instructions d’un tel produit programme d’ordinateur.
Enfin, l’invention concerne en outre un système d’analyse d’imagerie médicale comportant une unité de traitement agencée pour déflouter une image médicale expérimentale fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie médicale en lien avec une pluralité de volumes élémentaires d’intérêt, nommés voxels, ladite unité de traitement étant configurée pour :
- calculer la transformée de Fourier de ladite image expérimentale ;
- calculer la transformée de Fourier d’une image de référence de même résolution que l’image expérimentale ;
- déterminer un premier module de la transformée de Fourier de l’image expérimentale et un deuxième module de la transformée de Fourier de l’image de référence ;
- obtenir un masque de défloutage en calculant le ratio entre les premier et deuxième modules ;
- appliquer ledit ratio à la transformée de Fourier de l’image expérimentale par multiplication pour obtenir une transformée de Fourier corrigée ; - obtenir l’image expérimentale défloutée en appliquant la transformée de Fourier inverse sur ladite transformée de Fourier corrigée
L’invention sera mieux comprise et d’autres caractéristiques et avantages de celle-ci apparaîtront à la lecture de la description suivante de modes de réalisation particuliers de l’invention, donnés à titre d’exemples illustratifs et non limitatifs, et faisant référence aux dessins annexés, parmi lesquels :
- la figure 1 , d’ores et déjà décrite, illustre une description simplifiée d’un système d’analyse d’images obtenues par résonance magnétique ;
- la figure 2 d’ores et déjà décrite, illustre une description simplifiée d’une variante d’un système d’analyse d’images obtenues par résonance magnétique ;
- la figure 3 d’ores et déjà décrite, illustre les plans de coupe les plus couramment utilisés en imagerie médicale ;
- la figure 4 illustre un exemple d’algorithme fonctionnel d’un procédé de défloutage selon l’invention ;
- la figure 5 illustre des variantes de réalisation d’un algorithme fonctionnel d’un procédé de défloutage selon l’invention ;
- la figure 6 illustre un gain découlant de la mise en œuvre d’un procédé de défloutage 100 conforme à l’invention ;
- la figure 7 illustre un gain découlant de la mise en œuvre d’un procédé de défloutage 100 conforme à l’invention.
Afin de simplifier la description, une même référence est utilisée dans différentes figures pour désigner un même objet, élément ou étape. Ainsi, lorsque la description cite un objet, élément ou étape référencé, cet objet, élément ou étape pourra être identifié sur plusieurs figures. En outre, les figures ainsi que la description sont données à titre d’exemples non limitatifs de réalisation.
En préambule, au sens de l’invention, une image est une représentation numérique matricielle BGR d’éléments nommés « voxels », d’épaisseur k (selon un axe transversal), BGR(i,j), i et j étant des indices de valeurs entières pour identifier le voxel situé à la ligne i et à la colonne j de la matrice BGR, soit une représentation graphique sous la forme d’un tableau ou matrice, d’éléments BGR(i,j) encodant chacun un triplet de valeurs entières comprises entre zéro et deux cents cinquante-cinq, selon le codage de couleurs RVB, acronyme pour « Rouge Vert Bleu », également connu sous le sigle RGB, acronyme anglo-saxon de « Red Green Blue ». Un tel codage informatique des couleurs est le plus proche des matériels actuellement disponibles pour constituer des interfaces homme-machine de sortie telles que des écrans d’ordinateur. En général, ces derniers reconstituent une couleur par synthèse additive à partir de trois couleurs primaires, rouge, vert et bleu, formant sur l'écran une mosaïque généralement trop petite pour être discriminée par un œil humain. Le codage RVB indique une valeur d’intensité lumineuse pour chacune de ces couleurs primaires. Une telle valeur est généralement codée sur un octet et appartient donc à un intervalle de valeurs entières comprises entre zéro et deux cents cinquante-cinq. D’autres codages de couleurs pourraient en variante être exploités. Dans ce cas, chaque voxel ou élément du tableau BGR décrirait un ensemble de valeurs numériques adapté audit codage en lieu et place du triplet évoqué ci-dessus pour le codage RVB.
