Brevet FR2754346A1 — publié le 19980410

L'invention concerne un procédé et un dispositif d'identification d'au moins un groupe de particules d'une composition. Elle a en particulier des applications en hématologie, pour la reconnaissance de cellules sanguines. Des analyses pratiquées en hématologie ont pour objet une identification et un comptage de plusieurs catégories de cellules, afin d'établir des diagnostics. Les cellules à reconnaître sont usuellement des globules blancs, qui se répartissent en plusieurs familles. On distingue pour les besoins actuels cinq familles de globules blancs à identifier: lymphocytes, monocytes, polynucléaires neutrophiles, polynucléaires éosinophiles et polynucléaires basophiles. Des mesures de différentiation sont traditionnellement effectuées en hématologie par effet Coulter. Il s'agit d'un procédé de mesure par variation d'impédance qui permet de différencier les cellules en fonction de leur volume. Cependant des mesures d'identification par effet Coulter s'avèrent insuffisantes pour collecter l'ensemble des informations nécessaires. En particulier, des cellules appartenant à des familles distinctes ont parfois des volumes très voisins. Un autre procédé connu consiste à utiliser des moyens optiques: des cellules qui sont précisément alignées et centrées sont illuminées par un faisceau laser, et diffusent latéralement de la lumière. Cette diffusion doit être prise dans un sens très général signifiant non seulement réfléchir et diffracter de la lumière, mais également engendrer de la lumière sous l'impact d'un faisceau lumineux, par exemple de la lumière de fluorescence de cellules convenablement marquées. La lumière réfléchie par une particule ayant une intensité en corrélation avec son indice de réfraction, la mesure de la lumière réfléchie permet d'obtenir des informations sur l'état de surface de la particule et/ou la structure de son noyau, liés à l'indice de réfraction. Les mesures par faisceaux lumineux permettent d'obtenir des informations distinctes de celles obtenues par effet Coulter, mais ne sont pas suffisantes en elles-mêmes. C'est pourquoi des mesures effectuées par ces deux moyens sont habituellement effectuées de manière corrélative. On parvient ainsi à un discernement beaucoup plus précis, en cumulant des informations sur le volume et l'état de surface et/ou la structure du noyau des cellules. D'autres types de mesure peuvent fournir des informations complémentaires, effectuées par exemple avec des détecteurs de radiofréquences ou d'ultrasons. Pour analyser une solution sanguine, on en fait passer un flux par un ou plusieurs capteurs. On génère ainsi des événements dans chacun de ces capteurs. Des valeurs représentatives des événements sont mesurées et réparties selon des plages de valeur juxtaposées dites canaux, chaque capteur admettant un nombre de canaux dépendant de sa définition. Un moyen classique de représentation, ou scattergramme, consiste à associer respectivement chaque capteur à un axe. A chaque point situé à une intersection de deux canaux est affectée une intensité croissante en fonction du nombre de particules associées. Une variation de couleurs est souvent employée à la place de cette variation d'intensité. Les résultats de mesure étant obtenus et représentés, une étape essentielle consiste à les interpréter. En effet, un nombre important d'événements non significatifs sont présents et brouillent les mesures. En particulier, en même temps que les cellules à mesurer, circulent des éléments indésirables tels que par exemple, bactéries, débris de cellules ou encore microparticules endogènes au dispositif de mesure. D'autre part, il peut arriver que deux cellules passent en même temps par un détecteur. Qui plus est, les capteurs ne sont pas parfaits et introduisent eux-mêmes des erreurs parasites, telles qu'un bruit électrique pour un capteur de conductivité ou optique. Pour réussir à distinguer des familles de cellules dans un scattergramme, on détermine généralement des zones fixes dans lesquelles sont censées se trouver ces familles. Ainsi, pour un scattergramme, on dessine des fenêtres prédéterminées connues à partir de mesures expérimentales, qui correspondent à des familles de cellules. Une méthode de lissage permet d'éliminer les événements considérés comme aléatoires, et on peut effectuer un comptage dans chacune des zones et donc donner les résultats d'analyse de la composition. Bien que ce procédé donne généralement des résultats satisfaisants dans des situations standards, il se révèle problématique dés qu'apparaissent des phénomènes atypiques, tels qu'un état pathologique, une dégradation avec le temps, ou des dysfonctionnements de dispositif. Les familles de cellules sont alors susceptibles d'apparaître sur un scattergramme comme des amas déplacés et déformés par rapport à leur configuration. Même en l'absence d'anomalies, des écarts trop prononcés entre les propriétés des groupes de cellules d'un échantillon sanguin et leur configuration standard peuvent faire obstacle à l'identification des familles de cellules. II a été proposé d'employer des systèmes experts ou des réseaux neuronaux afin d'améliorer les techniques d'identification de groupes de particules. En particulier, I'article paru dans la revue IEEE, 1992, pages 315-324, dans le cadre du symposium sur les systèmes médicaux sur ordinateur, DURHAM, 14-17 Juin 1992, décrit une analyse de résultats obtenus par cytométrie de flux au moyen de réseaux neuronaux. L'analyse repose sur des mesures effectuées sur un scattergramme, dans lesquelles on évalue des propriétés géométriques d'amas de points associés à des familles de particules. Dans la demande de brevet européen EP-A-0.575.091, il est proposé une méthode et un dispositif d'analyse de particules, selon lesquels on évalue des propriétés géométriques d'amas de points sur un scattergramme, à partir desquelles on présume la correspondance des amas avec des familles de particules, au moyen d'un réseau neuronal. Les procédés et les dispositifs existants permettent d'identifier des groupes clairement délimités à partir des mesures obtenues. La reconnaissance de groupes de particules est efficace lorsque ces groupes peuvent être définis sur un scattergramme, du fait qu'ils apparaissent sous la forme d'amas de points visuellement séparés des autres amas. Cependant, une partie des groupes de particules ne peut en général pas être perçue aisément sur un scattergramme. En effet, les amas correspondants peuvent apparaître faiblement sur le scattergramme, perdus au milieu de points parasites, ou apparaître faussement comme une partie d'un amas plus volumineux. Face à ces difficultés d'identification, les méthodes classiques sont mises en défaut. Pour simplifier, on désignera par la suite par groupes majoritaires , les groupes de particules qui peuvent être directement perçus sur un scattergramme sous la forme d'un amas compact, ou plus généralement qui peuvent être discernés aisément par tout autre moyen. On désignera par groupes minoritaires , les groupes de particules qui ne peuvent pas être discernés aisément. Les termes majoritaires