Brevet FR3095878A1 — publié le 20201113

Description Titre de l'invention : Procédé d'analyse automatique d'images pour reconnaître automatiquement au moins une caractéristique rare [0001] L'invention concerne le domaine de la reconnaissance automatique de caracté- ristiques rares dans des images La présente invention trouve une application clans de nombreux domaines techniques, tels que la détection de maladies ou pathologies rares à partir d'images médicales ou la détection de présence d'événements rares à partir d'images de vidéosurveillance. [0002] La présente invention concerne plus particulièrement la reconnaissance de caracté- ristiques présentes dans un nombre d'images tellement faible (par exemple moins de 10 images) qu'un apprentissage supervisé, a fortiori un apprentissage profond, n'est pas possible. [0003] Cette invention sera plus particulièrement décrite dans le cadre de la reconnaissance ou le dépistage automatique de pathologies oculaires rares à partir de photographies ou images de fond d'oeil sans qu'on puisse y voir une quelconque limitation de l'invention à cette application. Pour réaliser ce dépistage, il est connu d'utiliser des techniques d'apprentissage (apprentissage par transfert, apprentissage multitâche, apprentissage spontané) associées à des réseaux de neurones convolutifs. Les réseaux neuronaux sont alors cntrainés à détecter les pathologies oculaires à partir de collections d'images de fond d'oeil. [0004] Ces techniques permettent de détecter de nombreuses pathologies, notamment la réti- nopathie diabétique, la dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA) ou le glaucome, qui sont des pathologies fréquentes. Mais elles ne sont pas adaptées pour détecter les pathologies rares en raison du faible nombre d'images de fond d'oeil caractérisant ces pathologies. [0005] D'une manière plus générale, les réseaux neuronaux tels qu'ils sont utilisés ac- tuellement ne permettent pas de détecter des caractéristiques rares. [0006] Un but de l'invention est de proposer un procédé d'analyse automatique d'images permettant de reconnaître automatiquement une caractéristique rare dans une image et éventuellement d'identifier dans l'image amdysée les pixels correspondant à cette caractéristique mue. [0007] Le procédé de l'invention propose, pour reconnaitre des caractéristiques rares, de s'appuyer sur des modèles entrainés pour reconnaitre des caractéristiques fréquentes. [0008] Plus précisément, l'invention concerne un procédé d'analyse automatique d'images, permettant de reconnaître automatiquement au moins une caractéristique rare dans au moins une image à analyser, ledit procédé comprenant une phase d'apprentissage et 2 une phase d'analyse, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend : - pendant ladite phase d'apprentissage, - une étape d'apprentissage profond supervisé d'au moins un réseau de neurones convolutifs à partir d'une collection d'images prédéterminées pour générer un modèle d'apprentissage apte à reconnaître au moins une caractéristique fréquente dans une image à analyser ; ladite collection d'images prédéterminées comprenant des images présentant ladite au moins une caractéristique fréquente et des images présentant ladite au moins une caractéristique rare; - une étape de construction d'un espace de paramètres de dimension n, avec n>2, chaque paramètre étant issu d'au moins une couche intermédiaire dudit au moins un réseau de neurones convolutifs entrainé et chaque paramètre représentant une dimension dudit espace de paramètres, - une étape de détermination d'une fonction de probabilité de présence dans ledit espace de paramètres pour ladite au moins une caractéristique rare à partir d'une projection, dans ledit espace de paramètres, desdites images de la collection d'images présentant ladite au moins une caractéristique rare; - pendant une phase d'analyse de ladite image à analyser, - une étape de reconnaissance de ladite au moins une caractéristique rare dans ladite image à analyser à partir de la fonction de probabilité de présence déterminée pour ladite au moins une caractéristique rare. [0009] Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comporte en outre, pendant la phase d'apprentissage, une étape de détermination d'une fonction de probabilité de présence dans ledit espace de paramètres pour ladite au moins une caractéristique fréquente et en ce que qu'il comporte en outre, pendant la phase d'analyse, une étape de reconnaissance de