Brevet FR2970801A1 — publié le 20120727

B10-4885FR 1 Procédé de détermination de l'efficacité d'un traitement et système de traitement d'image associé L'invention a pour domaine technique les systèmes de classement statistique, et plus particulièrement les systèmes de classement statistique d'images hyper-spectrales. Lors de phases d'essais cliniques, l'évolution des maladies de peau est quantifiée par des dermatologues sur toute une période de traitement. Dans une première phase, le degré d'atteinte par la maladie est mesuré sur chaque patient d'un groupe. La mesure est réalisée cliniquement par un dermatologue. Dans une seconde phase, un traitement statistique des mesures permet de quantifier l'efficacité du traitement. En pratique, on utilise un protocole opératoire reposant sur l'étude au cours du temps des symptômes liés à une maladie cutanée exprimés dans un groupe de Ne patients. Chaque patient reçoit un traitement sur une première zone de peau atteinte et un véhicule sur une seconde zone de peau atteinte. La première zone de peau et la deuxième zone de peau sont choisies de façon à présenter une superficie et une atteinte par la maladie similaires. Dans le cas d'une maladie touchant la face, une joue reçoit le traitement tandis que l'autre joue reçoit le véhicule, sous condition que les deux joues présentent la même atteinte par une maladie cutanée. Un dermatologue estime ainsi le degré d'atteinte d'un patient par la maladie, zone par zone, patient par patient. Réalisée par évaluation visuelle, la quantification de l'efficacité du traitement peut être empirique et soumise à une certaine part de subjectivité. Afin d'aider à l'observation et la quantification du degré d'atteinte de la peau ou des phanères d'un patient par une maladie tout en augmentant la reproductibilité de ces étapes, on peut utiliser l'imagerie hyper-spectrale. On rappelle que l'imagerie hyper-spectrale consiste à acquérir plusieurs images sous des longueurs d'onde différentes. En effet, les matériaux et éléments chimiques réagissent plus ou moins différemment lors de l'exposition à un rayonnement d'une longueur d'onde donnée. En balayant la gamme des rayonnements, il est possible de différencier des matériaux intervenant dans la composition d'un objet de part leur différence d'interaction. Ce principe peut être généralisé à un paysage, ou à une partie d'un objet. L'ensemble des images issues de la photographie d'une même scène à des longueurs d'onde différentes est appelé image hyperspectrale ou cube hyper-spectral. Une image hyper-spectrale est donc constituée d'un ensemble d'images dont chaque pixel est caractéristique de l'intensité de l'interaction de la scène observée à une longueur d'onde particulière. En connaissant les profils d'interaction des matériaux avec différents rayonnements, il est possible de déterminer les matériaux présents. Le terme matériau doit être compris dans un sens large, visant aussi bien les matières solides, liquides et gazeuses, et aussi bien les éléments chimiques purs que les assemblages complexes en molécules ou macromolécules. L'acquisition d'images hyper-spectrales peut être réalisée selon plusieurs méthodes. La méthode d'acquisition d'images hyper-spectrales dite de scan spectral consiste à utiliser un capteur de type CCD, pour réaliser des images spatiales, et à appliquer des filtres différents devant le capteur afin de sélectionner une longueur d'onde pour chaque image. Différentes technologies de filtres permettent de répondre aux besoins de tels imageurs. On peut, par exemple, citer les filtres à cristaux liquides qui isolent une longueur d'onde par stimulation électrique des cristaux, ou les filtres acousto-optique qui sélectionnent une longueur d'onde en déformant un prisme grâce à une différence de potentiel électrique (effet de piézo-électricité). Ces deux filtres présentent l'avantage de ne pas avoir de parties mobiles qui sont souvent source de fragilité en optique. La méthode d'acquisition d'images hyper-spectrales dite de scan spatial vise à acquérir ou « imager » simultanément toutes les longueurs d'ondes du spectre sur un capteur de type CCD. Pour réaliser la décomposition du spectre, un prisme est placé devant le capteur. Ensuite, pour constituer le cube hyper-spectral complet, on réalise un balayage spatial ligne par ligne. La méthode d'acquisition d'images hyper-spectrales dite de scan temporel consiste à réaliser une mesure d'interférence, puis de reconstituer le spectre en faisant une transformée de Fourrier rapide (acronyme anglais : FFT) sur la mesure d'interférence. L'interférence est réalisée grâce à un système de type Michelson, qui fait interférer un rayon avec lui-même décalé temporellement. La dernière méthode d'acquisition d'images hyper-spectrales vise à combiner le scan spectral et le scan spatial. Ainsi, le capteur CCD est partitionné sous forme de blocs. Chaque bloc traite donc la même région de l'espace mais avec des longueurs d'ondes différentes. Puis, un balayage spectral et spatial permet de constituer une image hyper-spectrale complète. Appliquée aux études dermatologiques, l'imagerie hyperspectrale permet l'acquisition d'images comprenant une information liée à la longueur d'onde. L'intensité de chaque pixel en fonction de la longueur d'onde est enregistrée. L'application de méthodes de classification à ces images permet de distinguer les zones saines et des zones atteintes. On peut citer les travaux de P. Comon, "Independent Component Analysis: a new concept?," Signal Processing, Elsevier, vol. 36, pp. 287-314, 1994 concernant une méthode d'analyse en composante indépendantes permettant la classification de signaux. La classification d'images hyper-spectrales relève d'un domaine particulièrement actif. Plusieurs algorithmes existent pour traiter et classer les images hyper-spectrales obtenues sur la peau. I.L. Weatherall et B.D. Coombs, "Skip color measurements in terms of CIELAB color space value," Journal of Investigative Dermatology, vol. 99, pp. 468-473, 1992 enseignent le traitement d'images couleurs par la décomposition CIEL*a*b. G. N. Stamatas et al., "Non-invasive measurements of skin pigmentation in situ." Pigment cell res, vol. 17, pp. 618-626, 2004 enseignent que la composante L* ou l'index ITA calculé avec les composantes L* et b* permet de décrire la pigmentation. G. N. Stamatas et al., "In vivo measurement of skin erythema and pigmentation: new means of implementation of diffuse reflectance spectroscopy with a commercial instrument," British Journal of Dermatology, vol. 159, pp. 683-690, 2008 décrivent la séparation des contributions de la mélanine et de l'hémoglobine dans une image hyper-spectrale sur la base de l'étude empirique de leurs absorptions respectives. S. Prigent et al., "Spectral analysis and unsupervised SVM classification for skin hyper-pigmentation classification," IEEE Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing : Evolution in Remote Sensing (Whispers), Reykjavik, Islande, Juin 2010 et S. Prigent et al., "Multi-spectral image analysis for skin pigmentation classification," Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Hong-Kong, Chine, Septembre 2010 décrivent des méthodes de classification de zones saines et de zones malades à partir d'images hyper-spectrales. En procédant à l'acquisition d'autres images hyper-spectrales à différents instants, il est possible d'ajouter une information temporelle. I1 devient alors possible d'observer l'évolution d'une maladie dermatologique au cours du temps. Enfin, en procédant à l'analyse statistique des résultats d'un panel d'individus, il est possible de déterminer l'efficacité d'un traitement sur la maladie observée et ceci plus particulièrement, dans les désordres pigmentaires, l'acné, la rosacée, ou le psoriasis. Cette détermination peut être étendue aux images hyper-spectrales de phanères, notamment de phanères atteints de mycoses comme par exemple l'onychomycose. Par phanères, on entend les ongles et les cheveux. Parmi les phanères, on s'intéresse plus particulièrement aux ongles. Un effet notable n'est reconnu à l'heure actuelle qu'à l'issue d'une étude statistique sur un large panel de patients. Afin de traiter les données issues des différentes images à différents instants pour les différents patients, il est nécessaire de disposer d'un système de traitement des images performant. Un but de l'invention est de générer des images présentant un contraste maximum entre des images d'une zone atteinte par une maladie et des images d'une zone épargnée par la maladie. Un autre but de l'invention est de déterminer un indice numérique reflétant l'efficacité du traitement d'une maladie. Un autre but de l'invention est un système de traitement d'images apte à déterminer un indice numérique reflétant l'efficacité du traitement d'une maladie. Un objet de l'invention est un procédé de détermination d'une valeur de quantification de la déviation de la valeur moyenne d'une distribution de l'écart de sévérité entre un instant initial et un instant postérieur à l'instant initial, la sévérité dépendant du