Brevet FR3076617A1 — publié le 20190712

. L'invention concerne les systèmes d'imagerie holographique, de préférence sans lentille. De tels systèmes sont notamment utilisés pour l'identification ou l'estimation de la concentration d'objets dispersés (par exemple des cellules biologiques) dans un milieu (tel qu'un milieu sanguin). L'observation de particules biologiques ou autres objets dispersés par imagerie holographique sans lentille consiste à intercaler un échantillon, placé dans une chambre d'observation, entre une source lumineuse et un photodétecteur matriciel ou capteur d'images. L'onde résultante observée par le photodétecteur résulte d'interférences entre l'onde incidente émise par la source lumineuse et l'onde diffractée par les particules composant l'échantillon. Il est connu de reconnaître et/ou comptabiliser des particules dans un échantillon à partir d'une image complexe de l'échantillon obtenue par reconstruction holographique de l'échantillon à une distance z du plan de détection du capteur. W02016/151248 fournit une autre méthode pour identifier des particules, également fondée sur la technologie de l'holographie. Toutefois, l'estimation de la concentration, ou plus généralement l'observation, d'objets dispersés (par exemple des globules rouges) dans un milieu liquide (par exemple du sang) à l'aide des systèmes d'imagerie holographique connus n'est fiable que si le volume d'échantillon contenant les objets dispersés au-dessus du capteur est maîtrisé. Ainsi, la présence de bulles d'air dans le volume d'échantillon apparaissant lors du remplissage de la chambre d'observation peut conduire à rendre des résultats erronés, comme cela est expliqué plus loin en relation avec les figures 2 à 6. De façon analogue, un désamorçage complet ou partiel de ladite chambre d'observation conduit à des erreurs de mesure. 2 De même, lorsque le milieu analysé est le produit de réactifs, par exemple un réactif dont on veut établir la constitution (tel que le sang d'un patient) et un réactif de dilution, un défaut d'homogénéité du milieu introduit dans la chambre d'observation conduit à une caractérisation erronée du réactif dont on veut établir 5 la constitution. Il est donc important de pouvoir écarter toute image acquise à partir d'un produit trop hétérogène afin que les résultats relatifs à cette image ne soient pas comptabilisés. Une autre source d'erreur peut-être la présence de poussières ou autres impuretés qui peuvent être comptabilisées parmi les objets recherchés. 10 Il est connu de caractériser des environnements bi-phasiques (gaz/liquide ; liquide/liquide ; solide/liquide), par exemple pour détecter et caractériser des bulles d'air dans un milieu liquide grâce à leur contour, avec des algorithmes d'analyse d'images qui effectuent soit une segmentation à partir des niveaux de gris, comme dans US5566249, soit une recherche des interfaces en 15 examinant les gradients de niveaux de gris. Ces techniques sont toutes basées sur la détection du contraste optique entre les deux phases afin d'obtenir une caractérisation de la morphologie des bulles, voire aussi de leur vitesse et de leur trajectoire. Cela conduit à des analyses qui peuvent être complexes et nécessitent des ressources importantes 20 en termes de temps et de moyens de calcul. Il est donc souhaitable de mettre en place une méthode simple permettant de détecter tout défaut susceptible de fausser les mesures, qu'il s'agisse de bulles d'air, de poussières ou autres impuretés, d'un remplissage de la chambre d'observation avec un mélange non homogène, d'un désamorçage partiel ou 25 complet de ladite chambre, etc. L'invention s'étend au dispositif pour la mise en oeuvre de cette méthode. Un objectif de l'invention est de fournir un dispositif et une méthode simples et rapides, nécessitant un traitement numérique limité. Un autre objectif de l'invention est de fournir ce dispositif et cette méthode dans le cadre d'un système d'imagerie holographique visant notamment à estimer la concentration d'objets dispersés dans un milieu liquide. 3 Pour ce faire, l'invention propose un procédé d'analyse d'un milieu par imagerie holographique (plus simplement appelé "procédé d'imagerie holographique" par la suite) pour l'observation d'objets dispersés dans le milieu (le terme "observation" couvrant ici notamment la recherche, l'identification, la 5 caractérisation, le comptage, etc., desdits objets) , lequel procédé est mis en oeuvre dans un système d'imagerie holographique comprenant une source lumineuse, un capteur photosensible, une chambre d'observation recevant le milieu, et des moyens informatiques comprenant un module d'analyse holographique, la chambre d'observation étant agencée entre la source 10 lumineuse et le capteur photosensible, le capteur photosensible étant configuré pour fournir une image d'un échantillon de milieu présent dans la chambre d'observation éclairé par la source lumineuse. Le procédé selon l'invention comprend : - une étape d'illumination de l'échantillon à l'aide de la source 15 lumineuse, - une étape d'acquisition, à l'aide du capteur photosensible, d'une image de l'échantillon, cette image représentant l'intensité d'une onde lumineuse résultante qui frappe le capteur photosensible, - une analyse holographique de l'image acquise par le module 20 d'analyse holographique. Le procédé selon l'invention est caractérisé en ce qu'il comprend, après chaque étape d'acquisition, une phase de détection de défauts, pour la détection d'un éventuel défaut présent dans la chambre d'observation tel qu'un corps étranger (bulle d'air ou poussière par exemple) ou d'un éventuel défaut 25 d'homogénéité du milieu, laquelle phase de détection de défauts utilise les niveaux de gris de l'image acquise et comprend : - une étape de partition de l'image acquise en un nombre prédéterminé N de vignettes, le terme "vignette" désignant ici simplement une portion (partition) de l'image acquise, 4 - l'évaluation pour chaque vignette et pour l'image entière, d'un paramètre statistique caractérisant la distribution des niveaux de gris dans la vignette et dans l'image entière, respectivement, - le calcul d'un facteur, dit facteur d'alarme, à partir du paramètre 5 statistique de l'image entière et des paramètres statistiques des N vignettes précédemment évalués, - la comparaison du facteur d'alarme obtenu à une valeur prédéterminée, dite seuil d'alarme, - en fonction du résultat de la comparaison précédente, l'image acquise 10 est considérée comme valide et est analysée, ou comme défectueuse et n'est pas analysée. Ainsi la phase de détection de défauts s'attache à analyser la dispersion ou la forme de la distribution des niveaux de gris dans chaque vignette et dans l'image entière, et non à localiser les endroits où les niveaux de gris varient 15 fortement. Les inventeurs ont en effet établi que toutes les images d'un même milieu acquises en l'absence de défaut dans la chambre d'observation présentent des distributions de niveaux de gris similaires, qui s'approchent d'une courbe de référence qui peut, par exemple et selon le milieu analysé, être sensiblement 20 gaussienne et/ou symétrique, et qu'une distribution qui s'éloigne de cette courbe de référence est caractéristique de la présence d'un défaut. Comme on le comprendra à la lecture de la description, le procédé et le système selon l'invention exploitent cette propriété mise au jour par les inventeurs, et ce sans qu'il ne soit nécessaire de déterminer la courbe de référence. 