et minoritaires renvoient à la situation la plus courante, dans laquelle les groupes perçus sont ceux comprenant le plus de cellules dans l'échantillon sanguin. II peut cependant arriver que la situation s'inverse, un premier groupe discerné comprenant moins de cellules qu'un second groupe non perçu. Même dans ce cas, on conservera la même terminologie, pour simplifier. La présente invention a pour objectif de pouvoir identifier non seulement les groupes majoritaires mais aussi les groupes minoritaires dans une composition. L'invention vise ainsi un procédé d'identification de groupes de particules, permettant la reconnaissance automatique de familles de particules, y compris lorsque leurs propriétés sont atypiques. L'invention a pour but un tel procédé permettant d'identifier des groupes minoritaires, que ceux-ci apparaissent trop faiblement pour être discernés ou soient confondus avec une partie d'un autre groupe. L'invention a aussi pour objectif un procédé d'identification de groupes majoritaires et minoritaires de particules, permettant de manière optionnelle d'employer des réseaux neuronaux. L'invention vise également un dispositif d'identification de groupes majoritaires et minoritaires de particules d'une composition. L'invention concerne ainsi un procédé d'identification d'au moins un groupe de particules d'une composition. Dans le procédé: - on réalise par au moins un moyen de mesure des mesures sur la composition, et - on effectue une analyse de groupes sur ces mesures, qui permet d'identifier des groupes dits majoritaires de particules. Selon l'invention, on effectue après l'analyse de groupes, une analyse complémentaire qui permet d'identifier au moins un autre groupe, dit minoritaire, à partir des propriétés des groupes majoritaires. Le procédé d'identification selon l'invention diffère des procédés connus en ce qu'on procède à l'identification des groupes en deux étapes, en repérant et en définissant tout d'abord les groupes apparents, puis en s'attachant aux groupes qui ont échappé à la première analyse, en exploitant les informations obtenues pour les groupes majoritaires. Cette démarche n'exclut pas que lors de l'analyse complémentaire, on ait recours également aux informations de base obtenues à la suite du prétraitement, en plus des informations sur les groupes majoritaires. Cette façon de procéder est particulièrement avantageuse, dans la mesure où les techniques classiques sont peu appropriées à la détermination de certains groupes. Leur identification directe risque alors d'être fortement faussée, voire totalement erronée ou absente. Le procédé selon l'invention rend possible une identification juste et précise des groupes minoritaires, car cette identification repose sur la connaissance préalable des groupes perçus. L'acquisition d'informations sur un groupe donné comprend deux étapes: la définition du groupe, qui consiste à le différencier en en discernant les frontières et à établir certaines de ses propriétés, et l'identification proprement dite, qui consiste à établir la correspondance du groupe avec une famille donnée de particules. Dans le procédé selon l'invention, I'analyse de groupes contient l'étape de définition des groupes majoritaires, mais pas nécessairement leur identification elle-même. La simple définition des groupes majoritaires peut en effet suffire à mener l'analyse complémentaire dans certains modes de mise en oeuvre du procédé, cette analyse conduisant à l'identification de l'ensemble des'groupes. Dans une forme avantageuse de mise en oeuvre du procédé selon l'invention, I'analyse complémentaire .permet de corriger la définition des groupes majoritaires. Ainsi, la portée de cette analyse ne s'étend pas seulement aux groupes qui n'ont pas été discernés, mais aussi à ceux sur lesquels on a obtenu des informations imprécises ou erronées. Préférentiellement, le nombre de moyens de mesure étant égal à N: - on représente les mesures sur un scattergramme à N dimensions associées respectivement aux N moyens de mesure, - on identifie les groupes majoritaires en discernant sur le scattergramme des amas de points et en déterminant leurs correspondances avec des familles de particules. L'emploi d'un scattergramme dans le procédé d'identification est particulièrement pratique, notamment parce qu'il permet une identification de groupes par le biais de propriétés géométriques d'amas de points. Avant l'analyse de groupes, on transforme préférentiellement le scattergramme établi en un scattergramme modifié par une méthode de dilatation-érosion, dans laquelle lors d'une première opération de dilatation, on affecte à chaque point du scattergramme établi une intensité égale à l'intensité maximale dans un premier voisinage de ce point, et lors d'une seconde opération d'érosion, on affecte à chaque point du scattergramme ainsi traité une intensité égale à l'intensité minimale dans un second voisinage de ce point. Avec le scattergramme, un mode de mise en oeuvre avantageux peut être appliqué pour définir au moins un des groupes minoritaires à partir d'un groupe majoritaire. Ce mode de mise en oeuvre s'applique lorsque ce groupe majoritaire est associé à un amas d'ensemble comprenant un premier amas ayant une spécificité géométrique et un second amas accolé au premier amas le long d'une frontière, le second amas étant associé au groupe minoritaire. On détermine la frontière entre les amas lors de l'analyse complémentaire de manière itérative et au moyen d'un amas ajustable. Pour ce faire, on initialise l'amas ajustable à l'amas d'ensemble, on calcule un écart de propriétés géométriques de l'amas ajustable à la spécificité géométrique et on modifie l'amas ajustable à partir de cet écart. Le calcul d'écart et l'ajustement sont itérés de façon à minimiser l'écart, I'amas ajustable étant alors approximativement confondu avec le premier amas. Par spécificité géométrique , on entend une propriété particulière spécifique du groupe considéré, par exemple la position du centre d'inertie ou une symétrie. De plus, le nombre d'itérations peut être réduit à 1, I'ajustement n'étant alors effectué qu'une fois à partir de l'amas d'ensemble. La minimisation de l'écart peut aussi être obtenue par un algorithme qui ne produit pas à chaque pas un écart moindre, mais qui converge globalement vers un écart minimal. Avantageusement, à chaque pas d'itération, I'amas ajustable ayant un centre d'inertie et étant partagé en deux parties de part et d'autre du centre d'inertie, chacune des parties ayant une droite de régression, on établit les pentes des droites et on calcule la différence entre ces pentes. L'écart est alors exprimé par cette différence. Le calcul d'écart et l'ajustement sont itérés de façon à ce que les pentes soient égales. Dans un mode de mise en oeuvre préféré de l'identification des groupes minoritaires, on utilise un réseau neuronal comportant des entrées et au moins une sortie, les entrées recevant des données représentatives des propriétés des groupes majoritaires et les sorties fournissant des informations sur les groupes minoritaires. Ce mode préféré de mise en oeuvre offre une très