contraste entre des zones recevant un traitement et des zones recevant un véhicule. Le procédé comprend des étapes au cours desquelles : on acquiert, pour au moins un patient, à un instant initial et à au moins un instant postérieur à l'instant initial, au moins une image hyper-spectrale comprenant au moins une zone parmi une zone malade recevant le traitement, une zone saine recevant le traitement, une zone malade recevant le véhicule et une zone saine recevant le véhicule , on détermine un coefficient de pondération de chaque longueur d'onde, on détermine une valeur optimisée de la valeur de l'écart de sévérité en fonction des images hyper-spectrales acquises comprenant des longueurs d'onde pondérées, pour chaque patient et pour chaque instant de mesure, et on détermine une valeur de quantification de la déviation de la valeur moyenne entre une distribution de l'écart de sévérité à l'instant initial et une distribution de l'écart de sévérité à un instant postérieur à l'instant initial en fonction des valeurs optimisées de la valeur de l'écart de sévérité pour chaque patient à l'instant initial et à l'instant postérieur. L'invention présente l'avantage de fournir un indice numérique unique pour caractériser l'efficacité du traitement entre deux instants de mesure de façon automatique et à partir des seules images hyperspectrales d'un ensemble de patients, les images hyper-spectrales étant classées entre images d'une zone saine et images d'une zone pathologique. On peut déterminer une valeur optimisée de la valeur de l'écart de sévérité pour un instant de mesure, en déterminant une valeur moyenne des pixels pour chacune des images acquises pour chaque longueur d'onde pondérée, en déterminant une moyenne d'intensité de chaque image égale à la somme sur toutes les longueurs d'ondes des valeurs moyennes des pixels pour chacune des longueurs d'ondes pondérées de chacune des images acquises, en déterminant une valeur de la sévérité de la maladie pour un patient à un instant de mesure, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement concernant le patient et l'instant de mesure considéré et fonction des longueurs d'ondes pondérées, en déterminant une valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées, en déterminant une valeur de l'écart de sévérité de la maladie entre les zones ayant reçues le traitement et les zones ayant reçues le véhicule pour un patient à un instant de mesure, l'écart de sévérité étant fonction des longueurs d'ondes pondérées, et en optimisant la valeur de l'écart en modifiant la pondération des longueurs d'ondes jusqu'à l'obtention d'une valeur maximale de l'écart. On peut déterminer la valeur de la sévérité de la maladie pour un patient à un instant de mesure, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées en réalisant la différence simple de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone saine ayant reçu le traitement et de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le traitement, et on peut déterminer la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées en réalisant la différence simple de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone saine ayant reçu le véhicule et de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le véhicule. On peut déterminer la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées en réalisant la différence relative de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone saine ayant reçu le traitement et de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le traitement, et on peut déterminer la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées en réalisant la différence relative de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone saine ayant reçu le véhicule et de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le véhicule. On peut déterminer la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées comme étant égale à la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le traitement, et on peut déterminer la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées comme étant égale à la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le véhicule. On peut déterminer une valeur de l'écart de sévérité de la maladie entre les zones ayant reçues le traitement et les zones ayant reçues le véhicule pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré en réalisant la différence simple de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement et la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule. On peut déterminer une valeur de