25 Dans un système et un procédé d'imagerie selon l'invention, il est possible d'utiliser un capteur monochromatique, auquel cas l'expression "niveaux de gris" est à prendre au sens propre. Le capteur peut, en variante, être polychromatique. Dans ce cas, la phase de détection de défauts utilisant les "niveaux de gris" de l'image acquise peut être 30 effectuée pour chaque canal RVB ou pour l'un d'entre eux seulement, 5 l'expression "niveau de gris" désignant alors le niveau de couleur (rouge, vert ou bleu) dans le canal considéré. La réalisation d'une phase de détection dans un seul canal suffit à atteindre les objectifs de l'invention car la présence d'un défaut dans la chambre d'observation impacte les niveaux de couleur dans les trois 5 canaux. Dans le cas d'une image sans bulle d'air, les niveaux de gris peuvent être distribués, par exemple, selon une courbe sensiblement gaussienne autour d'une valeur moyenne. La présence d'une bulle, du fait des ménisques créés qui reflètent la lumière, entraine une augmentation de niveaux de gris de faible 10 intensité et donc une déformation (par exemple une dissymétrie) de la distribution des niveaux de gris, voire un déplacement de cette distribution et donc de sa moyenne. L'invention est ainsi basée sur une analyse globale et basique des niveaux de gris de l'image, et non sur une analyse de l'image visant à localiser 15 précisément les contours des bulles ou autre défaut. Contrairement aux analyses proposées par les méthodes de détection antérieures, l'analyse selon l'invention peut être effectuée avec des ressources informatiques basiques et limitées, en un temps très court. L'image entière étant constituée d'un nombre très important de pixels, par 20 exemple 10 Mpixel, il est cependant délicat de détecter cette augmentation des niveaux de gris faibles (ou toute autre déformation de la distribution des niveaux de gris par rapport à une courbe de référence) directement sur cette image à partir de la distribution des niveaux de gris de l'image entière. En effet sur l'histogramme de l'ensemble de l'image, ces pixels sont négligeables. La 25 subdivision de l'image en vignettes permet de pallier cet inconvénient en augmentant la contribution de ces zones sombres sur la distribution des niveaux de gris. L'invention s'étend à un système d'imagerie holographique pour l'analyse holographique d'un milieu aux fins d'observation d'objets dispersés dans le 30 milieu, le système comprenant : - une source lumineuse, 6 - une chambre d'observation recevant un échantillon du milieu, laquelle chambre d'observation est agencée entre la source lumineuse et un capteur photosensible, - le capteur photosensible et un processeur associé, 5 configurés pour acquérir une image de l'échantillon présent dans la chambre d'observation éclairé par la source lumineuse, - des moyens informatiques comprenant un module d'analyse holographique pour l'analyse holographique des images acquises par le capteur photosensible. 10 Le système d'imagerie est caractérisé en ce qu'il comprend de plus un module de détection de défauts, qui utilise les niveaux de gris de l'image acquise, et en ce que le module de détection de défauts est configuré pour : - effectuer une partition de l'image acquise en un nombre prédéterminé N de vignettes, 15 évaluer pour chaque vignette et pour l'image entière, un paramètre statistique caractérisant la distribution des niveaux de gris dans la vignette et dans l'image entière, respectivement, - calculer un facteur, dit facteur d'alarme, à partir du paramètre statistique de l'image entière et des paramètres statistiques des N vignettes 20 précédemment évalués, - comparer le facteur d'alarme obtenu à une valeur prédéterminée, dite seuil d'alarme, en fonction du résultat de la comparaison précédente, classer l'image acquise comme valide aux fins de son analyse, ou classer l'image acquise 25 comme défectueuse. Selon une caractéristique possible de l'invention, si l'image acquise est considérée comme défectueuse, une alarme (sonore et/ou visuelle par exemple) est émise. 7 Avantageusement et selon l'invention, tant pour le procédé que pour le système d'imagerie, le paramètre statistique évalué pour chaque vignette et pour l'image entière est choisi parmi : un paramètre de position de la distribution des niveaux de gris tel que la moyenne arithmétique ou un fractile (quartile, décile, 5 centile, etc.), un paramètre de dispersion de la distribution des niveaux de gris tel que l'écart-type (racine du moment centré d'ordre 2), un paramètre de forme de la distribution des niveaux de gris tel que le coefficient de variation (ou écart-type relatif), le coefficient d'asymétrie (moment centré réduit d'ordre 3, "skewness" en anglais) ou le kurtosis (ou coefficient d'aplatissement, 10 correspondant au moment centré réduit d'ordre 4) de la distribution des niveaux de gris, un ou plusieurs paramètres d'une fonction de fit ajustée à la distribution des niveaux de gris Selon une caractéristique possible du système et du procédé selon l'invention, le facteur d'alarme est défini par la formule suivante : = max(PSvignette-PSimage\ 15 Falarme PSimafle OÙ FSvIgnette désigne le paramètre statistique de chaque vignette, PSimage désigne le paramètre statistique de l'image entière et Falarme désigne le facteur d'alarme. Une acquisition est alors considérée comme défectueuse si le facteur 20 d'alarme calculé est supérieur au seuil d'alarme prédéterminé. L'invention n'est pas limitée au facteur d'alarme ci-dessus, qui correspond à la différence relative du paramètre statistique d'une vignette ayant un défaut et du paramètre statistique de l'image entière. Ce facteur d'alarme est même inadapté à certains paramètres statistiques, par exemple si le paramètre 25 statistique de l'image entière a tendance à tendre vers zéro, comme c'est le cas avec le coefficient d'asymétrie. Dans ce cas, on peut par exemple utiliser un facteur d'alarme correspondant à la différence absolue du paramètre statistique sur une vignette avec défaut et du paramètre statistique sur l'image entière, soit Falarme = max(PSvignette - PSimage)- 8 D'autres formules de facteur d'alarme sont possibles. En particulier, on a cité précédemment des différences relative et absolue mais on pourrait aussi utiliser des ratios ou d'autres types de relation mathématique de comparaison. L'homme du métier est à même de choisir un facteur d'alarme adapté au 5 paramètre statistique utilisé sans faire preuve d'activité inventive. Le facteur d'alarme peut ainsi être choisi parmi, par exemple : P S imag e Falarme.3 = max(abs(PSvignette P Simage)) 10 1'alarme.4 - MaX(abS(PSvignette I P Simage)) Selon une caractéristique possible du système d'imagerie selon l'invention, le seuil d'alarme Saiarme et le nombre N de vignettes utilisés par le 15 module de détection de défauts sont prédéterminés en fonction de la sensibilité et/ou de la spécificité souhaitée(s) pour le module de détection de défauts, et en fonction d'une taille minimale des défauts à détecter par le module de détection de défauts qui tient compte non seulement de la taille minimale des objets dispersés recherchés par le système d'imagerie mais aussi d'une ou plusieurs 20 contributions de bruit telles une imperfection d'homogénéité d'éclairage, une imperfection d'homogénéité dimensionnelle de la chambre d'observation (par exemple une légère variation de l'épaisseur ou hauteur de la chambre d'observation), une imperfection d'homogénéité du capteur. On entend par "contribution de bruit' une imperfection suffisamment petite 25 pour ne pas avoir d'impact (ou seulement un impact négligeable) sur le comptage