ladite au moins une caractéristique fréquente dans ladite image à analyser à partir dudit modèle d'apprentissage ou de la fonction de probabilité de présence déterminée pour ladite au moins une caractéristique fréquente. [0010] Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comporte en outre, pendant la phase d'apprentissage, une étape de détermination d'une fonction de probabilité de présence dans ledit espace de paramètres pour ladite au moins une caractéristique fréquente et en ce que l'étape d'apprentissage profond supervisé dudit au moins un réseau de neurones convolutifs est supervisée par ladite fonction de probabilité de présence de ladite au moins une caractéristique fréquente. [0011] Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comporte en outre, pendant la phase d'apprentissage, une étape de prétraitement des images de la collection d'images pour améliorer l'apprentissage dudit au moins un réseau de neurones convolutifs. [0012] Selon un mode de réalisation particulier, lors de l'étape d'apprentissage profond supervisé, une pluralité de réseaux de neurones convolutifs sont entraînés séparément 3 ou conjointement, chacun desdits réseaux de neurones convolutifs étant entrainé pour reconnaître ladite au moins une caractéristique fréquente. [0013] Selon un mode de réalisation particulier, les réseaux de neurones convolutifs sont entraînés simultanément, via une régression logistique, afin de maximiser leur complémentarité. [0014] Selon un mode de réalisation particulier, lors l'étape de construction dudit espace de paramètres à partir de données issues d'au moins une couche intermédiaire dudit au moins un réseau de neurones convolutifs, ladite au moins une couche intermédiaire est sélectionnée parmi les avant-dernières couches dudit au moins un réseau de neurones convolutifs. [0015] Selon un mode de réalisation particulier, lesdites avant-dernières couches dudit au moins un réseau de neurones convolutifs sont sélectionnées en se basant sur la maximisation de la distance de Patrick-Fischer entre la densité de probabilité de présence de chaque caractéristique, fréquente ou rare, et de la densité de probabilité d'absence de ladite caractéristique. [0016] Selon un mode de réalisation particulier, l'étape de construction de l'espace de pa- ramètres comporte une étape de réduction de dimension de l'espace de paramètres. [0017] Selon un mode de réalisation particulier, la dimension de l'espace de paramètres après réduction est égale à 2 ou 3. [0018] Selon un mode de réalisation particulier étape de réduction de dimension de l'espace de paramètres. est basée sur l'algorithme t-SNE. [0019] Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comporte en outre, pour au moins une caractéristique rare ou fréquente reconnue dans une image dite courante, une étape de détermination des pixels responsables de la reconnaissance de ladite caractéristique, rare ou fréquente, dans ladite image courante. [0020] Selon un mode de réalisation particulier, la détermination des pixels responsables de la reconnaissance de ladite caractéristique, rare ou fréquente, dans ladite image courante, est obtenue par rétro-propagation du gradient à travers chacun des réseaux de neurones convolutifs impliqués dans la construction de l'espace de paramètres. [0021] D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit d'un mode de réalisation de l'invention donné à titre d'exemple nullement limitatif et illustré par les dessins annexés, dans lesquels : [0022] [fig.1] représente un diagramme de flux du procédé de l'invention selon un premier mode de réalisation; [0023] [fig.2a] représente une image originale à analyser avant pré-traitement ; [0024] [fig.2b] représente ladite image originale à analyser après pré-traitement ; [0025] [fig.3a] représente des fonctions de densité de probabilité de présence de 12 caracté- ristiqucs parmi 41 caractéristiques propres à des pathologies de l'oeil ou visibles dans l'oeil ; [0026] [fig.3b] représente des fonctions de densité de probabilité de présence de 12 autres caractéristiques parmi les 41 caractéristiques propres à des pathologies de l'oeil ou visibles dans l'oeil ; [0027] [fig.3c] représente des fonctions de densité de probabilité de présence de 12 autres caractéristiques parmi les 41 caractéristiques propres à des pathologies de l'oeil ou visibles dans l'oeil ; [0028] [fig.3d] représente des fonctions de densité de probabilité de présence des 5 dernières caractéristiques parmi