l'écart de sévérité de la maladie entre les zones ayant reçues le traitement et les zones ayant reçues le véhicule pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré en réalisant la différence relative de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement et la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule. Le véhicule peut être un placebo. Le véhicule peut être un autre traitement. Un autre objet de l'invention est un système de traitement d'image pour la détermination de la sévérité d'une maladie comprenant un dispositif d'acquisition d'images hyper-spectrales connecté à un moyen de traitement, le moyen de traitement étant connecté à un moyen de stockage de données et à un dispositif d'interaction homme machine, le moyen de traitement étant apte à appliquer le procédé défini ci-dessus. Un autre objet de l'invention est l'application du procédé décrit ci-dessus à la détermination de l'efficacité d'un traitement thérapeutique. D'autres buts, caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture de la description suivante donnée uniquement en tant qu'exemple non limitatif et faite en référence aux figures annexées sur lesquelles : - la figure 1 illustre le procédé de détermination selon l'invention, et - la figure 2 illustre le système de traitement d'image associé. Le procédé de détermination débute par l'acquisition 1 d'au moins une image hyper-spectrale comprenant une zone parmi une zone malade recevant le traitement, une zone saine recevant le traitement, une zone malade recevant le véhicule et une zone saine recevant le véhicule. Ces d'images hyper-spectrales sont acquises à chaque instant de mesure et pour chaque patient. Dans la suite de la description, on considérera que l'on a procédé à l'acquisition de quatre images comprenant chacune une zone d'intérêt. Toutefois, il est possible d'avoir au moins deux zones d'intérêt réparties sur une image. L'image peut alors être scindée en autant de sous-images que de zones d'intérêt présentes sur l'image initiale. Dans ce cas, on prendra soin d'obtenir des sous-images de même nombre de pixels. On prendra également soin de redimensionner les images hyper-spectrales n'ayant pas bénéficié d'un découpage en sous-images à une taille d'image présentant le même nombre de pixels que les sous-images. L'homme du métier sera ainsi capable d'adapter le procédé décrit ci-après au cas où au moins une image comprend plusieurs zones d'intérêt en insérant une étape de création d'une sous-image par zone d'intérêt et de redimensionnement des images ne subissant pas de découpage. Dans tous les cas, quatre images hyper-spectrales correspondant chacune à une zone d'intérêt sont fournies au procédé. Par véhicule, on entend une composition comprenant les mêmes excipients que ceux correspondant au traitement mais ne comprenant pas les principes actifs agissant sur les causes de la maladie. Le véhicule peut également être un placebo ou une solution de contrôle. Le véhicule peut être un autre traitement c'est-à-dire une composition comprenant des principes actifs et des excipients différents de la composition du premier traitement. Bien que le procédé décrit soit fondé sur l'application d'un traitement et d'un véhicule, il est possible d'appliquer le procédé afin de comparer une zone recevant un premier traitement à une zone recevant un deuxième traitement. L'extension spatiale de la maladie n'est pas prise en compte. Ainsi, le procédé de détermination comprend une étape 2 de détermination d'une valeur moyenne des pixels. La valeur moyenne des pixels, pour une image hyper-spectrale, est un vecteur comprenant les valeurs pour chaque longueur d'onde. Ce vecteur est ainsi analogue à un spectre moyen. A l'issue de cette étape, on obtient donc quatre valeurs moyennes (µMhv, µMpv, gMhA, et µMpA) correspondant chacune à une des images reçues lors de l'étape précédente. Ces valeurs sont déterminées à chaque instant de mesure et pour chaque patient. La moyenne d'intensité de l'image hyper-spectrale d'une zone malade recevant le traitement est notée µtopa La moyenne d'intensité de l'image hyper-spectrale d'une image de zone saine recevant le traitement est notée µMhA. La moyenne d'intensité de l'image hyper-spectrale d'une image hyper-spectrale d'une zone malade recevant le véhicule est notée µMpv. La moyenne d'intensité de l'image hyper-spectrale d'une image de zone saine recevant le véhicule est notée µMhv. Une moyenne d'intensité notée µM peut être déterminée par l'équation suivante : Nb Nb Np ~M =.