Un procédé 100 de défloutage d’une image médicale, conforme à l’invention et illustré en figure 4, se traduit avantageusement sous la forme d’un produit programme d’ordinateur dont les instructions de programme sont destinées à être implantées dans la mémoire de programmes d’un élément d’un système d’imagerie médicale, tel que le système S selon les figures 1 et 2, par exemple un ordinateur ou un serveur informatique ou, plus généralement, de tout objet électronique disposant d’une puissance de calcul suffisante.
La figure 4 illustre ainsi un procédé 100, conforme à l’invention, de défloutage d’une image expérimentale Mn fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie, tel que l’appareil 1 du système d’analyse d’imagerie médicale S illustré par les figures 1 et 2, en lien avec une pluralité de n voxels. Une telle image expérimentale Mn peut être considérée comme tout ou partie de l’image « totale » résultant de ladite séquence d’acquisition. L’image Mn peut donc être l’image totale ou une portion de l’image totale représentant une zone d’intérêt. Un tel procédé 100 peut être mis en œuvre par l’unité de traitement 4 d’un tel système d’analyse d’images médicales S.
À des fins illustratives mais non limitatives, un tel procédé 100 selon l’invention est avantageusement décrit dans la suite de la présente et mis en œuvre pour le traitement d’une image médicale, représentant le cerveau d’un patient, fruit d’une séquence d’acquisition de perfusion par un appareil d’imagerie médicale par résonance magnétique 1 durant laquelle un traceur endogène passe au sein de ladite pluralité de n voxels.
Un tel procédé de défloutage 100 selon l’invention consiste à analyser une image médicale expérimentale Mn dans le domaine fréquentiel et de comparer ladite image Mn à une image de référence MO de même résolution, à savoir le même nombre de voxels par unité de longueur, que ladite image Mn afin de récupérer les fréquences perdues ou tronquées de l’image expérimentale Mn. Ainsi, ladite image de référence MO représente une zone d’intérêt similaire à ladite image Mn, pour exemple un cerveau tel qu’illustré sur la figure 4, selon le même plan de coupe (les plans de coupe ont été explicités précédemment et illustrés en figure 3) pour exemple en coupe coronale telle qu’illustrée en figure 4.
Dans un mode de réalisation préféré afin que le procédé de défloutage 100 soit le plus efficient, il est possible que ladite image de référence MO puisse être une image structurelle dudit patient. Une telle image structurelle MO représente la même zone d’intérêt et est de même résolution que ladite image expérimentale Mn. Dans ce cas de figure illustré en figure 5, ledit procédé 100 peut comporter au préalable une étape 101 . Une telle étape 101 consiste en une étape d’acquisition d’une image structurelle dudit patient fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie médicale. L’acquisition de l’image structurelle de référence MO peut être réalisée en même temps que l’acquisition de l’image expérimentale Mn par un même appareil d’imagerie médicale, tel que par exemple l’appareil d’imagerie médicale par résonance magnétique 1. À titre illustratif mais non limitatif, l’image structurelle MO du patient peut être :
- une image dite « pondérée en T1 », souvent utilisée pour l’anatomie, dans la mesure où une telle image résulte d’une séquence d’acquisition, dite « anatomique », favorisant la détection de l’eau peu mobile c’est-à-dire intracellulaire. Pour une telle image, la graisse apparaît hyper-intense, de couleur claire et l’eau hypo-intense, de couleur sombre ;
- une image dite « pondérée en T2 », souvent utilisées comme image fonctionnelle, dans la mesure où une telle image résulte d’une séquence d’acquisition favorisant la détection de l’eau mobile c’est-à-dire extracellulaire ou intravasculaire. Pour une telle image, l’eau apparaît hyper-intense, de couleur claire et la graisse apparaît un peu plus sombre que l’eau ;
- une image dite « FLAIR » pour « Fluid Attenuated Inversion Recovery » selon une terminologie anglo-saxonne, très adaptée à l’imagerie cérébrale, dans la mesure où une telle image résulte d’une séquence d’acquisition supprimant le signal provenant du liquide céphalo-rachidien. Pour une telle image, les lésions de la substance blanche, les ramollissements (Accident Vasculaire Cérébrale), démyélinisation inflammatoire (sclérose en plaques) apparaissent hyper-intenses et sont particulièrement bien mises en exergue.