grande souplesse, et rend possible un apprentissage à partir de données pragmatiques. Avantageusement, dans ce mode préféré de mise en oeuvre, certains groupes sont présents à la fois en entrée et en sortie. Cette configuration peut présenter deux avantages. D'une part, on ne sait pas d'avance si un groupe va être majoritaire ou minoritaire dans un échantillon sanguin, mais le réseau neuronal est élaboré a priori. Faire figurer un groupe à la fois en entrée et en sortie permet de s'adapter à chacune des deux possibilités: les propriétés du groupe sont introduites en entrée du réseau neuronal si ce groupe est majoritaire, et sont extraites en sortie, s'il est minoritaire. D'autre part, la présence d'un groupe en sortie peut également être exploitée si le groupe est majoritaire et donc présent en entrée. Le réseau sert alors à corriger la définition de ce groupe. Avec cette configuration du réseau neuronal, les particules étant des cellules sanguines, il est intéressant que les groupes d'entrée comprennent les lymphocytes, les monocytes et les polynucléaires neutrophiles, et que les groupes de sortie comprennent ces groupes d'entrée ainsi que les polynucléaires éosinophiles et les polynucléaires basophiles. Avec un scattergramme et un réseau neuronal pour l'identification des groupes minoritaires, il est avantageux que les propriétés des groupes majoritaires soient des propriétés géométriques des amas de points correspondant aux groupes majoritaires et que les informations sur les groupes minoritaires soient des propriétés géométriques d'amas de points correspondant aux groupes minoritaires sur le scattergramme. Le nombre de moyens de mesure étant égal à 2 et ces amas de points ayant chacun un centre d'inertie, une droite de régression, un grand axe et un petit axe, ces propriétés géométriques de chaque amas appartiennent avantageusement à un ensemble comprenant les coordonnées de son centre d'inertie, la pente de sa droite de régression, et son étalement suivant respectivement son grand axe et son petit axe. L'invention a également pour objet un dispositif d'identification d'au moins un groupe de particules d'une composition. Ce dispositif comprend au moins un moyen de mesure permettant d'effectuer les mesures sur la composition, et une unité de traitement apte à exploiter les mesures pour en extraire des informations sur des groupes de la composition, I'unité de traitement comprenant un module d'analyse de groupes, qui permet d'identifier des groupes dits majoritaires de particules. Selon l'invention, I'unité de traitement comprend aussi un module d'analyse complémentaire, qui permet d'identifier au moins un autre groupe, dit minoritaire, à partir de propriétés des groupes majoritaires. La présente invention sera illustrée par.la description qui suit à l'aide d'exemples de mise en oeuvre du procédé selon l'invention et de réalisation du dispositif de l'invention, donnés à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux dessins annexés, sur lesquels: - La Figure 1 est un schéma synoptique d'un dispositif d'identification de groupes de particules selon l'invention; - La Figure 2 est une vue schématique d'un cytomètre, utilisé dans le dispositif de la Figure 1; - La Figure 3 montre l'évolution temporelle de signaux détectés dans un capteur du cytomètre de la Figure 2 au passage de cellules biologiques; - La Figure 4 représente un premier scattergramme d'un flux de cellules biologiques, obtenu par les deux capteurs présents dans le cytomètre de la Figure 2; - La Figure 5 est un schéma synoptique d'un premier réseau neuronal, utilisé pour le prétraitement du scattergramme de la Figure 4; - La Figure 6 est un schéma synoptique d'un deuxième réseau neuronal, utilisé pour l'identification des groupes majoritaires correspondant au scattergramme de la Figure 4; - La Figure 7 montre une portion d'un second scattergramme d'un flux de cellules biologiques, obtenu par les deux capteurs présents dans le cytomètre de la Figure 2; - La Figure 8 est un schéma synoptique d'un troisième réseau neuronal, utilisé pour identifier un groupe minoritaire particulier à partir du scattergramme de la Figure 4; - La Figure 9 est un schéma synoptique d'un quatrième réseau neuronal, intégrant le troisième réseau neuronal de la Figure 8, utilisé pour identifier conjointement plusieurs groupes minoritaires. Un dispositif d'identification de particules selon l'invention, représenté sur la Figure 1, comprend un cytomètre 1 destiné à réaliser des mesures sur des compositions de cellules biologiques. II comprend également une unité de traitement 2 reliée au cytomètre 1, et recevant en entrée les mesures effectuées. L'unité de traitement 2 fournit en sortie des informations I sur les compositions analysées. En particulier, elle permet d'identifier des groupes majoritaires et minoritaires de cellules dans ces compositions. Elle peut également être utilisée pour établir des proportions selon lesquelles se répartissent les cellules d'une composition donnée dans différentes familles de cellules. L'unité de traitement 2 est constituée de trois modules successifs 17, 18 et 19. Le premier module 17 effectue des prétraitements des mesures, afin de les rendre exploitables par une analyse. Ces prétraitements peuvent inclure une mise en forme de mesures, des diagnostics de dysfonctionnement ou une prise en compte d'altération de mesures dues à un vieillissement de machine. Ils peuvent également comprendre une amélioration du scattergramme tracé à partir des mesures. Le deuxième module 18 effectue une analyse de groupes. II a ainsi pour fonction de définir des propriétés des groupes perçus à la suite du prétraitement dans le premier module 17, ou groupes majoritaires, et éventuellement de les identifier. Le troisième module 19 procède à une analyse complémentaire, à partir des informations fournies par le deuxième module 18, et éventuellement le premier module 17. Cette analyse complémentaire a pour objet de définir puis identifier un ou plusieurs groupes non définissables par le deuxième module 18, ou groupes minoritaires. Le troisième module 19 peut aussi éventuellement corriger la définition des groupes majoritaires, et/ou identifier collectivement l'ensemble des groupes majoritaires et minoritaires. Le module 19 fournit les informations I sur l'ensemble de ces groupes. La séparation de l'unité de traitement 2 en plusieurs modules est en réalité fictive, ces modules 17-19 n'étant pas physiquement séparés, mais intégrés et mêlés dans l'unité de traitement 2. Cette séparation est cependant utile à des fins explicatives. En fonctionnement, un flux 3 de cellules biologiques d'une composition traverse le cytomètre 1. Celui-ci produit alors des mesures qui sont transmises au premier module 17 de l'unité de traitement 2, qui prétraite ces mesures et génère des données exploitables par le deuxième module 18. Celui-ci établit des propriétés des groupes majoritaires par l'analyse de groupes et les envoie au troisième module 19, qui effectue l'analyse complémentaire et produit les informations I. Le cytomètre 1, détaillé sur la Figure 2, comprend un support 4 