(Moy(1))i .E1(m;i) y~ (Eq. 1) i=1 i=1 m=1 Ny Avec (Moy(I))i= l'intensité moyenne relative à la bande i Nb : le nombre total de bandes Np : le nombre total de pixels par bande de l'image I(m,i) : l'intensité du pixel m de la bande i Xi : un coefficient de pondération de la bande i Le procédé de détermination détermine ensuite une valeur unique pour quantifier la maladie d'un patient à partir des quatre moyennes d'intensité déterminées à l'étape précédente. La valeur unique obtenue est la sévérité Dt . Pour obtenir la sévérité Dt , on réalise une première normalisation appliquée entre la zone malade et la zone saine, au cours d'une étape 3 du procédé suivie d'une deuxième normalisation au cours d'une autre étape 4 du procédé. La première normalisation peut être réalisée par une simple différence. dt = luMh lump (Eq. 2) Alternativement, la première normalisation peut être réalisée par une différence relative. e ~ Mh ~ Mp dt = (Eq. 3) i't Mh avec dt : la sévérité de la maladie pour le patient e à l'instant t de mesure luMh la moyenne d'intensité pour une zone saine, lump : la moyenne d'intensité pour une zone malade. Selon une autre alternative, la première normalisation peut correspondre à la mesure moyenne pour la zone malade dt = lump (Eq. 4) Les mesures luMh et lump étant homogènes, l'équation de normalisation 2 est préférée. Ces valeurs sont déterminées à chaque instant de mesure et pour chaque patient. A l'issue de cette étape, on obtient une sévérité de zones ayant reçues le traitement dt'A si les valeurs lumh et lump sont remplacées par les valeurs lumhA et lumpA relatives aux moyennes d'intensité pour des zones traitées. De même, on obtient une sévérité de zones ayant reçues le véhicule dt'v si les valeurs lumh et lump sont remplacées par les valeurs lumhv et lumpv relatives aux moyennes d'intensité pour des zones ayant reçues le véhicule. Le procédé de détermination applique l'équation 2 en remplaçant les valeurs µMh et lump par les valeurs µMhA et lumpA afin d'obtenir la sévérité dt'A. dt A = (dt )A = (luMh lump)' = luMh lump (Eq. 5) Par analogie, on obtient la sévérité dt'v en remplaçant les valeurs lumh et lump de l'équation 5 par les valeurs lumhv et lumpv. Alternativement, le procédé de détermination applique l'équation 3 en remplaçant les valeurs µMh et lump par les valeurs µMhA et lumpA afin d'obtenir la sévérité dt'A. / _ ~A A _ A dt'A = (dt )A - µMh lump _µMh lump (Eq 6) A lu Mh / lu Mh Par analogie, on obtient la sévérité dt'v en remplaçant les valeurs lumhA et lump' de l'équation 6 par les valeurs lumhv et lumpv. Alternativement, le procédé de détermination applique l'équation 4 en remplaçant les valeurs µMh et lump par les valeurs µMhA et lumpA afin d'obtenir la sévérité dt'A. dt'A = (dt )A = µMp (Eq. 7) Par analogie, on obtient la sévérité dt'v en remplaçant la valeur lump' de l'équation 7 par la valeur lumpv. Avec µMh : la moyenne d'intensité pour une zone saine ayant reçu le véhicule, lump : la moyenne d'intensité pour une zone malade ayant reçu le véhicule, µMh la moyenne d'intensité pour une zone saine ayant reçu le traitement, A N Mp la moyenne d'intensité pour une zone malade ayant reçu le traitement. Pour les raisons évoquées en regard des équations Eq. 2, Eq. 3 et Eq. 4 la normalisation préférée ici est celle relative à l'équation Eq. 5. Pour obtenir la sévérité Dt à partir des deux sévérités dt'A et dt'v, une deuxième normalisation est appliquée entre la zone recevant le traitement et la zone recevant le véhicule. La deuxième normalisation permet de déterminer la sévérité Dt du patient e à l'instant de mesure t issue de la comparaison du traitement et du véhicule. A partir des sévérités dt'A de zones ayant reçues le traitement et des sévérités dt'" de zones ayant reçues le véhicule, on peut déterminer une sévérité Dtpour le patient e à l'instant de mesure t. Dt =dt'A(Eq. 8) Alternativement, on peut déterminer une sévérité Dt pour le patient e à l'instant de mesure t d'après l'équation suivante : ut - de," Dt = t ev t (Eq. 9) d' avec dt'A : la sévérité de la maladie pour le patient e à l'instant t de mesure, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement, dt" : la sévérité de la maladie pour le patient e à l'instant t de mesure, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule. Le procédé de détermination applique l'équation 8 afin de déterminer la sévérité Dt pour le patient e à l'instant de mesure t. Alternativement, l'équation 9 est appliquée pour déterminer la sévérité Dt pour le patient e à l'instant de mesure t. Pour les raisons évoquées en regard