ou l'observation des objets recherchés in fine par le système et le procédé d'imagerie holographique. La qualification d'une imperfection en tant que source de bruit dépend donc de la destination du système d'imagerie, c'est-à-dire PSvignette PS image Falarme.1 = max( ) P S imag e abs(PS PS image) Falarme .2 = max( vignette 9 notamment de la taille des objets que le système d'imagerie est destiné à rechercher, identifier et/ou comptabiliser in fine. Le seuil d'alarme et le nombre de vignettes doivent être définis en fonction de la sensibilité souhaitée pour le module de détection de défauts car il est 5 courant, dans certaines applications, d'avoir de petites bulles d'air dans la chambre d'observation qui n'impactent pas les résultats de comptage des objets recherchés par le système d'imagerie. On rappelle que la sensibilité d'un classificateur mesure sa capacité à donner un résultat positif lorsqu'un objet recherché est présent. Elle s'oppose à 10 la spécificité, qui mesure la capacité du classificateur à donner un résultat négatif lorsque l'hypothèse (ici la présence d'un objet recherché) n'est pas vérifiée. Ainsi, la sensibilité du module de détection de défauts ou du système d'imagerie est sa capacité à détecter tous les objets recherchés (globules blancs et rouges par exemple pour le système d'imagerie, défauts tels que bulles d'air ou impuretés 15 pour le module de détection de défauts), tandis que la spécificité est sa capacité à ne détecter que les objets recherchés. En d'autres termes, la sensibilité du module de détection de défauts ou du système d'imagerie est sa capacité à avoir le moins de faux négatifs, tandis que la spécificité est sa capacité à avoir le moins de faux positifs. 20 Une phase de calibration préliminaire est avantageusement effectuée pour prédéterminer un couple (Sa/arme, N) de seuil d'alarme et nombre de vignettes à utiliser pour le module de détection de défauts. Cette phase de calibration comprend : la constitution d'une banque d'images, ces images étant acquises 25 en procédant à une injection dégradée d'un milieu (10) dans la chambre d'observation (14) afin de créer des bulles, les images étant ensuite analysées à l'aide d'une méthode d'analyse d'image connue quelconque de façon à caractériser le ou les défauts éventuellement présents sur chacune d'entre elles, le classement, de chacune des images de la banque d'images en 30 tant qu'image valide ou défectueuse selon le résultat de la caractérisation précédente ; ce classement est qualifié de classement de référence. Plus 10 précisément, lorsque l'on obtient une image sur laquelle sont repérées des bulles atteignant un diamètre seuil correspondant au diamètre au-delà duquel la présence d'une bulle a un impact sur les résultats d'analyse du système d'imagerie (ce diamètre seuil dépend de la destination du système d'imagerie en 5 ce qu'il dépend du diamètre des objets recherchés pour lesquels le système d'imagerie est destiné à être utilisé in fine), cette image est classée dans les images défectueuses, pour lesquelles une alarme doit être émise. Si aucun défaut n'est repéré, ou si les seuls défauts repérés sont insignifiants (c'est-à-dire qu'ils ont une dimension inférieure au diamètre seuil susmentionné), l'image est 10 classée en tant qu'image valide ; - pour chacune des images de la banque d'images, le calcul du paramètre statistique de la distribution des niveaux de gris dans les N vignettes et dans l'image entière et le calcul du facteur d'alarme Falarme correspondant, et ce pour différents couples (Salarme, N) , 15 - pour chaque couple (Sa/arme, N) , le classement par le module de détection de défauts de chacune des images de la banque d'images en tant qu'image valide ou défectueuse, ce classement étant par définition effectué selon l'invention c'est-à-dire par comparaison du facteur d'alarme au seuil d'alarme, - pour chaque couple (Salarme, N) , le calcul de la sensibilité et de la 20 spécificité du module de détection de défauts, par comparaison du classement des images tel qu'effectué par le module de détection de défauts au classement de référence, - la sélection du couple (Salarme, N) , fournissant le module de détection de défauts le plus performant. Pour ce faire, on peut par exemple tracer 25 et comparer des courbes ROC (courbe sensibilité/spécificité) du module de détection de défauts. Chaque courbe ROC correspond de préférence à une valeur fixe du nombre N de vignettes et à des valeurs variables du seuil d'alarme (cela pourrait être l'inverse, c'est-à-dire une valeur fixe du seuil d'alarme et des valeurs variables du nombre N, mais cela demanderait plus de calculs et serait 30 donc moins pratique). Chaque point de la courbe est donc donné par la sensibilité et la spécificité obtenues pour le module de détection de défauts avec cette 11 valeur fixe du nombre de vignettes et une valeur du seuil d'alarme. On sélectionne ensuite la courbe ROC la plus favorable, c'est-à-dire celle dont l'aire sous la courbe est la plus grande, ce qui détermine le nombre N de vignettes. Puis on sélectionne le point sur la courbe qui correspond à la sensibilité et/ou la 5 spécificité recherchée(s), ce qui détermine le facteur d'alarme. Ainsi par exemple, les inventeurs ont établi, à l'aide d'une série d'analyses préliminaires de calibration comme précédemment décrites, que pour un système d'imagerie doté d'un capteur fournissant des images de 3840x2748 pixels2 utilisé pour l'identification et/ou le comptage d'objets dispersés de taille 10 comprise entre 2 pm (tels des plaquettes) et 15 pm (tels des globules blancs), plus généralement entre 1 pm et 20 pm, voire entre 1 pm et 1000 pm, et doté d'un module de détection de défauts utilisant le facteur d'alarme Falarme.1 défini précédemment (différence relative), les meilleurs résultats sont obtenus pour un nombre N de vignettes égal à 64 et un seuil d'alarme Sa/arme égal à 7,5%. 15 Il est à noter que la phase de calibration préliminaire est effectuée lors de la conception du système d'imagerie ; elle ne fait pas, à proprement parlé, partie du procédé d'analyse par imagerie holographique selon l'invention en ce sens qu'elle n'est pas réitérée avant chaque analyse holographique, à l'utilisation du système d'imagerie. Si l'on considère que cette phase de calibration est une 20 étape du procédé d'analyse holographique selon l'invention, il convient de garder à l'esprit qu'une même phase de calibration est commune à toutes les analyses holographiques menées ensuite avec le même système d'imagerie. L'invention s'étend à un programme d'ordinateur comprenant une série d'instructions pour l'exécution de la phase de détection de défauts d'un procédé 25 selon l'invention lorsqu'il est lu par un processeur d'un système d'imagerie. L'invention s'étend aussi à un procédé, un système d'imagerie holographique et un programme d'ordinateur caractérisés en combinaison par tout ou partie des caractéristiques mentionnées ci-avant et ci-après. Autrement dit, toutes les combinaisons possibles à partir des caractéristiques décrites dans 30 la présente demande sont conformes à l'invention dès lors qu'il n'y a pas d'incompatibilité entre les caractéristiques combinées. 