L’invention ne saurait être limitée à l’utilisation de ce type d’images structurelles. Tout autre image structurelle pourra être utilisée pour la mise en œuvre du procédé 100 selon l’invention.
En variante ou en complément, une telle image de référence MO peut émaner :
- d’un atlas, à savoir une image type résultant d’une moyenne d’images acquises d’après diverses populations de patients ou d’un même patient ;
- d’un sujet sain autrement nommé patient « témoin » ; - ou encore d’un référentiel anatomique artificiel.
L’utilisation de telles images peut trouver tout son intérêt par exemple lorsque l’image structurelle du patient est perdue ou malencontreusement effacée, ou lorsque des problèmes d’acquisition de l’image structurelle du patient sont rencontrés, dus par exemple à des mouvements du patient lors de l’acquisition, ces mouvements pouvant être volontaires (par exemple dans le cas de claustrophobie) ou involontaires (par exemple dans le cas de certaines maladies telles que la maladie de Parkinson).
En complément, afin de garantir un alignement parfait entre l’image de référence MO et l’image expérimentale Mn, de manière optionnelle, tel qu’illustré en figure 5, ledit procédé 100 peut comporter une étape préalable 102 de recalage de l’image expérimentale Mn par rapport à l’image de référence MO ou inversement de l’image de référence MO par rapport à l’image expérimentale Mn afin d’assurer la correspondance des deux images MO et Mn voxel par voxel. En effet, plus l’image de référence MO est proche de l’image expérimentale Mn, meilleur le résultat de défloutage sera. A l’issue d’un tel recalage optionnel, les deux images étant sensiblement de mêmes dimensions sont superposables car présentant des orientations communes.
Comme évoqué précédemment, l’invention consiste à analyser une image médicale expérimentale Mn dans le domaine fréquentiel. Ainsi, tel qu’illustré en figures 4 et 5, ledit procédé 100 comporte des première 110 et deuxième 120 étapes de calcul des transformées de Fourier TFMn et TFM0 respectivement de l’image expérimentale Mn et l’image de référence MO. À ce titre, la transformée de Fourier est une technique mathématique permettant de déterminer le spectre de fréquences d'un signal résultant d’une séquence d’acquisition. Ledit signal résultant d’une séquence d’acquisition étant un signal discret, la transformée de Fourier discrète pourra être privilégiée. En effet, l’analyse de signaux discrets par transformée de Fourier discrète permet de représenter un signal discret dans le domaine fréquentiel : il est alors possible de traiter directement les fréquences de l’image. À ce titre, pour obtenir les fréquences contenues dans ledit signal, une opération nommée transformation est appliquée et le résultat de cette transformation est appelé transformée.
En pratique, pour calculer une transformée de Fourier discrète, il est avantageusement utilisé un algorithme appelé « transformée de Fourier rapide », connu sous l’acronyme anglo-saxon FFT pour « Fast Fourier Transform », permettant un calcul plus rapide. Toutefois, l’invention ne saurait être limitée à l’utilisation de cet algorithme. Tout autre algorithme permettant de calculer une transformée de Fourier pourra être utilisé pour la mise en œuvre du procédé 100 selon l’invention.
Les images obtenues en appliquant une transformée de Fourier donnent une image complexe. Ainsi, en général, le module de la transformée de Fourier est calculé et représenté. Un tel module est calculé comme étant la racine carrée de la somme du carré de la partie imaginaire et du carré de la partie réelle. À ce titre, tel qu’illustré en figure 4, ledit procédé 100 conforme à l’invention comporte une étape 130 de détermination du module YMn de la transformée de Fourier TFMn de l’image expérimentale Mn et du module YM0 de la transformée de Fourier TFM0 de l’image expérimentale MO. Avantageusement, une telle étape 130 peut comporter un traitement de normalisation desdits modules YMn et YM0 afin que lesdits modules partagent une échelle de valeurs commune. Un telle normalisation est réalisée pour chaque module YMn et YM0 et consiste par exemple à diviser les valeurs de chaque module YMn et YM0 respectivement par leur valeur de fréquence centrale, autrement dite « fréquence zéro ». En variante, ladite normalisation peut consister à utiliser tout système de normalisation permettant aux deux modules YMn et YM0 de partager la même échelle de valeurs. En complément, chaque pixel dudit module agissant en tant que diviseur est préférentiellement non-nul pour prévenir toute division par zéro. Pour cela, il peut être envisagé d’ajouter une constante, telle que, par exemple, un dixième ou un centième, afin de ne pas déséquilibrer l’échelle.