des équations Eq. 2, Eq. 3, et Eq. 4 la normalisation préférée ici est celle relative à l'équation Eq. 8. Ces valeurs sont déterminées à chaque instant de mesure et pour chaque patient. Le procédé de détermination se poursuit par une étape 5 au cours de laquelle le contraste entre les zones saines et les zones malades est maximisé. Pour cela, une pondération favorisant la contribution des bandes spectrales pertinentes est réalisée. Comme on peut le voir plus haut dans l'équation 1, quand on détermine les valeurs moyennes µM, il est possible de déterminer quelles bandes spectrales sont prises en compte et quelles bandes voient leur influence minimisée. Pour cela, on peut modifier les coefficients de pondération Xi associés à l'intensité respective de chaque bande spectrale. En privilégiant la contribution de certaines bandes spectrales par rapport à d'autres, on peut obtenir un contraste plus important entre zones saines et zones malades. Si le contraste entre les zones saines et les zones malades augmente, la valeur de sévérité Dt augmente. Pour cela, le procédé de détermination cherche à optimiser la valeur de sévérité Dt , ce qui résulte en une modification de la pondération des bandes spectrales de l'image hyper-spectrale. L'optimisation peut être représentée par l'équation suivante : X = argmax[f(X)] dans laquelle f est la fonction objectif suivante : Nt 1 Ne f(X)= 4 -L[1:Y t=t0+at t-to Ne e=i 11 Avec : le critère de sévérité optimisé : le vecteur de coefficients Xi, Nt : le nombre total d'images acquises pour chaque patient 0 : la différence entre le temps initial t0 et le temps t : 4 (Xt) = Xt0 - Xt t-to La fonction 4 [ 1 Ne E[Dte'''] réalise la moyenne sur l'ensemble t-to Ne e_1 des patients des sévérités De'It relatives chacune à un patient, puis réalise la différence entre la moyenne obtenue à l'instant t et celle obtenue à l'instant to. La fonction f(X) réalise la somme du résultat de la fonction 4 1 E [Dt'2'] entre tous les instants de mesures compris entre to+dt et t-to Ne e_1 Nt. La fonction X = argmax[f(k)] permet de déterminer la valeur maximale de f(X) lorsque l'on fait varier X. En cela, on optimise f(X) (Eq. 10) (Eq. 11) afin d'obtenir la valeur optimisée Î. L'optimisation d'une telle fonction est connue de l'homme du métier. Elle peut être obtenue par exemple par un algorithme itératif de type simplexe. Une fois la valeur optimisée déterminée, la valeur de la sévérité Dt correspondant à la valeur optimisée a est à nouveau déterminée pour chaque instant de mesure et pour chaque patient, et utilisée pour les étapes ultérieures du procédé. A ce stade, la répartition des sévérités Dt entre les différents patients n'est pas encore prise en compte. Afin d'en tenir compte, une analyse statistique est nécessaire. Pour cela, les inventeurs ont appliqué de façon ingénieuse une méthode de t-test aux données caractérisant l'écart entre la zone malade traitée et la zone malade recevant le véhicule. En d'autres termes, le t-test est appliqué à l'indice de sévérité Dt. Le t-test est notamment décrit dans l'ouvrage de A. M. Mood, F. A. Graybill, et D. C. Boes, « Introduction to the theory of statistics », McGraw-Hill, 1974. Cet ouvrage divulgue une méthode de caractérisation de la déviation de la valeur moyenne entre deux distributions. La méthode est appelée test de Student (« Student test » en langue anglaise), ou t-test. Zt't°(t)= X(t)-Mto) (Eq. 12) t2(t)+ (52(to) Ne Ne Avec Zt't°(t) la quantification de la déviation de la valeur moyenne entre deux distributions, X(t) la valeur moyenne, 6(t) l'écart type, Ne le nombre de patients dans le groupe, t l'instant de mesure et to l'instant de la mesure de référence. L'hypothèse nulle est que la valeur moyenne de la distribution n'évolue pas entre le temps to et le temps t. L'hypothèse nulle est rejetée si la quantification de la déviation Zt't0(t) entre le temps to et le temps t a une probabilité (obtenue suivant la loi de Student) inferieure à la valeur p=0,05. Par ailleurs, plus basse est la valeur de la quantification de la déviation, plus grande est l'écart entre les valeurs moyennes des deux distributions entre l'instant t et l'instant to. Ce test est donc appliqué aux sévérités Dt obtenues à l'issue de l'optimisation de l'écart entre zone saine et zone malade, X«t) étant alors la valeur moyenne sur l'ensemble des patients considérés des sévérités Dt à l'instant t, et 6t(t) étant alors l'écart type de la distribution des sévérités Dt à l'instant t. La valeur moyenne des sévérités Dt peut être calculée de plusieurs