12 D'autres détails et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, qui se réfère aux dessins schématiques annexés et porte sur des modes de réalisation préférentiels, fournis à titre d'exemples non limitatifs. Sur ces dessins : 5 ^( La figure 1 est une vue schématique d'un système d'imagerie selon l'invention, en coupe selon un plan contenant l'axe Z. ^( Les figures 2 à 4 sont des images acquises d'échantillons présentant un défaut. ^( Les figures 5A à 5C illustrent un échantillon contenant une bulle de 10 petite taille conduisant à des erreurs de comptage (sous-estimation) des objets dispersés et à une mauvaise évaluation du volume d'échantillon analysé : la figure 5A est une image acquise de l'échantillon, la figure 5B en est une reconstruction holographique, la figure 5C est un masque binaire résultant de la segmentation de la figure 5B. 15 ^( Les figures 6A à 6C illustrent un échantillon contenant une bulle de grande taille compartimentée conduisant à des erreurs de comptage (surestimation) des objets dispersés et à une mauvaise évaluation du volume d'échantillon analysé : la figure 6B est une image acquise de l'échantillon, la figure 6B en est une reconstruction holographique, la figure 6C est un masque 20 binaire résultant de la segmentation de la figure 6B. ^( La figure 7A est une image acquise, par un système d'imagerie selon l'invention, d'un échantillon sans bulle ; la figure 7B est une courbe représentant la distribution des niveaux de gris de l'image acquise 7A. ^( La figure 8A est une image acquise, par un système d'imagerie 25 selon l'invention, d'un échantillon avec bulle ; la figure 8B est une courbe représentant la distribution des niveaux de gris de l'intégralité de l'image acquise 8A. ^( La figure 9A correspond à l'image acquise 8A subdivisée en vignettes ; la figure 9B est une courbe représentant la distribution des niveaux de 30 gris de la vignette encadrée en pointillés de l'image 9A. 13 ^( La figure 10 représente les courbes ROC de modules de détection selon l'invention utilisant comme paramètre statistique le coefficient de variation et comme facteur d'alarme le facteur 1 (différence relative Fai'me.') défini plus haut, et configurés pour ne pas comptabiliser les bulles de diamètre inférieur à 5 50 pm et pour effectuer une partition de l'image acquise respectivement en 4, 16, 36, 64 et 100 vignettes. ^( La figure 11 représente les courbes ROC de modules de détection selon l'invention, utilisant comme paramètre statistique le coefficient de variation et comme facteur d'alarme le facteur 1 (différence relative Fai'me.') défini plus 10 haut, et configurés pour comptabiliser les bulles de diamètre inférieur à 50 pm et pour effectuer une partition de l'image acquise respectivement en 4, 16, 36, 64 et 100 vignettes. ^( La figure 12 représente les courbes ROC de modules de détection selon l'invention, configurés pour effectuer une partition de l'image en 64 15 vignettes et pour utiliser respectivement les facteurs d'alarme 1 à 4 (Fa/arme., à Falarme.4) définis supra avec un même paramètre statistique, à savoir le coefficient de variation. ^( La figure 13 représente les courbes ROC de modules de détection selon l'invention, configurés pour effectuer une partition de l'image en 64 20 vignettes et pour utiliser le facteur d'alarme 1 (Faianne.i) défini supra avec, respectivement, la moyenne, l'écart-type, le coefficient de variation, l'asymétrie et l'aplatissement comme paramètre statistique. ^( La figure 14 représente les courbes ROC de modules de détection selon l'invention, configurés pour effectuer une partition de l'image en 64 25 vignettes et pour utiliser le facteur d'alarme 2 (Faianne.2) défini supra avec, respectivement, la moyenne, l'écart-type, le coefficient de variation, l'asymétrie et l'aplatissement comme paramètre statistique. ^( La figure 15 représente les courbes ROC de modules de détection selon l'invention, configurés pour effectuer une partition de l'image en 64 30 vignettes et pour utiliser le facteur d'alarme 3 (Faianne.3) défini supra avec, 14 1 La figure 14 représente les courbes ROC de modules de détection selon l'invention, configurés pour effectuer une partition de l'image en 64 vignettes et pour utiliser le facteur d'alarme 2 (F alarme.2) défini supra avec, respectivement, la moyenne, l'écart-type, le coefficient de variation, l'asymétrie 5 et l'aplatissement comme paramètre statistique. 1 La figure 15 représente les courbes ROC de modules de détection selon l'invention, configurés pour effectuer une partition de l'image en 64 vignettes et pour utiliser le facteur d'alarme 3 (Fai''ie.3) défini supra avec, respectivement, la moyenne, l'écart-type, le coefficient de variation, l'asymétrie 10 et l'aplatissement comme paramètre statistique. 1 La figure 16 représente les courbes ROC de modules de détection selon l'invention, configurés pour effectuer une partition de l'image en 64 vignettes et pour utiliser le facteur d'alarme 4 (F alarme.4) défini supra avec, respectivement, la moyenne, l'écart-type, le coefficient de variation, l'asymétrie 15 et l'aplatissement comme paramètre statistique. Les moyens de détection de défauts selon l'invention sont particulièrement adaptés à un système d'imagerie holographique pour l'évaluation de la concentration en particules de taille comprise entre 1 et 1000pm dans un milieu liquide, tel le système d'imagerie holographique objet 20 de la demande de brevet internationale W02016/151248. Un tel système d'imagerie est illustré à la figure 1 ci-annexée. Il comprend des moyens informatiques dont un microprocesseur 20, une mémoire 23, un écran 26 et un module d'analyse holographique comprenant une série d'instructions 25 exécutable par le microprocesseur 20 pour réaliser 25 une analyse holographique des images acquises par un capteur photosensible 16. Ce système d'imagerie comprend également une source lumineuse 11 apte à produire une onde lumineuse incidente 12 selon un axe de propagation Z, en direction d'une chambre d'observation 14. La chambre d'observation 14 30 contient un échantillon d'un milieu 10, par exemple un liquide biologique, 15 bactérie ou une levure. Ainsi, le terme "particule" désigne à la fois des cellules endogènes, initialement présentes dans l'échantillon examiné, et des particules exogènes, ajoutées à cet échantillon avant l'analyse. Le milieu 10 est le plus fréquemment un milieu liquide, et notamment un 5 liquide corporel, mais il peut également d'agir d'une gélose. La méthode de détection de défauts dans la chambre d'observation, objet de l'invention, est avantageusement mise en oeuvre dans le cadre d'un procédé d'imagerie holographique permettant d'identifier chaque particule observée. Dans l'exemple de système d'imagerie illustré, la distance A entre la 10 source lumineuse 11 et la chambre d'observation 14 est de préférence supérieure à 1 cm. Elle est de préférence comprise entre 2 et 30 cm. La source lumineuse 11, vue par l'échantillon, est considérée comme ponctuelle. Cela signifie que son diamètre (ou sa diagonale) est préférentiellement inférieur au dixième, mieux au centième de la distance entre 15 l'échantillon et la source lumineuse. Ainsi, la lumière parvient à l'échantillon sous la forme d'ondes 12 planes ou pouvant être considérées comme telles. La source lumineuse 11 peut être ponctuelle, ou être associée à un diaphragme ou filtre spatial, non représenté sur la figure 1, de façon à apparaître comme ponctuelle. L'ouverture du diaphragme est typiquement comprise entre 5 pm et 1 mm, de 20 préférence entre 50 pm et 500 pm. Le diaphragme peut être remplacé par une fibre optique, dont une première extrémité est placée face à une source lumineuse, et dont une seconde extrémité est placée face à l'échantillon. Dans ce cas, la seconde extrémité peut être assimilée à une source lumineuse ponctuelle 11. 