L’imagerie numérique : atouts et inconvénients

par les Professeurs Christine Graffigne et Nicole Vincent, UFR de Mathématiques et Informatique
L’imagerie numérique a déjà une cinquantaine d’années. Mais elle n’est vraiment entrée dans notre vie quotidienne que depuis les années 1990 avec la généralisation des logiciels de traitement d’images. La médecine en a été l’une des premières bénéficiaires, parallèlement à des domaines tels que la météorologie et l’agronomie. Cette « explosion technologique » se double depuis son origine de recherches très actives en modélisation mathématique et en développement de systèmes logiciels de plus en plus complexes.
Christine Graffigne, mathématicienne, et Nicole Vincent, informaticienne, discutent ici des apports et des liens de leurs disciplines respectives pour le développement de l’imagerie médicale.

Pour l’informaticien, une image est avant tout un ensemble de points ou pixels* obtenus à l’issue d’un long processus d’acquisition des données d’une scène à trois dimensions représentée en projection ou en coupe dans le plan. C’est donc un ensemble de nombres qui représentent des grandeurs physiques en chaque point du plan, des valeurs d’intensité lumineuse par exemple. C’est cette suite de nombres que l’informaticien va transformer pour rendre « visibles » des choses qui ne l’étaient pas dans la scène de départ. A la différence des ingénieurs de l’imagerie, l’informaticien ne s’intéresse à la façon dont les grandeurs ont été mesurées que [#] dans la mesure où la connaissance du processus d’acquisition lui permet d’améliorer la visualisation de l’image, il laisse de côté la nature du capteur. Par exemple, en échographie, c’est-à-dire en imagerie ultrasonore, ou en IRM (imagerie par résonance magnétique), le numérique permet de déduire des coupes du corps en différents plans, des quantifications qui étaient impossibles auparavant. Le statut de l’image a donc changé : une image numérique n’est plus seulement une image « à voir », elle peut être utilisée pour obtenir des mesures objectives, mettre en évidence des volumes, les segmenter, les faire tourner dans l’espace. On va donc au-delà de la seule aide à la décision qu’assurait l’imagerie analogique.

Christine Graffigne Le point clé de la révolution numérique des vingt dernières années est effectivement cette capacité à traiter les informations captées par un instrument d’enregistrement et à extraire des caractéristiques particulières de l’image. Les données fournies par les capteurs sont transformées par l’ordinateur en valeurs numériques, elles peuvent donc être exploitées mathématiquement et ne sont plus simplement interprétables par le seul regard de l’observateur comme c’est le cas avec des données analogiques*. Dans une perspective diagnostique, c’est décisif car une acquisition numérique peut être travaillée, modifiée en fonction de ce que l’on recherche. Par ailleurs, le risque d’erreurs ou d’incident lié à la manipulation des radiographies sur films est éliminé, et le stockage est facilité. Néanmoins, il n’est pas sûr que les médecins « voient » mieux avec des images numériques : par exemple les films qui sont utilisés pour les mammographies classiques permettent d’obtenir une grande finesse de détails, sans doute encore supérieure à ce qu’autorise le numérique. Celui-ci implique en effet de faire des compromis entre la quantité d’informations de l’image, la résolution de l’image donc, le « bruit » de l’image dû au brouillage éventuel du signal, et le temps de traitement et donc la taille mémoire de l’ordinateur.

NV On peut d’ailleurs penser que les progrès futurs de la résolution des images, qui sont très attendus en imagerie médicale, viendront davantage des améliorations des capteurs de signaux, donc de la physique et de l’optique, que des perfectionnements mathématiques et du traitement informatique.

CG Un autre avantage de l’ordinateur, plus évident, c’est qu’il peut réaliser le même traitement de multiples fois, alors que le radiologue qui lit une radio peut se fatiguer, d’où des risques d’erreur ou encore des différences d’interprétation d’un instant à l’autre ou entre deux experts. On sait que sur une série de clichés examinés par deux radiologues existera toujours une variabilité d’interprétation en raison de la complexité de l’image, alors que l’ordinateur est plus répétitif. Bien sûr, l’œil du radiologue exercé sait voir des choses d’une structure souvent trop complexe pour les algorithmes actuels, mais le traitement automatisé apporte une aide qu’il ne faut pas négliger. Troisième atout, la capacité du numérique à reconstituer en trois dimensions l’objet étudié par traitement numérique de coupes 2D, les points de l’image étant alors appelés voxels (pour volumetric pixels). Cet atout est aussi un problème : les données disponibles sont non seulement de plus en plus nombreuses mais surtout de plus en plus complexes à interpréter. Le cerveau humain a en effet du mal à se représenter les choses en trois dimensions.

NV C’est vrai : le numérique médical ne dispose pas encore de ce que l’on appelle la « vérité terrain », c’est-à-dire de bases d’images 3D dont on contrôle les paramètres et qui ont été validées en clinique. En deux dimensions, le médecin peut faire correspondre exactement un point sur une image avec un point anatomique. La [#] dimension trois ajoute une complexité que le médecin, en l’absence de banques d’images validées, a du mal à appréhender pour faire correspondre des points reconstitués avec la réalité anatomique chez un patient. Cette difficulté se mesure bien avec la cœlioscopie* : à partir d’une image 2D fournie par la caméra, le chirurgien doit se représenter dans l’espace la position d’une artère, des organes et de ses instruments. Cette technique demande un long apprentissage. Un bon chirurgien doit s’entraîner une quarantaine d’heures avant de réaliser correctement une couture en cœlioscopie. Et justement, l’informatique permettra, par reconstruction de l’aspect 3D, d’améliorer le confort des praticiens et de leur donner accès à des boîtes à outils de visualisation, de quantification ou de mise en évidence d’éléments remarquables.


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