façons connues de l'homme du métier, comme par exemple une moyenne simple, une moyenne relative, une moyenne statistique. De plus, il est possible de retirer les valeurs extrêmes, ou les valeurs aberrantes. Dans ces deux derniers cas, l'écart type de la distribution des sévérités Dt est calculé en écartant les mêmes valeurs retirées de l'ensemble des valeurs considérées pour réaliser la moyenne. Le procédé de détermination comprend ainsi une étape 6 de détermination d'une valeur Zt'to(t) de la quantification de la déviation de la valeur moyenne de la distribution de sévérité Dt entre le temps to et le temps t. Cette valeur de quantification sera d'une part comparée à l'hypothèse nulle pour déterminer la présence d'un effet, puis comparée à des valeurs Z"°(t) d'autres traitements pour en comparer les effets, ou comparée à des Zt'to(t) à d'autres instants afin de déterminer l'évolution dans le temps. Si l'écart entre une valeur de la statistique de Student associée à Zt'to(t) et la valeur 0,05 de l'hypothèse nulle est important, cela signifie que la zone traitée évolue de plus en plus distinctement de la zone non traitée. Le traitement est alors considéré comme efficace. La statistique de Student est obtenue par lecture de la table de la loi de Student. Pour une valeur de Z en abscisse, correspond une probabilité en ordonnée. La valeur Z permet de caractériser l'efficacité du traitement sur la durée totale de traitement. La valeur Z permet également de comparer l'efficacité d'un traitement à l'efficacité d'un autre traitement de même durée. Le système de traitement d'images hyper-spectrales 10 comprend un dispositif d'acquisition d'images hyper-spectrales 11 connecté à un moyen de traitement 12, lui-même connecté à un moyen de stockage de données 13 et à un dispositif d'interaction homme machine 14. Le dispositif d'acquisition est apte à réaliser des images hyper- spectrales de zones (15,16) d'un patient 17. Les zones dont l'image est acquise sont une zone saine 15 et une zone malade 16. Les images sont également prises sur des fractions de ces zones ayant reçues un traitement ou un véhicule. L'acquisition est répétée pour plusieurs sujets et à des instants de mesure différents. Les données obtenues sont transmises au moyen de traitement 12 qui les traite en temps réel ou les redirige vers le moyen de stockage de données 13 pour un traitement différé. Le moyen de traitement 12 applique les étapes du procédé de détermination d'une valeur de quantification de la déviation de la valeur moyenne d'une distribution de l'écart de sévérité entre un instant initial et un instant postérieur à l'instant initial, la sévérité dépendant du contraste entre des zones recevant un traitement et des zones recevant un véhicule. Les résultats du traitement sont affichées par l'intermédiaire du dispositif d'interaction homme machine 14. Le résultat peut être affiché sur un écran, transmis à un autre système pour être l'objet d'un autre traitement, ou transmis par un moyen de communication électronique distant à ou plusieurs utilisateurs. REVENDICATIONS1. Procédé de détermination d'une valeur de quantification de la déviation de la valeur moyenne d'une distribution de l'écart de sévérité entre un instant initial et un instant postérieur à l'instant initial, la sévérité dépendant du contraste entre des zones recevant un traitement et des zones recevant un véhicule, comprenant des étapes au cours desquelles : on acquiert, pour au moins un patient, à un instant initial et à au moins un instant postérieur à l'instant initial, au moins une image hyper-spectrale comprenant au moins une zone parmi une zone malade recevant le traitement, une zone saine recevant le traitement, une zone malade recevant le véhicule et une zone saine recevant le véhicule, on détermine un coefficient de pondération de chaque longueur d'onde, on détermine une valeur optimisée de la valeur de l'écart de sévérité en fonction des images hyper-spectrales acquises comprenant des longueurs d'onde pondérées, pour chaque patient et pour chaque instant de mesure, et on détermine une valeur de quantification de la déviation de la valeur moyenne entre une distribution de l'écart de sévérité à l'instant initial et une distribution de l'écart de sévérité à un instant postérieur à l'instant initial en fonction des valeurs optimisées de la valeur de l'écart de sévérité pour chaque patient à l'instant initial et à l'instant postérieur. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on détermine une valeur optimisée de la valeur de l'écart de sévérité pour un instant de mesure en déterminant une valeur moyenne des pixels pour chacune des images acquises pour chaque longueur d'onde pondérée, en déterminant une moyenne d'intensité de chaque image égale à la somme sur toutes les longueurs d'ondes des valeurs moyennes despixels pour chacune des longueurs d'ondes pondérées de chacune des images acquises, en déterminant une valeur de la sévérité de la maladie pour un patient à un instant de mesure, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement concernant le patient et l'instant de mesure considéré et fonction des longueurs d'ondes pondérées, en déterminant une valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées, en déterminant une valeur de l'écart de sévérité de la maladie entre les zones ayant reçues le traitement et les zones ayant reçues le véhicule pour un patient à un instant de mesure, l'écart de sévérité étant fonction des longueurs d'ondes pondérées, et en optimisant la valeur de l'écart en modifiant la pondération des longueurs d'ondes jusqu'à l'obtention d'une valeur maximale de l'écart. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on détermine la valeur de la sévérité de la maladie pour un patient à un instant de mesure, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées en réalisant la différence simple de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone saine ayant reçu le traitement et de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le traitement, et on détermine la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées en réalisant la différence simple de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone saine ayant reçu levéhicule et de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le véhicule. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel on détermine la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées en réalisant la différence relative de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone saine ayant reçu le traitement et de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le traitement, et on détermine la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées en réalisant la différence relative de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone saine ayant reçu le véhicule et de la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le véhicule. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel on détermine la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées comme étant égale à la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le traitement, et on détermine la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule, concernant le patient considéré et l'instant de mesure considéré, fonction des longueurs d'ondes pondérées comme étant égale à la moyenne d'intensité pour l'image de la zone malade ayant reçu le véhicule. 6. Procédé selon l'une des quelconque des revendications 3 à 5, dans lequel on détermine une valeur de l'écart de sévérité de lamaladie entre les zones ayant reçues le traitement et les zones ayant reçues le véhicule pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré en réalisant la différence simple de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement et la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 5, dans lequel on détermine une valeur de l'écart de sévérité de la maladie entre les zones ayant reçues le traitement et les zones ayant reçues le véhicule pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré en réalisant la différence relative de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le traitement et la valeur de la sévérité de la maladie pour le patient considéré à l'instant de mesure considéré, calculée pour les images relatives aux zones ayant reçues le véhicule. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le véhicule est un placebo. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le véhicule est un autre traitement. 10. Système de traitement d'image pour la détermination de la sévérité d'une maladie caractérisé par le fait qu'il comprend un dispositif d'acquisition d'images hyper-spectrales (11) connecté à un moyen de traitement (12), le moyen de traitement (12) étant connecté à un moyen de stockage de données (13) et à un dispositif d'interaction homme machine (14), le moyen de traitement (12) étant apte à appliquer le procédé tel que revendiqué dans les revendications 1 à 9. 11. Application du procédé de détermination selon les revendications 1 à 9, à la détermination de l'efficacité d'un traitement thérapeutique.