25 La source lumineuse peut aussi être une diode Laser, par exemple une diode Laser émettant à la longueur d'onde de 405 nm dans le cas d'un système d'imagerie pour la détection et le comptage de cellules biologiques de type globules ou plaquettes dans un milieu sanguin. De préférence, la source lumineuse est de faible largeur spectrale, par exemple inférieure à 100 nm, de 30 préférence inférieure à 20 nm, voire à 5 nm. L'expression "largeur spectrale" 16 désigne la largeur à mi-hauteur du pic d'émission (courbe en fonction de la longueur d'onde) de la source lumineuse. La chambre d'observation 14 est délimitée par une enceinte, comportant un fond 15 et un couvercle 13. Les parois latérales de l'enceinte ne sont pas 5 représentées. Dans l'exemple considéré, l'enceinte est une chambre micro- fluidique en verre de 100pm d'épaisseur (distance entre le fond 15 et le couvercle 13). Il pourrait s'agir, en variante de chambre de type Countess TM de référence C10228. D'une façon générale, l'épaisseur de la chambre d'observation, selon l'axe de propagation Z, est inférieure à quelques cm, par exemple inférieure à 10 1 cm, voire inférieure à 1 mm, par exemple comprise entre 50 pm et 500 pm. La chambre d'observation 14 est ici agencée à une distance de 15 cm de la source lumineuse 11, entre celle-ci et un photodétecteur matriciel ou capteur photosensible 16. Ce dernier s'étend de préférence sensiblement parallèlement au fond 15 de la chambre d'observation. Dans l'exemple illustré, la source 15 lumineuse 11, la chambre d'observation 14 et le capteur photosensible 16 sont agencés en ligne, alignés selon l'axe Z de propagation de l'onde incidente 12 émise par la source lumineuse 11 (il n'y a donc pas d'organes de renvoi, tels des miroirs, sur le chemin de cette onde incidente 12 ou de l'onde résultante 22 issue de l'échantillon à analyser). 20 Le capteur photosensible 16 présente un plan de détection P qui, de préférence, est orthogonal à l'axe de propagation Z de l'onde lumineuse incidente 12. Le capteur photosensible 16 peut être un photodétecteur matriciel, de type CCD ou un CMOS, dont le plan de détection P est formé par une matrice de pixels recouverte d'une fenêtre de protection. Les CMOS sont les capteurs 25 préférés car la taille des pixels est plus faible, ce qui permet d'acquérir des images dont la résolution spatiale est plus favorable. Les capteurs dont le pas inter-pixels est inférieur à 3 pm sont préférés, afin d'améliorer la résolution spatiale de l'image. A titre d'exemple, on peut utiliser un capteur IDSTM Ul1492LE-M qui est un capteur CMOS monochrome 12 bits 3840x2748 dont le pas 30 inter-pixels est de 1,67pm, fabriqué par Aptina TM (référence MT9J003STM). 17 La distance d entre les particules 1,2, ...9 et la matrice de pixels du capteur photosensible 16 dépend de l'épaisseur de la chambre d'observation 14 et de la distance entre le fond de celle-ci et le plan de détection du capteur photosensible 16. D'une manière générale, chambre d'observation et capteur sont 5 dimensionnés et agencés de façon à ce que la distance d entre une particule et les pixels du capteur soit comprise entre 50 pm et 1 cm, de préférence entre 100 pm et 2 mm. On remarque l'absence d'optique de grossissement entre la chambre d'observation 14 et le capteur photosensible 16. Le système illustré est qualifié 10 de système sans lentille ("lensfree" en anglais). Cela n'empêche pas la présence éventuelle de microlentilles de focalisation au niveau de chaque pixel du capteur 16. Il est usuel, pour observer un liquide biologique, de le préparer en y ajoutant un ou plusieurs réactifs. Par exemple, un prélèvement de sang peut être 15 dilué avec un réactif de dilution pour dénombrer les globules rouges. Les tests décrits dans la présente demande de brevet ont été effectués sur des échantillons sanguins ainsi dilués. D'autres protocoles sont couramment utilisés, tel celui décrit dans la demande de brevet W02016/151248. 20 Mal réalisée, ce genre de préparation peut conduire à l'obtention d'un milieu inhomogène dont la mesure fournira des résultats peu représentatifs du liquide biologique initial. Ceci constitue une première source d'erreur qu'il est important de pouvoir détecter. D'autres sources d'erreurs sont illustrées sur les figures 2 à 6. La figure 2 25 montre une chambre désamorcée, avec d'importantes zones 40 dépourvues de milieu et donc d'objets à comptabiliser. La figure 3 montre un échantillon de milieu comportant une bulle 41 de taille importante. La figure 4 montre un échantillon comportant une bulle 42 de petite taille. Lorsqu'une bulle est présente dans la chambre, cela peut conduire à rendre des résultats erronés. L'examen des 30 figures 5A à 5C et 6A à 6C permet de le comprendre : la présence d'une bulle de petite taille ou de taille moyenne (fig. 5A à 5C) va entraîner un zone 30 sans 18 cellule (voir fig. 5C) conduisant à une mauvaise estimation du volume d'échantillon imagé avec une sous-estimation du nombre d'objets comptés ; dans certains cas, cela peut entraîner, à l'inverse (fig. 6A à 6C), une surestimation du nombre d'objets comptés du fait d'une segmentation de la bulle dont les différents 5 compartiments (points de la zone 31) sont alors pris en compte en tant qu'objets. L'invention offre une méthode simple et rapide permettant de rejeter ces images. Outre les éléments décrits précédemment, le système d'imagerie selon l'invention comporte un module de détection de défauts comprenant une série d'instructions 24 mémorisée dans la mémoire 23 et exécutable par le 10 microprocesseur 20 pour réaliser une phase de détection de défauts après acquisition d'une image par le capteur photosensible 16 et avant analyse holographique de cette image (l'analyse comprenant ici la reconstruction holographique de l'image et, par exemple, le comptage des particules 1, 2, 3,... 9). Les figures 7A, 8A et 9A montrent des images acquises par le capteur 15 photosensible 16, sur lesquelles la phase de détection de défauts peut être appliquée. La figure 7A correspond à une acquisition valide 100, c'est-à-dire sans bulles, sans désamorçage de la chambre d'observation et avec un niveau de blanc acceptable (caractéristique d'un milieu homogène). La figure 7B représente 20 la courbe de distribution des niveaux de gris de cette image acquise 100. On peut constater que les niveaux de gris mesurés vont de 29 à 255 avec une moyenne à 98,87, selon une répartition sensiblement gaussienne et symétrique dont le coefficient de variation est de 12,70%. La figure 8A correspond à une acquisition 101 du même milieu que 25 l'acquisition précédente 100 mais avec bulles. La figure 8B représente la courbe de distribution des niveaux de gris de cette image acquise 101 entière. Les niveaux de gris mesurés vont de 21 à 255 avec une moyenne à 97,15, selon une répartition qui, à première vue, paraît sensiblement gaussienne et dont le coefficient de variation est de 13,50%. 30 Un examen rapide des niveaux de gris sur l'image entière ne permet donc pas de déceler facilement la présence de bulles. La présence des ménisques de 19 la bulle conduit en effet à une faible déformation de la courbe de distribution en niveaux de gris sur l'image entière : coefficient de variation de 13,5 % au lieu de 12,70 %, soit une augmentation d'un facteur 1,1 qui n'est pas suffisamment significatif pour pouvoir constituer en lui-même un facteur d'alarme fiable. 