d'axe 15 contenant un conduit 5 destiné à la circulation d'une suspension de cellules biologiques qui sont plus précisément, dans l'exemple présenté, des cellules sanguines. Le conduit 5 est inclus dans une chambre d'écoulement 6 à l'intérieur du support 4, qui contient un liquide entraîneur 8 et qui est terminé par une buse 7. Le cytomètre 1 comporte également un capteur laser 20 qui comprend un dispositif optique 10 muni d'un élément optique 14. L'élément optique 14 comporte intérieurement une chambre 12 et est fixé à une autre buse 13, par laquelle le flux 3 de cellules débouche à l'air libre après traversée de la chambre 12. Le capteur laser 20 comporte également un laser 23 émettant un faisceau lumineux 22 qui est focalisé sur le flux 3 de cellules dans la chambre 12, et un ensemble de détection (non représenté), qui mesure de la lumière diffusée latéralement par les cellules. Le volume délimité par le support 4 et la chambre 12 est classiquement rempli d'un liquide physiologique 16. Le cytomètre 1 comprend également un capteur d'impédance 25, constitué par des moyens électroniques de mesure 27, reliés au conduit 5, et une électrode 26 de mise à la masse. Le capteur d'impédance 25 permet de compter électriquement le nombre de cellules passant dans le conduit 5 et d'en mesurer électriquement le volume, selon la méthode de Coulter. En fonctionnement, on fait circuler un flux 3 de cellules biologiques à mesurer dans le conduit 5 et on obtient respectivement deux types de mesure avec le capteur d'impédance 25 et le capteur laser 20. Un préfiltrage est effectué en corrélant des informations en provenance des deux capteurs, afin de réduire les effets parasites. Les mesures ne sont validées qu'en cas de cohésion temporelle d'un capteur à l'autre. Le nombre de cellules conservées dans les mesures doit être suffisamment grand pour être représentatif d'un échantillon mesuré. Par exemple, ce nombre est fixé égal à 10.000, la durée d'analyse étant alors comprise entre 5 et 10 secondes. L'allure typique des mesures, indiquée sur la Figure 3, peut être représentée selon deux axes 30 et 31. L'axe 30 est celui temporel, et l'axe 31 correspond à une grandeur mesurée qui dépend du capteur considéré. Pour le capteur d'impédance 25, il s'agit par exemple d'une différence de potentiel, tandis que pour le capteur laser 20, il s'agit d'une intensité lumineuse. Chaque passage d'une particule provoque l'apparition d'un signal de durée T1, T2, T3 de l'ordre de 12 ijs dans l'exemple exposé, ce signal présentant une croissance, une valeur crête 36, 37, 38 et une décroissance. L'événement associé à chacun des signaux donne une valeur représentative, qui peut être la valeur crête 36, 37, 38, ou l'intégration temporelle 33, 34, 35 du signal. Les événements sont séparés d'une durée T4 égale à 500 ps dans l'exemple de mise en oeuvre. Les mesures effectuées dans le cytomètre 1 sont transmises au premier module 17 de l'unité de traitement 2, qui détermine les valeurs 33, 34, 35 ou 36, 37, 38 représentatives des événements mesurés. Ces valeurs sont classiquement portées dans un scattergramme 40, représenté sur la Figure 4, généré par le premier module 17. Ce diagramme admet deux axes 41 et 42 correspondant respectivement au capteur d'impédance 25, et au capteur laser 20. Le scattergramme 40, obtenu avec un échantillon sanguin donné, fait apparaître cinq zones 44-48 significatives ou amas de points, indiquant une grande densité de particules. Ces amas 44-48 sont représentatifs de familles de cellules à identifier: elles correspondent respectivement aux lymphocytes, monocytes, polynucléaires neutrophiles, polynucléaires éosinophiles et débris cellulaires. Elles sont cependant brouillées par des points 43 parasites dus à divers événements de brouillage évoqués précédemment, et à des incertitudes dépendant du contenu de l'échantillon. Afin d'améliorer l'image du scattergramme 40, on la traite de façon à faire apparaître plus clairement les amas 44-48. Selon un. premier mode de mise en oeuvre préféré du prétraitement, on applique au scattergramme 40 une méthode de dilatation-érosion. Selon cette méthode, on effectue successivement deux opérations. La première opération, dite de dilatation, consiste à affecter à chaque point élémentaire, ou pixel, de l'image la valeur maximale des pixels de son entourage dans un premier voisinage prédéterminé. L'opération de dilatation étant achevée pour l'ensemble du scattergramme d'entrée, on met en oeuvre une seconde opération, dite d'érosion. Celle-ci consiste à affecter à chaque pixel de l'image la valeur minimale de son entourage dans un second voisinage, qui contient avantageusement le premier voisinage. II est par exemple convenable de choisir respectivement pour les premier et second voisinages, des voisinages 3 x 3 et 5 x 5. Par la méthode de dilatation-érosion, on fait ressortir, dans un premier temps, les groupements de points et on élimine, dans un second temps, les points parasites. A titre d'illustration, I'application de cette méthode à une image formée de 256 x 256 pixels occupe un ordinateur du type penthium à 90 Mhz pendant 10 secondes. Selon une variante de la méthode de dilatation-érosion, on comprime préalablement l'image traitée. On obtient ainsi un gain de temps. Par exemple, une image 256 x 256 est compressée en une image 128 x 128, puis la dilatation est effectuée avec un voisinage 2 x 2, et l'érosion avec un voisinage 2 x 2. Par rapport à l'application précédente, on gagne alors 4 secondes. Selon un second mode de mise en oeuvre préféré du prétraitement, on a recours à un réseau neuronal 65, représenté sur la Figure 5, contenu dans le premier module 17 de l'unité de traitement 2. Les techniques de réseaux neuronaux, ou techniques neuromimétiques, sont connues et décrites par exemple de façon détaillée dans Réseaux neuronaux et traitement du signal , de Jeanny Herault et Christian Jutten, Edition Hermès. Pour le traitement d'images, des informations de base représentatives du scaftergramme 40 sont transmises par des entrées 66 au réseau neuronal 65, dont on extrait des informations sur un scattergramme modifié 49 par des sorties 69. A titre d'exemple, le scattergramme 40 comprend 65.536 pixels correspondant à 256 x 256, 256 étant le nombre de points selon chacun des axes 41 et 42. On regroupe ces 65.536 entités par paquets de 16 et on obtient ainsi 4.096 informations de base, introduites dans le réseau 65 par 4.096 entrées 66. Ces informations doivent être ordonnées linéairement pour être soumises au réseau neuronal 65. Pour ce faire, on effectue un balayage du scattergramme 40, en parcourant ses points de gauche à droite et de bas en haut. Des informations en deux dimensions sont ainsi réduites à une dimension. De façon similaire, le réseau 65 comprend 4096 sorties 69 permettant de former le scattergramme modifié 49. Suivant les puissances de calcul disponibles, la résolution peut être plus élevée et impliquer 128 x 128 ou 256 x 256 informations de base. Le réseau neuronal 65 comporte des processeurs élémentaires dits neurones 60 ayant chacun au moins une entrée 61 et au moins une