Article de référence | Réf : MED890 v1

Synthèse
Développement logiciel en traitement d'images médicales - Bonnes pratiques et méthodologie

Auteur(s) : Frédéric BANEGAS

Date de publication : 10 nov. 2013

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RÉSUMÉ

Cet article a pour but d'aider l'ingénieur ou le chercheur à progresser dans la mise au point de technologies de traitement d'image en imagerie médicale. Il tente de présenter le contexte, les enjeux et les méthodes qui s'appliquent à cette discipline, indépendamment de tout choix technologique. Des éléments concrets et des ouvertures à la réflexion sont proposés, afin de constituer un outil opérationnel. Enfin, une sensibilisation aux risques et aux aspects réglementaires - incontournables dans ce domaine - est également réalisée.

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ABSTRACT

Software development in medical image processing - Good practices and methodology

The aim of this article is to assist the engineer or researcher in their development of image processing technologies in medical imaging. It provides the context, challenges and methods which apply to this discipline, regardless of any technological choice. Concrete aspects and elements of reflection are proposed in order to constitute an operational tool. Finally, this article focuses on risks and regulatory aspects which must be complied with in this domain.

Auteur(s)

  • Frédéric BANEGAS : Directeur des opérations - Docteur, Intrasense SA, Montpellier, France

INTRODUCTION

L'imagerie médicale regroupe les moyens d'acquisition et de restitution d'images du corps humain à partir de différents phénomènes physiques tels que l'absorption de rayons X, la résonance magnétique nucléaire, la réflexion d'ondes ultrasonores, la radioactivité ou plus simplement l'imagerie optique.

Elle a révolutionné la médecine en permettant, à des fins diagnostiques, de visualiser de manière non invasive et dynamique l'anatomie, la physiologie ou le métabolisme du corps humain. Cette visualisation indirecte nécessite l'emploi de techniques de traitement d'images permettant de détecter, de quantifier, de caractériser ou de filtrer les données numériques acquises.

Mettre en œuvre ces techniques avec succès est un travail d'ingénierie hautement collaboratif et de caractère très souvent translationnel, le tout dans un contexte critique qu'est celui de la préservation de la sécurité du patient.

Par-delà les techniques et méthodes de traitement d'images, le présent article va tenter d'apporter des éléments de méthodologie pour qu'un tel travail atteigne l'objectif, dans un contexte industriel ou de recherche.

Nous nous attacherons à mettre à la disposition de l'ingénieur, du chercheur ou des encadrants techniques des éléments concrets comme des étapes, des outils ou de simples questions à se poser. Les références bibliographiques permettront l'approfondissement vers des aspects plus fondamentaux ou généraux. Enfin, les notions de contexte et de finalité recherchée seront particulièrement analysées pour donner du recul au chargé de mission et permettre d'ajuster les efforts à la cible visée.

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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

KEYWORDS

practical applications   |   Software development   |   prototyping   |   Computer   |   medicine   |   radiology   |   Medical Imaging   |   Image Processing

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-med890


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5. Synthèse

Comme nous avons pu le voir, intégrer une technologie existante ou développer une technologie avec les ressources internes est un processus ouvert et continu :

  • ouvert car très souvent l'information vient de toute façon de l'extérieur (ne serait-ce qu'une publication), ce qui potentiellement revient à intégrer du savoir-faire ou de la connaissance non acquise en interne au départ ;

  • continu car comme nous le voyons, les degrés de maturité s'enchaînent à partir du niveau de maturité initial de la technologie. À chaque degré franchi, une évaluation s'effectue et l'on progresse non seulement dans le niveau d'industrialisation mais dans le raffinement de l'évaluation de la technologie. Ce point est bien entendu à relativiser en fonction de l'objectif défini en amont, mais un travail de développement ayant un coût, il est très souvent préférable de faire jouer le principe d'utilité et donc d'en faire un travail exploitable au maximum.

À la lumière de ces observations, notre conseil est donc d'aborder les problématiques de ce type de manière large et ouverte, sans essayer de censurer au départ, ou d'omettre certaines dimensions comme le réglementaire, la maintenance, etc. Il faut comprendre que développer une nouvelle technologie avancée de traitement d'images n'est dans tous les cas qu'une prise de risque sur laquelle il faut bien mesurer les efforts, voire les stopper lorsque nécessaire.

Évaluer c'est intégrer et intégrer c'est industrialiser, il n'y a pas de passage immédiat et miraculeux d'une connaissance à un produit industriel.

Ce que l'on mésestime souvent c'est que toute l'information, la connaissance n'est pas présente au démarrage du projet et qu'elle va se construire au fur et à mesure des itérations. Le produit, la technique, le réglementaire, la maintenance, etc. vont progresser dans la compréhension durant les interactions avec les experts autour du prototype. Or ces connaissances sont requises pour, in fine, répondre à tous les critères de succès.

Le rôle de l'ingénieur – de l'équipe technique – dans tout cela, est bien entendu de converger vers une technologie industrialisable, mais c'est surtout et avant tout de permettre à toutes les équipes qui sont parties prenantes non seulement de progresser étape par étape sur l'évaluation mais aussi sur l'augmentation des connaissances dans le contexte cible, à partir de chaque itération du prototype. C'est ce que l'on appelle « cycle...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - Engineering and Physical Sciences Research Council -   Report of the medical imaging technology working group.  -  Mars 2012.

  • (2) - CHRISTIAN (P.) -   De la connaissance académique à l'innovation industrielle dans les sciences du vivant : essai d'une typologie organisationnelle dans le processus d'industrialisation des connaissances.  -  CREDEN, Cahier no 02.06.27.

  • (3) - National Council of University Research Administrators -   Guiding principles for university-industry endeavors  -  (2006).

  • (4) - JEFFREY (G.), COOLEY, JENNIFER (A.B.), McKNEELY -   Command and control systems engineering : integrating rapid prototyping and cognitive engineering.  -  Johns Hopkins APL. technical digest, vol. 31, no 1 (2012).

  • (5) - BROWN, NORM -   Industrial-strength management strategies.  -  IEEE Software, vol. 13, no 4, p. 94-103, juil. 1996.

  • (6)...

1 Outils logiciels

VTK http://www.vtk.org/

ITK http://www.itk.org/

Medinria https://med.inria.fr/

HAUT DE PAGE

2 Sites Internet

Barton F. Branstetter IV, MD Basics of Imaging Informatics : Part 1 & Part 2 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17431128/ et https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17581896/ (pages consultées le 1er juin 2013)

Wikipédia : Imagerie médicale http://fr.wikipedia.org/wiki/Imagerie_m%C3%A9dicale (page consultée le 23 janvier 2013)Karl Wiegers, Ph. D 21 Project Management Success Tips http://www.projectsmart.co.uk/21-project-management-success-tips.html (page consultée le 1er juin 2013)

Wikipedia : Ingénierie concourante https://fr.wikipedia.org/wiki/Ing%C3%A9nierie_concourante (page consultée le 1er juin 2013)

Jérôme Béranger et Pierre Le Coz : Les enjeux éthiques de la télémédecine en imagerie médicale...

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