5 La figure 9A reprend l'image acquise avec bulles 101 de la figure 8A, segmentée en 64 vignettes 32 de même taille. La figure 9B représente la courbe de distribution des niveaux de gris de la vignette 33 correspondant à une zone avec bulle. Les niveaux de gris mesurés sur cette seule vignette 33 vont de 21 à 255 avec une moyenne à 87,11, selon une répartition qui qui n'a plus rien d'une 10 gaussienne et dont le coefficient de variation est de 35,09%. Les travaux des inventeurs ont ainsi révélé que le coefficient de variation de la vignette dans laquelle se trouve la bulle est très différent du coefficient de variation de l'image entière valide : 35,09% contre 12,70%, soit une augmentation d'un facteur 2,7. L'invention propose d'utiliser un facteur d'alarme construit à partir des 15 coefficients de variation de l'image entière et des coefficients de variation des vignettes selon la formule suivante, qui s'avère à la fois représentative de la présence de défauts et pratique d'utilisation : = max(Clivignette-Cilimage\ Falarme CVimafle Ce facteur d'alarme tient compte du coefficient de variation de chaque 20 vignette pour ne retenir finalement, grâce à l'utilisation du maximum, que les données relatives à la vignette contenant un défaut (ou la plus susceptible d'en contenir un). L'utilisation de ce facteur permet ainsi de déceler l'impact de la présence d'un défaut sur la distribution des niveaux de gris de l'image sans savoir quelle sont les ou la vignettes contenant des bulles, c'est-à-dire sans avoir à 25 analyser l'image pour localiser le ou les défauts. À noter qu'en lieu et place des coefficients de variation, il est possible d'utiliser d'autres paramètres statistiques (moyenne ou kurtosis ou coefficient d'asymétrie par exemple) de la distribution des niveaux de gris de l'image acquise entière et des vignettes. De même, comme expliqué supra, l'utilisation d'autres 30 facteurs d'alarme est possible. 20 Selon l'invention, le facteur d'alarme ci-dessus est calculé et comparé à un seuil d'alarme prédéterminé. Lorsque le facteur d'alarme est supérieur au seuil d'alarme prédéterminé, l'image est automatiquement rejetée (classée comme défectueuse) et cette image n'est pas analysée afin que les résultats de 5 comptage de particules qu'elle aurait fournis ne soient pas pris en considération. Optionnellement, une alarme est aussi émise. Les performances du système d'imagerie sont donc directement liées à celles de son module de détection de défauts. Il convient par conséquent de paramétrer le module de détection de défauts de façon à ce que celui-ci soit le lo plus performent possible, en tenant compte de la destination du système d'imagerie, c'est-à-dire du type et de la taille des objets que le système d'imagerie est destiné à rechercher. Pour déterminer un seuil d'alarme et un nombre de vignettes adéquats, les inventeurs ont mené une série d'analyses préliminaires de calibration à partir 15 d'un prélèvement de sang avec le système d'imagerie illustré, en dégradant l'injection dans la chambre d'observation afin de créer volontairement des bulles. Sur les quarante et une acquisitions réalisées, une analyse visuelle et optique des acquisitions a permis d'identifier vingt et une acquisitions présentant des bulles ou un désamorçage de la chambre d'observation. Parmi les vingt 20 acquisitions jugées acceptables, quatre présentaient une petite bulle dont la taille a été considérée comme faible car inférieure à 30 pixels de diamètre après reconstruction, soit 5011m. Ces microbulles sont courantes avec les réactifs utilisés qui contiennent des molécules tensioactives, et les bulles inférieures à cette taille peuvent être négligées car elles ont peu ou pas d'influence sur les 25 résultats obtenus. En outre, leur détection par le module de détection de défauts est délicate car elles peuvent être confondues avec du bruit (une légère inhomogénéité de l'éclairage, par exemple, peut en effet impacter la distribution des niveaux de gris dans une mesure comparable à une très petite bulle). Divers seuils d'alarme compris entre 1 % et 160 % ont été considérés pour 30 chacune des quarante et une acquisitions (subdivisées en 64 vignettes), et la 21 sensibilité et la spécificité du module de détection de défauts ont été calculées pour chaque seuil d'alarme considéré. Une première série de calculs a été effectuée sans prise en compte des bulles de taille inférieure à 50 um. Les résultats sont reportés dans le tableau ci- 5 dessous, où VN signifie vrai négatif, VP vrai positif, FN faux négatif, FP faux positif, Se sensibilité et Sp spécificité. Seuil (0A) 1 2,5 5 7,5 10 15 20 30 40 50 60 70 100 160 VN 0 2 16 18 18 19 19 19 19 19 19 19 19 19 VP 21 21 21 21 20 19 17 17 17 17 17 16 11 4 EN 0 0 0 0 1 2 4 4 4 4 4 5 10 17 FP 20 17 3 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5e. 1.00 1.00 1.00 1.00 0.90 0.81 0.81 0.81 0.81 0.81 0.81 0.76 0.52 0.19 1-Sp. 1.00 0.89 0.16 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Un seuil d'alarme fixé à 7,5% sur le facteur d'alarme permet donc d'obtenir une sensibilité et une spécificité respectivement de 1 et 0,95 pour le module de 10 détection de défauts utilisant 64 vignettes. Une deuxième série de calculs a été effectuée, similaire à la précédente mais dans laquelle les bulles de taille inférieure à 50 um étaient prises en compte. Là encore, c'est le seuil d'alarme de 7,5% qui a donné les meilleurs résultats. Tous ces calculs effectués sur les quarante et une images acquises lors 15 de la phase de calibration ont été répétés (sur les mêmes images) pour diverses valeurs N du nombre de vignettes, afin de voir l'impact du nombre de vignettes sur les performances de module de détection de défauts. La figure 10 représente les courbes ROC de modules de détection de défauts qui ne tiennent pas compte des bulles de taille inférieure à 50 um et 20 utilisent un nombre de vignettes respectivement égal à 4, 16, 36, 64 et 100. La figure 11 représente les courbes ROC de modules de détection de défauts 22 configurés de façon à comptabiliser les bulles de taille inférieure à 50 pm, pour un nombre de vignettes respectivement égal à 4, 16, 36, 64 et 100. Il est rappelé qu'une courbe ROC (ROC étant l'acronyme de l'anglais "Receiver Operating Characteristic" que l'on pourrait traduire par caractéristique 5 de fonctionnement du récepteur) représente sur l'axe des ordonnées la sensibilité d'un classificateur en fonction, sur l'axe des abscisses, de l'anti-spécificité (c'est-à-dire 1 moins la spécificité) du classificateur. Une courbe ROC est aussi parfois appelée "caractéristique de performance" ou "courbe sensibilité/spécificité". La performance du classificateur est donnée par l'aire sous la courbe ROC. Plus 10 cette aire est grande, plus la courbe s'écarte de la ligne du classificateur aléatoire et se rapproche du coude du classificateur idéal (qui passe de (0, 0) à (0, 1) puis à (1, 1)). Il apparaît qu'il existe donc un optimum en termes de nombre de vignettes car : 15 - si le nombre est trop bas, l'impact de la présence d'une bulle, en particulier quand elle est petite, risque de ne pas être détecté conduisant à des faux négatifs, ce qui diminue la sensibilité. - si le nombre est trop grand, des faux positifs peuvent apparaître du fait des inhomogénéités d'éclairage ou de légères imperfections sur la chambre 20 (ces imperfections sont source de bruit ; sur une vignette trop petite, elles peuvent conduire à une déformation de la distribution des niveaux de gris de la vignette qui est suffisamment significative pour être attribuée à la présence d'un défaut à détecter alors qu'il n'y en a pas), ce qui diminue la spécificité. Pour l'application concernée, c'est-à-dire pour un système d'imagerie 25 conçu pour identifier ou comptabiliser des particules de type globule blanc (taille moyenne 15 pm), globule rouge (taille moyenne 7 pm) et plaquette (taille moyenne 2 pm) dans un milieu sanguin, dans le cas de la détection uniquement des bulles >50 pm, les meilleurs résultats sont obtenus avec 64 vignettes pour un seuil d'alarme de 7,5%. Dans le cas de la détection de toutes les bulles, les 30 meilleurs résultats sont aussi obtenus avec cette configuration. 