sortie 62, les neurones 60 étant reliés les uns aux autres sélectivement par des liaisons orientées dites synapses 63. Le réseau 65 comprend deux couches 67 et 68 successives de neurones 60, chacune étant reliée exclusivement et de façon orientée à la suivante. La première couche 67 est une couche d'entrée, chacun de ses neurones 60 ayant pour entrée 61, une entrée 66 du réseau 65. La seconde couche 68 est quant à elle une couche de sortie, chacun de ses neurones 60 ayant pour sortie 62, une sortie 69 du réseau 65. L'interconnexion entre la première couche 67 et la seconde couche 68 est complète, chacun des neurones 60 de la première étant relié à tous ceux de la seconde. Avant d'être confronté à des scattergra centaine d'échantillons provenant de sangs différents, dont l'image d'entrée est un scattergramme normalisé et dont l'image de sortie est obtenue par la méthode de dilatation-érosion. L'apprentissage peut être effectué par une méthode en soi connue, telle que celle dite de back-propagation. D'autre part, les paramètres d'ajustement peuvent inclure en plus des poids synaptiques des coefficients intervenant dans les fonctions de transfert, lorsque ces dernières ne sont pas fixées a priori. Le nombre de fichiers d'apprentissage doit répondre à un équilibre entre une précision suffisante et une convergence satisfaisante, pour maintenir intacte la faculté d'extrapoler du réseau neuronal 65. Une fois l'apprentissage et des vérifications effectués, il suffit d'entrer les informations de base correspondant au scattergramme établi 40 pour en extraire le scattergramme modifié 49. Cette opération repose sur un simple produit matriciel, la matrice du réseau 65 étant multipliée par la matrice de l'image du scattergramme 40. L'extrapolation sur des cas sortant du domaine d'apprentissage est probante: I'image des amas 44-48 obtenue dans le scattergramme modifié par la méthode de dilatation-érosion est équivalente à l'image de sortie du réseau 65 dans 95% des cas présentés. L'emploi du réseau neuronal 65 par rapport à l'application directe de la méthode de dilatation-érosion a pour avantage une réduction sensible de la durée nécessaire, le gain en temps pouvant atteindre un facteur 100, voire 1000. Une fois obtenu le scattergramme modifié 49, le module 17 repère les amas discernables et attribue à chacun d'eux un numéro, puis affecte à chaque pixel de l'image un chiffre correspondant au numéro de son groupe d'appartenance. Selon une autre méthode de discernement d'amas moins rapide que les précédentes, on détermine les maximums d'intensité sur le scattergramme 40 après un filtrage de l'image brute, puis on définit un seuil bas à partir de chaque maximum. Tous les niveaux compris entre un des maximums et le seuil correspondant sont alors affectés à un groupe. Pour simplifier, on appliquera au scattergramme 40 I'ensemble des opérations qui suivent. II est entendu que ces opérations sont en réalité appliquées de préférence au scattergramme modifié. Une deuxième étape du procédé d'identification de groupes de particules est effectuée par le deuxième module 18 de l'unité de traitement 2. Elle consiste à déterminer des propriétés géométriques des amas 44-48 de points discernés sur le scattergramme 40. Ces propriétés sont ensuite utilisées pour identifier les groupes repérés sur l'image, ou groupes majoritaires. A titre d'illustration (Figure 4), chaque amas 44-48 ayant un centre d'inertie 56, une droite de régression 57, un grand axe 58 et un petit axe 59, on s'intéresse aux propriétés géométriques suivantes: coordonnées 51, 52 du centre d'inertie 56, pente 53 de la droite de régression 56 et étalement 54, 55 suivant respectivement le grand axe 58 et le petit axe 59. Ces valeurs sont calculées par le module 18 pour chacun des amas 44-48, par une méthode classique implantée dans un logiciel. Les propriétés calculées sont ensuite exploitées pour corréler chaque amas 44-48 à une famille de cellules sanguines. Cette identification est de préférence menée par le deuxième module 18, lors de l'analyse de groupes, afin de faciliter l'analyse complémentaire effectuée par le troisième module 19. Selon un premier mode de mise en oeuvre de l'identification des groupes majoritaires, on utilise classiquement la méthode analytique suivante. On élabore au préalable un masque fixe délimitant dans un scattergramme de référence des zones fixes associées respectivement aux différentes familles. Ce masque fixe est élaboré de manière usuelle, en exploitant les connaissances pragmatiques en hématologie. Le scattergramme obtenu permet d'élaborer un masque adapté, dans lequel les amas 44-48 repérés sur l'image sont délimités et numérotés. Les coefficients d'appartenance 81-87 sont calculés en corrélant chacun des amas du masque fixe avec chacun des amas du masque adapté, selon une méthode connue. Selon un second mode de mise en oeuvre, préféré, de l'identification des groupes majoritaires, on a recours à un deuxième réseau neuronal 70, schématisé sur la Figure 6. Le réseau 70 reçoit des informations de base 76 par des entrées 77. Ces, informations 76 sont composées des propriétés géométriques calculées précédemment pour l'un des amas 44-48. Dans l'exemple illustré, elles comprennent ainsi cinq informations 7175 consistant respectivement en les coordonnées 51, 52 du centre d'inertie 56 de l'amas considéré, la pente 53 de sa droite de régression 57, et l'étalement 54, 55 de l'amas suivant respectivement son grand axe 58 et son petit axe 59. Le réseau neuronal 70 donne des résultats 80 permettant d'associer l'amas considéré à une famille de cellules sanguines, par l'intermédiaire de sorties 89. Chaque sortie 89 aboutit à un coefficient d'appartenance à une famille donnée, ce coefficient étant par exemple compris entre 0 et 1. On estime que l'amas considéré correspond à la famille pour laquelle le coefficient est le plus élevé. A titre d'exemple, les résultats 80 comprennent sept coefficients 81-87 significatifs de l'appartenance respective aux familles suivantes: lymphocytes, monocytes, polynucléaires neutrophiles, polynucléaires éosinophiles, polynucléaires basophiles, débris cellulaires et cellules atypiques. Le réseau neuronal 70 comprend une première couche 78 d'entrée et une seconde couche 88 de sortie et il est dépourvu de couches intermédiaires. Dans l'exemple présenté, la couche 78 d'entrée est formée de cinq neurones 60, et la couche 88 de sortie de sept neurones 60. L'interconnexion entre les couches d'entrée 78 et de sortie 88 est complète. L'apprentissage du réseau neuronal 70 est effectué avantageusement avec les cas tests déjà utilisés pour le premier réseau neuronal, 65 par la méthode analytique décrite précédemment. Bien que l'identification des groupes puisse être effectuée systématiquement avec cette méthode analytique, I'emploi du réseau neuronal 70 présente l'avantage d'être sensiblement plus rapide. Les paramètres géométriques 51-55 et les familles d'appartenance visées par les coefficients 81-87 sont donnés à titre d'exemple, d'autres paramètres d'entrée pouvant être introduits s'il s'avère utile de les prendre en compte, et le