Une fois que lesdits modules YMn et YM0 sont déterminés, ledit procédé 100 comporte une étape 140 d’obtention d’un masque de défloutage D, tel qu’illustré en figure 4. Une telle étape 140 consiste à calculer le ratio D entre les modules YMn et YMO. Préférentiellement mais non limitativement, le masque de défloutage D ou ratio D est égal à la division du module YMO de la transformée de Fourier TFMO de l’image de référence MO par le module YMn de la transformée de Fourier TFMn de l’image expérimentale Mn. Avantageusement, ladite étape 140 peut comporter un traitement subsidiaire de limitation des valeurs dudit ratio ou dudit masque de défloutage D consistant à écrêter les valeurs de D à une amplitude maximale. Préférentiellement, une telle amplitude maximale est comprise entre 2 et 100, idéalement 5 à 20 pour éviter tout risque d’amplification de bruit. Il est à noter qu’une amplitude de valeur 10 semble être la valeur idéale.
Ensuite, ledit procédé 100 comporte une étape 150 d’application dudit masque de défloutage ou dudit ratio D à la transformée de Fourier TFMn de l’image expérimentale Mn par multiplication. À l’issue d’une telle étape 150, on obtient une transformation de Fourier corrigée TFMnc. Ainsi, ledit masque de défloutage D est appliqué à l’entièreté de la transformée de Fourier TFMn soit à l’ensemble des fréquences et donc à l’ensemble de l’image expérimentale Mn. Ladite étape 150 pourrait aussi ne concerner que certaines fréquences.
Enfin, ledit procédé 100 comporte une dernière étape 160 d’obtention de l’image expérimentale défloutée Mnc. Une telle étape 160 consiste à appliquer la transformée de Fourier inverse sur ladite transformée de Fourier corrigée TFMnc. En effet, la transformée de Fourier inverse est une opération mathématique permettant de reconstruire l’image d’origine (le signal d’origine) à partir de sa représentation fréquentielle. Dans le cas de l’invention, on obtient donc une image expérimentale défloutée Mnc.
En complément, tel qu’illustré en figure 5, ledit procédé 100 peut comporter une étape optionnelle 142, préalable à l’étape 150 d’application dudit ratio D et subséquente à l’étape 140 d’obtention d’un masque de défloutage. Une telle étape 142 consiste en l’application d’un filtre de lissage sur ledit masque de défloutage D (autrement nommé ledit ratio D). À l’issue d’une telle étape 142, on obtient donc un masque de défloutage lissé DL, permettant de diminuer les artefacts. Une telle opération 142 de lissage peut avantageusement consister en l’application d’un filtre gaussien. Un tel filtre gaussien présente, préférentiellement, un écart-type compris entre 1 et 50, au- delà d’un écart-type de 50 le lissage perdrait tout son intérêt, et idéalement un écart-type de valeur 10. L’invention ne saurait être limitée à l’utilisation de ce type de filtre de lissage ni même aux valeurs énoncées comme idéales. Tout autre filtre de lissage pourrait être utilisé pour la mise en œuvre du procédé 100 selon l’invention. En outre, une telle étape 142 peut avantageusement consister à normaliser ledit ratio D. Dans ce cas, une telle normalisation peut consister par exemple à diviser les valeurs dudit ratio D par la valeur de sa fréquence centrale, dite fréquence zéro ou consister en toute autre technique de normalisation.
En variante, si plusieurs images expérimentales Mn1 , Mn2, ..., Mnx ont été acquises et donc disponibles pour traitement, les étapes 110, 130 et 140 (ainsi que les étapes optionnelles 101 , 102 et/ou 142 si nécessaire) sont réalisées indépendamment pour chaque image expérimentale afin de calculer pour chacune un masque de défloutage individuel D1 , D2, ..., Dx. Le masque de défloutage final Df est alors égal à la moyenne, avantageusement arithmétique, voire la médiane, de tous les masques de défloutage individuels calculés D1 , D2, ..., Dx.