23 On constate également que, pour l'application concernée, le module de détection de défauts avec détection des bulles inférieures à 50 um est moins performant (courbe 64 vignettes de la figure 11) que le module de détection de défauts sans détection des bulles inférieures à 50 um (courbe ROC 64 vignettes 5 de la figure 10), probablement en raison d'imperfections du système qui entrent en concurrence avec les défauts que l'on cherche à détecter. Comme précédemment indiqué, l'utilisation d'autres facteurs d'alarme est possible. La figure 12 permet de comparer l'efficacité de divers facteurs d'alarme calculés à partir d'un même paramètre statistique, en l'occurrence le coefficient 10 de variation de la distribution des niveaux de gris. Cette figure représente les courbes ROC de modules de détection de défauts configurés pour subdiviser l'image en 64 vignettes, utiliser le coefficient de variation comme paramètre statistique avec, respectivement, les facteurs d'alarme 1 à 4 définis plus haut. Les meilleures performances sont obtenues avec la différence relative (Falarme.1) 15 et le ratio (Falarme.4) qui donnent ici des courbes superposées. Les valeurs de seuil qui permettent d'avoir une sensibilité de 1 et une spécificité de 0,95 sont dans le premier cas 6% et dans le second cas 107%. De même, il est possible d'utiliser d'autres paramètres statistiques que le coefficient de variation. La figure 13 représente les courbes ROC des modules 20 de détection de défauts obtenus avec une subdivision de l'image en 64 vignettes, avec le facteur d'alarme 1 défini plus haut et avec, respectivement, divers paramètres statistiques, à savoir la moyenne, l'écart-type, le coefficient de variation, l'asymétrie ("skewness") et l'aplatissement (kurtosis). On voit sur ce graphe que, dès lors que le facteur d'alarme 1 est utilisé, la moyenne manque de 25 sensibilité pour pouvoir caractériser de façon tout à fait satisfaisante la modification de la distribution, c'est pourquoi des paramètres statistiques de type écart-type, coefficient de variation, asymétrie et aplatissement semblent plus pertinents dans ce cas. Avec le facteur d'alarme 1, Le coefficient de variation en combinaison avec un seuil d'alarme de 6% donne les meilleurs performances (la 30 sensibilité obtenue est égale à 1 et la spécificité à 0,95). 24 A noter que l'obtention de performances moindres avec la moyenne n'exclut pas son utilisation selon l'invention. En effet, certaines applications peuvent se contenter des performances conférées par l'utilisation de la moyenne. En fonction du niveau de performances souhaité, il est toutefois préférable 5 d'utiliser soit un autre paramètre statistique, soit un autre facteur d'alarme en combinaison avec la moyenne. La figure 14 représente les courbes ROC des modules de détection de défauts obtenus avec une subdivision de l'image en 64 vignettes, avec le facteur d'alarme 2 défini plus haut et avec divers paramètres statistiques respectivement, 10 à savoir la moyenne, l'écart-type, le coefficient de variation, l'asymétrie et l'aplatissement. Avec le facteur d'alarme 2, c'est le coefficient de variation qui donne les meilleures performances. La sensibilité obtenue est égale à 0,95 et la spécificité à 0,74 pour un seuil d'alarme fixé à 12%. Le facteur d'alarme 2 semble donc moins efficace que les autres modes de comparaison des paramètres 15 statistiques ici testés. La figure 15 représente les courbes ROC de modules de détection de défauts configurés pour subdiviser l'image en 64 vignettes, utiliser le facteur d'alarme 3 défini plus haut et utiliser, respectivement, les paramètres statistiques suivants : moyenne, écart-type, coefficient de variation, asymétrie et 20 aplatissement. Cette figure montre que pour le facteur d'alarme 3, c'est l'asymétrie qui donne les meilleures performances : sensibilité obtenue égale à 1 et spécificité égale à 0,95 pour un seuil d'alarme de 60%. La figure 16 représente les courbes ROC de modules de détection de défauts configurés pour subdiviser l'image en 64 vignettes, utiliser le facteur 25 d'alarme 4 défini plus haut et utiliser respectivement les paramètres statistiques suivants : moyenne, écart-type, coefficient de variation, asymétrie et aplatissement. Cette figure montre que pour le facteur d'alarme 4, c'est encore le coefficient de variation qui donne les meilleures performances : sensibilité obtenue égale à 1 et spécificité égale à 0,95 pour un seuil d'alarme de 107%. 30 L'invention s'étend à toute variante accessible à l'homme du métier c'est- REVENDICATIONS1. Procédé d'analyse d'un milieu (10) par imagerie holographique pour l'observation d'objets dispersés (1-9) dans le milieu, le procédé étant mis en oeuvre dans un système d'imagerie holographique comprenant une source lumineuse (11), un capteur photosensible (16), une chambre d'observation (14) recevant le milieu et des moyens informatiques comprenant un module d'analyse holographique (25), laquelle chambre d'observation est agencée entre la source lumineuse et le capteur photosensible, le capteur photosensible (16) étant configuré pour fournir une image d'un échantillon du milieu (10) présent dans la chambre d'observation éclairé par la source lumineuse (11), le procédé comprenant : - une étape d'illumination de l'échantillon à l'aide de la source lumineuse - une étape d'acquisition, à l'aide du capteur photosensible (16), d'une image (100, 101) de l'échantillon, cette image représentant l'intensité d'une onde lumineuse résultante (22) qui frappe le capteur photosensible, - une analyse holographique de l'image acquise (100, 101) par le module d'analyse holographique (25), le procédé est caractérisé en ce qu'il comprend de plus, après chaque étape d'acquisition, une phase de détection de défauts qui utilise les niveaux de gris de l'image acquise, et en ce que la phase de détection de défauts comprend : - une étape de partition de l'image acquise (100, 101) en un nombre prédéterminé N de vignettes (32, 33), - l'évaluation pour chaque vignette (32, 33) et pour l'image acquise entière (100, 101), d'un paramètre statistique caractérisant la distribution des niveaux de gris dans la vignette et dans l'image entière, respectivement, 26 - le calcul d'un facteur d'alarme à partir du paramètre statistique de l'image entière et des paramètres statistiques des N vignettes précédemment évalués, - la comparaison du facteur d'alarme obtenu à un seuil d'alarme 5 prédéterminé, - en fonction du résultat de la comparaison précédente, l'image acquise est considérée comme valide et est analysée, ou comme défectueuse et n'est pas analysée. 2. Procédé d'imagerie holographique selon la revendication 1, 10 caractérisé en ce qu'une alarme est émise si l'image acquise est considérée comme défectueuse. 