septième coefficient 87 d'identification de cellules atypiques pouvant être décomposé en plusieurs coefficients, si l'on s'intéresse à d'autres familles de cellules. L'ensemble des groupes de cellules identifiées à ce stade sont des groupes visuellement séparables sur le scattergramme 40, ou groupes majoritaires, associés à des amas clairement définis. Le troisième module 19 de l'unité de traitement 2 a pour fonction d'identifier des groupes minoritaires, non perçus dans les étapes précédentes. Pour ce faire, on exploite les propriétés des groupes majoritaires, connus, afin d'en déduire des propriétés des groupes minoritaires recherchés. L'identification des groupes minoritaires est alors effectuée par le module 19 de la même manière que celle des groupes majoritaires. Selon un premier mode de mise en oeuvre préféré de l'identification de groupes minoritaires, la définition de chaque amas associé à un groupe minoritaire est menée par un logiciel approprié dépendant de la famille recherchée. Un premier type d'identification consiste à extrapoler l'emplacement et la forme d'un amas qui n'apparaît pas de manière suffisamment distincte sur le scattergramme 40 brut pour être discerné lors de l'analyse de groupes. Un tel amas est en général éliminé lors du prétraitement, en même temps que les points parasites. L'extrapolation repose sur la connaissance des propriétés d'autres groupes, et sur des relations mathématiques établis de manière pragmatique. Cette méthode est notamment appliquée lorsque l'une, voire deux, des trois familles lymphocytes, monocytes et polynucléaires neutrophiles n'a pas été reconnue. Des propriétés géométriques de celles des familles identifiées parmi ces trois sont alors introduites dans des équations linéaires, donnant les propriétés géométriques de la famille cherchée. Un second type d'identification consiste à séparer deux amas adjacents, identifiés de manière erronée à un unique amas. Cette procédure va être illustrée par la recherche de la famille des polynucléaires éosinophiles. Cette dernière est reconstituée sur un scattergramme 140, ou sa version modifiée, à partir de la famille des polynucléaires neutrophiles, comme on peut le voir sur la Figure 7. Les mêmes axes que pour le scattergramme 40.sont désignés par les mêmes références 41, 42. Sur le scattergramme 140, les polynucléaires neutrophiles sont associés à un premier amas 146, les lymphocytes et les monocytes étant associés respectivement à des amas 144 et 145. La famille des polynucléaires éosinophiles est associée à un second amas 147 se présentant comme une extension vers le haut du premier amas 146, accolée à ce dernier, comme cela se produit le plus souvent en pratique. Lors d'une présence excessive d'éosineux, le premier amas 146 empiète sur le second amas 147, et ce dernier ne peut pas aisément être discerné sur le scattergramme 140. Le groupe des polynucléaires éosinophiles est alors minoritaire. La définition du groupe majoritaire des polynucléaires neutrophiles par le second module 18 produit ainsi des propriétés d'un amas d'ensemble 143, qui englobe non seulement le premier amas 146 mais aussi, de manière erronée, le second amas 147. La définition du groupe minoritaire des polynucléaires éosinophiles vise alors non seulement à définir les contours du second amas 147, mais aussi à corriger ceux du premier amas 146, assimilé à tort à l'amas d'ensemble 143. Le logiciel présent dans le troisième module 19 détermine la frontière entre les premier et second amas 146 et 147. Cette détermination est menée par un processus itératif, exposé ci-après. Le processus itératif modifie à chaque pas d'itération les contours d'un amas ajustable, initialisé comme l'amas d'ensemble 143, jusqu'à ce qu'il devienne approximativement confondu avec le premier amas 146. Pour ce faire, à chaque pas d'itération, on détermine le centre d'inertie de l'amas ajustable et on partage l'amas ajustable en deux parties de part et d'autre de ce centre d'inertie. Chacune des parties ayant une droite de régression, on établit les pentes respectives de ces deux droites et on compare leurs pentes. Si cellesci sont égales, on considère que l'amas ajustable est confondu avec le premier amas 146 et la frontière est ainsi déterminée. Si elles diffèrent, I'amas ajustable comprend au moins une partie du second amas 147 et on corrige l'amas ajustable à partir de la différence entre les deux pentes des droites de régression. On incrémente le pas d'itération et on reproduit les mêmes opérations jusqu'à ce que les pentes soient égales. Ceci est finalement obtenu, car l'amas 146 a une forme gaussienne. Le premier pas d'itération, illustré particulièrement sur la Figure 7, va être plus précisément décrit. L'amas d'ensemble 143 a un centre d'inertie 130, de coordonnées x0 et y0, et est partagé en deux parties de part et d'autre du centre d'inertie 130. La première partie a un premier centre d'inertie 133 secondaire de coordonnées xl et y1, et une première droite de régression 131, et la seconde partie a un deuxième centre d'inertie 134 secondaire de coordonnées x2 et y2 et une seconde droite de régression 132. De plus, l'amas d'ensemble 143 est borné selon les axes 41, 42 par des valeurs respectives inférieures x3, y3 et supérieure x4, y4. On définit le point 135 comme la projection perpendiculaire du second centre d'inertie 134 sur la première droite de régression 131. En notant d la distance entre le second centre d'inertie 134 et le point 135, p1 et p2, les pentes respectives des droites de régression 131 et 132, et Dx et Dy respectivement x4-x3 et y4-y3, on calcule une ordonnée de coupure yc déterminant la frontière, de la manière suivante: Si Dy/ Dx est inférieure à 2,1: yc = y4 - 2 x d x P2. p1 Si Dy/Dx est supérieure à 2,1: yc = y2 - 2 x d x Dv. Dx Dans les deux cas, si la valeur calculée de yc est inférieure à y0, on lui affecte cette dernière valeur. II est possible de se limiter à ce premier pas d'itération, ou d'en effectuer un nombre déterminé, selon la précision souhaitée. La détermination de la frontière permet d'isoler et de définir le second amas 147, et d'apporter les corrections nécessaires à la définition correcte du premier amas 146. La même méthode de séparation peut être appliquée dans d'autres cas, par exemple pour séparer. d'un premier amas correspondant aux lymphocytes ou aux polynucléaires neutrophiles, un second amas de points correspondant à des amas plaquettaires ou à des cellules atypiques. Une autre méthode de séparation peut exploiter une autre spécificité géométrique du premier amas 146, par exemple la position de son centre d'inertie, évaluée par rapport aux propriétés d'autres groupes majoritaires au moyen d'une relation mathématique. De plus d'autres types d'identification de groupes minoritaires par un logiciel sont envisageables. Selon un second mode de mise en oeuvre préféré de l'identification de groupes minoritaires, le module 19 comprend au moins un réseau neuronal 90, tel que celui représenté sur la Figure 8. Le réseau 90 reçoit des informations de base 94 sur les groupes majoritaires par des entrées 95. Les informations 94 sont