Les figures 6 et 7 permettent d’illustrer le bénéfice découlant de la mise en œuvre d’un procédé de défloutage 100 conforme à l’invention. En effet, pour mesurer et illustrer l’impact d’un tel procédé de défloutage 100, la figure 6 montre la différence de contraste entre une image expérimentale Mn et l’image expérimentale défloutée Mnc. Il est également possible, tel qu’illustré en figure 7, de calculer les modules respectifs YMn et YMnc des transformées de Fourier de l’image expérimentale Mn et de l’image expérimentale défloutée Mnc. De tels modules YMn et YMnc sont représentés sur la figure 7 et les cercles en pointillés blancs mettent bien en évidence que des fréquences perdues dans le cas de l’image expérimentale Mn ont été restaurées dans le cas de l’image expérimentale défloutée Mnc, l’image représentant le module YMnc apparaissant plus contrastée que celle représentant le module YMn.
Il sera apprécié de l’Homme du métier que la présente divulgation n’est pas limitée à ce qui est particulièrement montré et décrit ci-dessus. D’autres modifications peuvent être envisagées sans sortir du cadre de la présente invention définie par les revendications ci-annexées. Notamment, dans l’exemple préféré décrit précédemment, le procédé 100 est mis en œuvre pour déflouter une image, représentant le cerveau d’un patient, fruit d’une séquence d’acquisition de perfusion ASL par un appareil d’imagerie médicale par résonance magnétique. Or, un tel procédé 100 conforme à l’invention pourrait être utilisé dans le cadre de toutes techniques d’imagerie médicale, dès lors qu’une image présente un flou, par exemple pour la technique PET acronyme anglo-saxon pour tomographie par émission de positrons, pour laquelle la qualité de l’image acquise peut être limitée par exemple par la non-colinéarité des paires de photons émises, la diffusion intercristalline, ou encore la pénétration des cristaux.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Procédé (100) de défloutage d’une image médicale expérimentale (Mn) fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie médicale (1) décrivant une pluralité de volumes élémentaires d’intérêt d’un organe d’un patient, nommés « voxels », ledit procédé (100) étant mis en œuvre par une unité de traitement (4) d’un système d’analyse d’imagerie médicale (S), ledit procédé (100) comportant :
- une étape (110) de calcul de la transformée de Fourier (TFMn) de ladite image expérimentale (Mn) ;
- une étape de calcul (120) de la transformée de Fourier (TFM0) d’une image de référence (MO) de même résolution que l’image expérimentale (Mn) ;
- une étape de détermination (130) d’un premier module (YMn) de la transformée de Fourier (TFMn) de l’image expérimentale (Mn) et d’un deuxième module (YM0) de la transformée de Fourier (TFM0) de l’image de référence (MO) ;
- une étape d’obtention (140) d’un masque de défloutage (D) consistant à calculer le ratio (D) entre les premier et deuxième modules (YMn, YM0) ;
- une étape d’application (150) dudit ratio (D) à la transformée de Fourier (TFMn) de l’image expérimentale (Mn) par multiplication pour obtenir une transformée de Fourier corrigée (TFMnc) ;
- une étape d’obtention (160) d’une image expérimentale défloutée (Mnc) consistant à appliquer la transformée de Fourier inverse sur ladite transformée de Fourier corrigée (TFMnc).
2. Procédé selon la revendication précédente, pour lequel l’image de référence (MO) émane d’un atlas, d’un patient témoin ou d’un référentiel anatomique artificiel.
3. Procédé (100) selon la revendication 1 comportant une étape (101 ) préalable aux étapes (110, 120) de calcul de transformée de Fourier consistant en une étape (101 ) d’acquisition d’une image structurelle dudit patient de même résolution que l’image expérimentale (Mn), ladite image structurelle correspondant à ladite image de référence (MO).
4. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes comportant une étape (102) préalable aux étapes (110, 120) de calcul de transformée de Fourier consistant en une étape (102) de recalage de l’image expérimentale (Mn) par rapport à l’image de référence (MO) ou de l’image de référence (MO) par rapport à l’image expérimentale (Mn) de sorte à assurer leur correspondance voxel par voxel.
5. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes comportant une étape (142) préalable à l’étape (150) d’application dudit ratio (D) et subséquente à l’étape (140) d’obtention d’un masque de défloutage (D) consistant à appliquer un filtre de lissage sur ledit masque de défloutage (D) pour obtenir un masque de défloutage lissé (DL).
6. Procédé (100) selon la revendication précédente, pour lequel le filtre de lissage est un filtre gaussien.
7. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, pour lequel les transformées de Fourier (TFMn, TFM0) de l’image expérimentale (Mn) et de l’image de référence (MO) sont respectivement calculées avec l’algorithme de transformée de Fourier rapide.
8. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes pour lequel la séquence d’acquisition de l’image expérimentale (Mn) est une séquence d’acquisition de perfusion par un appareil d’imagerie médicale par résonance magnétique (1) durant laquelle un traceur endogène passe au sein de ladite pluralité de volume élémentaire d’intérêt.
9. Produit programme d’ordinateur comportant une ou plusieurs instructions de programme exécutables par l’unité de traitement (4) d’un ordinateur, lesdites instructions de programme étant chargeables dans une mémoire non volatile dudit ordinateur et dont l’exécution par ladite unité de traitement (4) provoque la mise en œuvre d’un procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes.
10. Support de mémorisation lisible par un ordinateur comportant les instructions d’un produit programme d’ordinateur selon la revendication précédente.
11 .Système d’analyse d’imagerie médicale (S) comportant une unité de traitement (4) agencée pour déflouter une image médicale expérimentale (Mn) fruit d’une séquence d’acquisition par un appareil d’imagerie médicale (1) en lien avec une pluralité de volumes élémentaires d’intérêt, nommés voxels, ladite unité de traitement (4) étant configurée pour :
- calculer la transformée de Fourier (TFMn) de ladite image expérimentale (Mn) ;
- calculer la transformée de Fourier (TFM0) d’une image de référence (MO) de même résolution que l’image expérimentale (Mn) ; - déterminer un premier module (YMn) de la transformée de Fourier (TFMn) de l’image expérimentale (Mn) et un deuxième module (YMO) de la transformée de Fourier (TFMO) de l’image de référence (MO) ; - obtenir un masque de défloutage (D) en calculant le ratio (D) entre les premier et deuxième modules (YMn, YMO) ;
- appliquer ledit ratio (D) à la transformée de Fourier (TFMn) de l’image expérimentale (Mn) par multiplication pour obtenir une transformée de Fourier corrigée (TFMnc) ; - obtenir une image expérimentale défloutée (Mnc) en appliquant la transformée de Fourier inverse sur ladite transformée de Fourier corrigée (TFMnc).
12. Système d’analyse d’imagerie médicale (S) selon la revendication précédente comportant une mémoire de programmes comportant les instructions de programme d’un produit programme d’ordinateur conforme à la revendication 9.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180321347A1 (en) 2017-04-07 2018-11-08 Cornell University System and method of robust quantitative susceptibility mapping

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Nonlocal Transform-Domain Filter for volumetric data denoising and reconstruction", vol. 22, 2013, IEEE TRANSACTIONS, pages: 119 - 133
"Reducing blurring artifacts in 3D-GRASE ASL by integrating new acquisition and analysis strategies", PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SOCIETY FOR MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE, vol. 22, 2014, pages 2704
HOSSEINI MAHDI S ET AL: "Convolutional Deblurring for Natural Imaging", IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol. 29, 2019, pages 250 - 264, XP011745883, ISSN: 1057-7149, [retrieved on 20190912], DOI: 10.1109/TIP.2019.2929865 *
MAGGIONI M ET AL: "Nonlocal Transform-Domain Filter for Volumetric Data Denoising and Reconstruction", IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, IEEE, USA, vol. 22, no. 1, 1 January 2013 (2013-01-01), pages 119 - 133, XP011492233, ISSN: 1057-7149, DOI: 10.1109/TIP.2012.2210725 *
MOHD SAGHEER SAMEERA ET AL: "A review on medical image denoising algorithms", BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL, vol. 61, 1 August 2020 (2020-08-01), pages 1 - 19, XP093173834, DOI: 10.1016/j.bspc.2020.102036 *

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