3. Procédé d'imagerie holographique selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que le paramètre statistique évalué pour chaque vignette (32, 33) et pour l'image entière (100, 101) est choisi parmi : la moyenne arithmétique 15 de la distribution des niveaux de gris, un fractile de la distribution des niveaux de gris, l'écart-type de la distribution des niveaux de gris, le coefficient de variation de la distribution des niveaux de gris, le coefficient d'asymétrie de la distribution des niveaux de gris, le kurtosis de la distribution des niveaux de gris, un ou plusieurs paramètres d'une fonction de fit ajustée à la distribution des niveaux de 20 gris. 4. Procédé d'imagerie holographique selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le facteur d'alarme est choisi parmi : P S image Falarme.3 = max(abs(PSvignette PSimage)) Falarme.4 = max(abs(PSvig nette,/ PSimage)) PSvignette PS image Falarme.1 = max( ) PS image abs(PS PS image) Falarme.2 = max( vignette 25 27 OÙ PSvIgnette désigne le paramètre statistique chaque vignette, PSImage désigne le paramètre statistique de l'image entière et Falarme désigne le facteur d'alarme, et en ce que l'acquisition (101) est considérée comme défectueuse si le 5 facteur d'alarme est supérieur au seuil d'alarme prédéterminé. 5. Programme d'ordinateur comprenant une série d'instructions (24) pour l'exécution de la phase de détection de défauts d'un procédé selon l'une des revendications précédentes lorsqu'il est lu par un processeur (20) d'un système d'imagerie holographique. 10 6. Système d'imagerie holographique pour l'analyse d'un milieu (10) aux fins d'observation d'objets (1-9) dispersés dans le milieu, le système comprenant : - une source lumineuse (11), - une chambre d'observation (14) recevant un échantillon du 15 milieu (10), laquelle chambre d'observation est agencée entre la source lumineuse et un capteur photosensible (16), - le capteur photosensible (16) et un processeur associé (20), configurés pour acquérir une image (100, 101) de l'échantillon de milieu présent dans la chambre d'observation (14) et illuminé par la source lumineuse (11), 20 un module d'analyse holographique (25) pour l'analyse holographique des images acquises par le capteur photosensible, caractérisé en ce qu'il comprend de plus un module (24) de détection de défauts qui utilise les niveaux de gris de l'image acquise, et en ce que le module de détection de défauts (24) est configuré pour, pour chaque acquisition : 25 - effectuer une partition de l'image acquise (100, 101) en un nombre prédéterminé N de vignettes (32, 33), - évaluer, pour chaque vignette (32, 33) et pour l'image entière (100, 101), un paramètre statistique caractérisant la distribution des niveaux de gris dans la vignette et dans l'image entière, respectivement, 28 - calculer un facteur d'alarme à partir du paramètre statistique de l'image entière et des paramètres statistiques des N vignettes précédemment évalués, - comparer le facteur d'alarme obtenu à un seuil d'alarme prédéterminé, 5 - en fonction du résultat de la comparaison précédente, classer l'image acquise comme valide aux fins de son analyse, ou classer l'image acquise comme défectueuse. 7. Système d'imagerie holographique selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'émission d'alarmes et en ce que 10 le module de détection de défauts est configuré pour déclencher l'émission d'une alarme si l'image acquise est classée comme défectueuse. 8. Système d'imagerie holographique selon l'une des revendications 6 ou 7, caractérisé en ce que le paramètre statistique évalué pour chaque vignette et pour l'image entière est choisi parmi : la moyenne arithmétique de la 15 distribution des niveaux de gris, un fractile de la distribution des niveaux de gris, l'écart-type de la distribution des niveaux de gris, le coefficient de variation de la distribution des niveaux de gris, le coefficient d'asymétrie de la distribution des niveaux de gris, le kurtosis de la distribution des niveaux de gris, un ou plusieurs paramètres d'une fonction de fit ajustée à la distribution des niveaux de gris. 20 9. Système d'imagerie holographique selon l'une des revendications 6 à 8, caractérisé en ce que le facteur d'alarme est choisi parmi : PSvignette PSimage \ Falarme.1 - max( 1 PSimage abs(PSvig nette 195 image) = Max( ) Falarme.2 PSimage Falarme.3 = max(abs(PSvignette - PSimage)) 25 Falarme.4 = max(abs(PSvignette I PSimage)) OÙ PSvignette désigne le paramètre statistique de chaque vignette, PSimage désigne le paramètre statistique de l'image entière et Palarmej désigne le facteur 29 d'alarme, et en ce que l'acquisition (101) est considérée comme défectueuse si le facteur d'alarme est supérieur au seuil d'alarme. 10. Système d'imagerie holographique selon l'une des revendications 6 à 9, caractérisé en ce que le seuil d'alarme Salarme et le nombre N de vignettes 5 utilisés par le module de détection de défauts sont prédéterminés en fonction d'une sensibilité et/ou d'une spécificité souhaitée(s) pour le module de détection de défauts, et en fonction d'une taille minimale des défauts à détecter qui tient compte de la taille minimale des objets recherchés par le système d'imagerie et d'une ou plusieurs contributions de bruit possibles. 10 11. Système d'imagerie holographique selon l'une des revendications 6 à 10, caractérisé en ce que le couple (Sa/arme, N) de seuil d'alarme et nombre de vignettes utilisé par le module de détection de défauts est prédéterminé dans le cadre d'une phase préliminaire de calibration qui comprend : - la constitution d'une banques d'images, ces images étant acquises en 15 procédant à une injection dégradée d'un milieu (10) dans la chambre d'observation (14) afin de créer des bulles, les images étant ensuite analysées à l'aide d'une méthode d'analyse d'image connue quelconque de façon à caractériser le ou les défauts éventuellement présents sur chacune d'entre elles, - un classement de référence de chacune des images de la banque 20 d'images en tant qu'image valide ou défectueuse selon le résultat de la caractérisation précédente ; - pour chacune des images de la banque d'images, le calcul du paramètre statistique de la distribution des niveaux de gris dans les N vignettes et dans l'image entière et le calcul du facteur d'alarme Falarme correspondant, et 25 ce pour différents couples (Salarme, N), - pour chaque couple (Sa/arme, N) , le classement par le module de détection de défauts de chacune des images de la banque d'images en tant qu'image valide ou défectueuse, par comparaison du facteur d'alarme calculé au seuil d'alarme, - pour chaque couple (Salarme, N) , le calcul de la sensibilité et de la spécificité du module de détection de défauts, par comparaison du classement des images tel qu'effectué par le module de détection de défaut au classement de référence, 5 - la sélection du couple (Salarme, N) fournissant le module de détection de défauts le plus performant. 12. Système d'imagerie holographique selon l'une des revendications 6 à 11, caractérisé en ce que le capteur photosensible (16) est un capteur CMOS. 13. Système d'imagerie holographique selon l'une des revendications 6 à i.o 12, pour l'observation d'objets dispersés (1-9) de taille comprise entre 1 pm et 20 pm dans le milieu (10), caractérisé en ce que le capteur photosensible (16) est configuré pour fournir des images de 3840 x 2748 pixels2, et en ce que le nombre N de vignettes est égal à 64, le facteur d'alarme est défini par la formule PSvtgnette-PStmag Falarme.1= max( e) et le seuil d'alarme est égal à 7,5%. PStmage 15 14. Système d'imagerie holographique selon l'une des revendications 6 à 13, caractérisé en ce qu'il est dépourvu de lentille de grossissement entre la chambre d'observation (14) et le capteur photosensible (16). 15. Système d'imagerie holographique selon l'une des revendications 6 à 14, caractérisé en ce que la source lumineuse (11), la chambre d'observation 20 (14) et le capteur photosensible (16) sont agencés en ligne.