réparties en plusieurs ensembles d'informations 91, 92, 93 concernant respectivement les groupes majoritaires discernés préalablement par le module 18. Chacun des ensembles d'informations 91, 92, 93 est composé des propriétés géométriques 51-55 calculées pour l'amas correspondant. Le réseau 90 donne des résultats 100 sur l'un des groupes minoritaires à identifier, par l'intermédiaire de sorties 102. Les résultats 100 consistent avantageusement en des propriétés géométriques de l'amas de points associé à ce groupe minoritaire. Ces propriétés géométriques sont préférentiellement de même nature que celles 51-55 calculées pour les groupes majoritaires, de telle sorte que les propriétés des groupes majoritaires et minoritaires soient compatibles et puissent faire ensuite l'objet d'une identification collective de groupes par le module 19. De manière avantageuse, les informations de base 94 concernent les trois familles lymphocytes, monocytes et polynucléaires neutrophiles, qui sont généralement présentes dans les solutions et constituent à elles seules la majeure partie des globules blancs. Les résultats 100 ont alors trait à l'une des autres familles, celle-ci étant par exemple la famille des polynucléaires éosinophiles ou des polynucléaires basophiles. Préférentiellement, les résultats 100 peuvent aussi concerner une famille présente en entrée dans les informations de base 94. En effet, le choix des familles en entrée est fait a priori, sans prendre en compte le cas particulier traité. Or, il peut s'avérer que la solution étudiée ait un scattergramme dans lequel une de ces familles ne soit pas associée à un amas discernable, et donc à un groupe majoritaire. Les résultats 100 sur cette famille sont alors obtenus à partir des informations de base 94 correspondant aux autres familles d'entrée, ou à une partie d'entre. elles. Ainsi, dans l'exemple exposé, les résultats 100 peuvent concerner les lymphocytes, de même que l'ensemble d'informations 91, les données d'entrées provenant des deux autres ensembles d'informations 92 et 93 (monocytes et polynucléaires neutrophiles), voire d'un seul d'entre eux. La double présence d'une famille en entrée et en sortie peut aussi servir à corriger la définition de l'amas correspondant, obtenue par l'analyse de groupes. Le réseau neuronal 90 comprend une première couche 99 d'entrée et une seconde couche 101 de sortie. La couche 99 est elle même partagée en trois parties 96, 97, 98 recevant respectivement des informations à partir des ensembles d'informations 91, 92, 93 par les entrées 95. L'interconnexion entre les couches 99 et 101 est complète. A chaque famille à identifier, correspond un réseau neuronal 90 du type défini précédemment, soumis à un apprentissage distinct. Les cas tests utilisés pour l'identification d'une famille donnée sont extraits d'une base d'apprentissage d'où l'on sélectionne des fichiers dans lesquelles cette famille n'est pas discernable. L'apprentissage de chaque réseau différent permet la mise en place d'une matrice pour chacune des familles auxquelles on s'intéresse. Dans l'exemple exposé ci-dessus, on élabore donc cinq réseaux neuronaux de même type, chacun d'entre eux étant adapté à la sortie des paramètres d'une seule et même famille choisie parmi les familles des lymphocytes, monocytes, polynucléaires neutrophiles, polynucléaires éosihophiles et polynucléaires basophiles. A l'issue de la phase d'apprentissage, les matrices élémentaires sont réunies en une seule matrice associée à un quatrième réseau neuronal 110, représenté sur la Figure 9. Les mêmes éléments que ceux de la Figure 8 y sont désignés par les mêmes références. Les informations de base 94 entrées dans le réseau 110 sont les mêmes que pour chacun des réseaux neuronaux 90 élémentaires. En revanche, le réseau 110 produit des résultats 120 par l'intermédiaire de sorties 117, ces résultats étant partagés en plusieurs ensembles de résultats 121-125 portant respectivement sur chacune des familles à étudier. Dans l'exemple considéré, ces ensembles 121-125 sont au nombre de cinq. Le réseau neuronal 110 comprend une première couche 99 d'entrée, similaire à celle du réseau neuronal 90, et une seconde couche 116 de sortie, composée de plusieurs parties 111-115 fournissant respectivement les ensembles de résultats 121-125 par les sorties 117. L'interconnexion entre les couches 99 et 116 est complète (cette interconnexion n'est représentée que partiellement sur la Figure 9). Lors de l'application du réseau neuronal 110 à l'identification de groupes minoritaires d'une composition donnée, les informations de base 94 sont rentrées dans le réseau 110 pour les amas ayant pu être définis sur le scattergramme 40 correspondant. Le réseau 110 produit alors en sortie les propriétés géométriques des amas associés aux groupes minoritaires. Ceux des résultats 120 correspondant aux familles déjà présentes en entrée sont, ou non, pris en compte, selon que l'apprentissage du réseau 110 le rend capable ou non de corriger les amas correspondants Le réseau neuronal 110 est particulièrement avantageux, non seulement en raison de sa vitesse d'exécution mais aussi de sa souplesse d'adaptation et de sa capacité de prise en compte de cas d'apprentissage. Le nombre de familles présentes en sortie du réseau neuronal 110 peut être plus important que celui donné à titre d'exemple, les résultats 120 comprenant, outre les cinq ensembles de résultats 121125 précédemment cités, d'autres ensembles associés par exemples aux blastes, aux érythroblastes, ou aux amas plaquettaires. Une fois que les propriétés géométriques 51-55 des amas associés aux groupes minoritaires sont déterminées, les groupes minoritaires sont identifiés exactement de la même manière que les groupes majoritaires, par le module 19. On voit que, d'une manière générale, la définition des groupes minoritaires ne nécessite pas d'autres informations que celles correspondant à la définition des groupes majoritaires. Le troisième module 19 n'a donc besoin d'être relié qu'au deuxième module 18, et pas au premier module 17. Cependant, dans une version améliorée du procédé d'identification selon l'invention, on exploite également l'ensemble du scattergramme 40 lors de l'analyse complémentaire. Le scattergramme 40 est par exemple utilisé à titre de contrôle sous sa forme brute. On en extrait tous les amas identifiés, de manière à faire apparaître des amas résiduels. On peut ainsi en déduire une précision d'identification. Eventuellement, les amas résiduels les plus significatifs peuvent être comparés aux groupes minoritaires absents du scattergramme traité et définis par le troisième module 19, à des fins de corrélation. II est aussi envisageable que ces amas résiduels fassent à leur tour l'objet d'un traitement complet d'identification. Les exemples de réalisation présentés pour les réseaux neuronaux 65, 70, 90, 110 ne sont pas limitatifs, toute autre architecture étant a priori possible. D'autre part, toute autre méthode d'apprentissage que la backpropagation est utilisable, telle que par exemple l'auto-organisation du réseau. Au lieu du capteur d'impédance 25 et du capteur laser 20 employés dans l'exemple présenté, on peut utiliser tout autre moyen de mesure, tel qu'un détecteur de radiofréquences ou d'ultrasons. D'autre part, pour améliorer la richesse des informations, on peut également avoir recours à plus de deux capteurs. Au lieu d'obtenir un scattergramme à deux dimensions, on obtient ainsi un scattergramme à N dimensions, N étant le nombre de moyens de mesure. De manière opposée, on peut aussi ne s'intéresser qu'à un seul des capteurs et examiner les résultats de mesure correspondants. Dans ce cas, au lieu de reporter les mesures sur un scattergramme, le premier module 17 les fait figurer sur un histogramme en représentant le nombre de valeurs 33-35 ou 35-38 représentatives d'événements mesurés en fonction des canaux du capteur utilisé. Le procédé et le dispositif selon l'invention sont particulièrement adaptés au domaine de l'hématologie. Cependant, ils sont également applicables à l'identification de groupes de particules d'une composition quelconque. REVENDICATIONS 1. Procédé d'identification d'au moins un groupe de particules d'une composition, selon lequel: - on réalise par au moins un moyen de mesure (20, 25) des mesures (33-38) sur la composition, et - on effectue une analyse de groupes sur lesdites mesures (3338), qui permet d'identifier des groupes dits majoritaires de particules, caractérisé en ce qu'on effectue, après l'analyse de groupes, une analyse complémentaire qui permet d'identifier au moins un autre groupe, dit minoritaire, à partir des propriétés des groupes majoritaires. 2. Procédé d'identification selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'analyse complémentaire permet de corriger la définition des groupes majoritaires. 3. Procédé d'identification selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que le nombre de moyens de mesure (20, 25) étant égal à N: - on représente lesdites mesures (33-38) sur un scattergramme (40, 140) à N dimensions associées respectivement aux N moyens de mesure (20, 25), - on identifie les groupes majoritaires en discernant sur le scattergramme (40, 140) des amas (44-48, 143-145) de points et en déterminant leurs correspondances avec des familles de particules. 4. Procédé d'identification selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'avant l'analyse de groupes, on transforme le scattergramme établi (40) en un scattergramme modifié (49) par une méthode de dilatation-érosion, dans laquelle lors d'une première opération de dilatation, on affecte à chaque point du scattergramme établi (40) une intensité égale à l'intensité maximale dans un premier voisinage dudit point, et lors d'une seconde opération d'érosion, on affecte à chaque point du scattergramme ainsi traité une intensité égale à l'intensité minimale dans un second voisinage dudit point. 5. Procédé d'identification selon l'une des revendications 3 ou 4, caractérisé en ce que pour définir au moins un des groupes minoritaires à partir d'un groupe majoritaire, ledit groupe majoritaire étant associé à un amas d'ensemble (143) comprenant un premier amas (146) ayant une spécificité géométrique et un second amas (147) accolé au premier amas (146) le long d'une frontière, le second amas (147) étant associé audit groupe minoritaire, on détermine la frontière entre les amas (146, 147) lors de l'analyse complémentaire de manière itérative et au moyen d'un amas ajustable, en initialisant ledit amas ajustable à l'amas d'ensemble (143), en calculant un écart (d) de propriétés géométriques de l'amas ajustable à ladite spécificité géométrique et en modifiant l'amas ajustable à partir dudit écart (d), le calcul d'écart et l'ajustement étant itérés de façon à minimiser ledit écart (d), I'amas ajustable étant alors approximativement confondu avec le premier amas (146). 6. Procédé d'identification selon la revendication 5, caractérisé en ce qu'à chaque pas d'itération, I'amas ajustable (143) ayant un centre d'inertie (130) et étant partagé en deux parties (146, 147) de part et d'autre dudit centre d'inertie (130), chacune desdites parties (146, 147) ayant une droite de régression (131, 132), on établit les pentes desdites droites (131, 132) et on calcule la différence entre lesdites pentes, ledit écart (d) étant exprimé par ladite différence, le calcul d'écart et l'ajustement étant itérés de façon à ce que lesdites pentes soient égales. 7. Procédé d'identification selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour l'identification des groupes minoritaires, on utilise un réseau neuronal (90, 110) comportant des entrées (95) et au moins une sortie (102, 117), les entrées (95) recevant des données (94) représentatives des propriétés des groupes majoritaires et les sorties (102, 117) fournissant des informations (100, 120) sur au moins un des groupes minoritaires. 8. Procédé d'identification selon la revendication 7, caractérisé en ce que dans ledit réseau neuronal (90, 110), certains groupes sont présents à la fois en entrée (94) et en sortie (100, 120). 9. Procédé d'identification selon la revendication 8, caractérisé, en ce que lesdites particules étant des cellules sanguines, les groupes d'entrée (94) comprennent les lymphocytes (44), les monocytes (45) et les polynucléaires neutrophiles (46), et les groupes de sortie (100, 120) comprennent lesdits groupes (44-46) d'entrée (94) ainsi que les polynucléaires éosinophiles (47) et les polynucléaires basophiles. 10. Procédé d'identification selon la revendication 3 et selon l'une quelconque des revendications 7 à 9,. caractérisé en ce que lesdites propriétés des groupes majoritaires sont des propriétés géométriques (51-55) desdits amas (44-48, 143-145) de points et lesdites informations (100, 120) sur les groupes minoritaires sont des propriétés géométriques d'amas (44-48, 146, 147) de points correspondant aux groupes minoritaires sur le scattergramme (40, 140). 11. Procédé d'identification selon la revendication 10, caractérisé en ce que le nombre N de moyens de mesure (20, 25) étant égal à 2 et lesdits amas (44-48, 143-147) de points ayant chacun un centre d'inertie (56), une droite de régression (57), un grand axe (58) et un petit axe (59), lesdites propriétés géométriques dudit amas (46) appartiennent à un ensemble comprenant les coordonnées (51, 52) de son centre d'inertie (56), la pente (53) de sa droite de régression (56), et son étalement (54, 55) suivant respectivement son grand axe (58) et son petit axe (59). 12. Dispositif d'identification d'au moins un groupe de particules d'une composition, comprenant au moins un moyen de mesure (20, 25) permettant. d'effectuer les mesures (33-38) sur la composition, une unité de traitement (2) apte à exploiter les mesures pour en extraire des informations sur au moins un groupe de la composition, I'unité de traitement (2) comprenant un module d'analyse de groupes (18), qui permet d'identifier des groupes dits majoritaires de particules, caractérisé en ce que l'unité de traitement (2) comprend aussi un module d'analyse complémentaire (19), qui permet d'identifier au moins un autre groupe, dit minoritaire à partir de propriétés des groupes majoritaires.