les 41 caractéristiques propres à des pathologies de l'oeil ou visibles dans l'oeil ; [0029] [fig.4] représente des courbes illustrant la performance moyenne de détection de ca- ractéristiques fréquentes ou rares du procédé de l'invention ; [0030] [fig.5] représente des courbes illustrant la performance moyenne de détection de ca- ractéristiques fréquentes ou rares du procédé de l'invention en fonction de la fréquence dans la collection d'images employée pour l'apprentissage. [0031] La Figure 1 illustre un mode de réalisation du procédé de l'invention. L'invention vise à détecter (ou reconnaître) au moins une caractéristique rare dans une image à analyser. Il permet également de reconnaître au moins une caractéristique fréquente. [0032] Le procédé de l'invention comprend une phase d'apprentissage pendant laquelle un réseau de neurones convolutif est entrainé à reconnaitre une ou plusieurs caractéristiques fréquentes à partir d'une collection d'images annotées (ou marquées) et pendant laquelle des fonctions de probabilité de présence sont définies pour chaque caractéristique rare ou fréquente, et une phase d'analyse pendant laquelle une image est analysée pour déterminer, à partir du un réseau de neurones entrainé et des fonctions de probabilité de présence, si elle comporte des caractéristiques rares ou fréquentes. [0033] On désigne par collection d'images annotées une base de données d'images à chacune desquelles est associé au moins un label (ou étiquette) indiquant si une caractéristique donnée (rare ou fréquente) est présente ou non dans l'image. [0034] Dans la suite de la description, B désigne une collection d'images dans laquelle la présence ou l'absence de N caractéristiques a été indiquée par un ou plusieurs experts pour chaque image I ie B. B est par exemple la collection d'images de fond d'oeil fournie par le réseau de télémédecine OPHDIAT pour le dépistage de la rétinopathie diabétique. Dans cette collection, le nombre N est égal à 41. Dans la suite de la description, on utilisera indifféremment les termes « base de données d'images » et « collection d'images ». [0035] Soient (cn),, =1...N ces caractéristiques et soit ,y:00M le label de présence ou d'absence e fourni par les experts pour l'image I de la collection et la caracté- ristiquc cr,. Soit f' la fréquence de la caractéristique c' dans la base de données B '). Les caractéristiques sont triées par ordre décroissant de fréquence ). Dans la suite de la description, une caractéristique fréquente désigne une caractéristique dont la fréquence dans la collection d'images considérée est supérieure ou égale à une fréquence seuil donnée et une caractéristique rare désigne une caractéristique dont la fréquence dans la collection d'images considérée est inférieure à ladite fréquence seuil. Comme mentionné plus loin, ce seuil peut être éventuellement modifié. [0036] La base de données B est de préférence divisée en une base de données d'apprentissage BA utilisée pour l'apprentissage profond, une base de données de validation By et une base de données de test BT mutuellement exclusives (BA n By = BA n BT = Bv n = 0 ; BA U Bv BT = B). [0037] En référence à la figure 1, le procédé de l'invention comporte avantageusement une première étape, référencée 10, de pré-traitement des images de la hase de données B. Cette étape est propre au type d'images contenues dans la hase de données B. Pour les images de fond d'oeil (telles que celles fournies par le réseau OPHDIAT), les images sont par exemple redimensionnées. Une région d'intérêt carrée est par exemple définie autour du champ de vision de la caméra, puis est ramenée à une taille de 299x299 pixels. Un changement d'espace de couleurs est avantageusement effectué ensuite. On passe par exemple de la représentation ROB à la représentation YCrCb. La composante Y, qui représente la luminance, est normalisée afin de gommer les différences d'illumination inter- et intra-image. Pour cela, le fond est estimé à l'aide d'un filtrage Gaussien de grande taille dans la composante Y puis le fond estimé est supprimé de cette composante. On repasse ensuite de la représentation YCrCh à la représentation ROB pour obtenir les images prétraitécs. [0038] Cette étape de pré-traitement 10 est illustrée par les figures 2A et 2B. Ces figures re- présentent des images de fond d'oeil. La figure 2A représente une image originale et la figure 2B représente la même image après pré-traitement. La zone d'intérêt de l'image originale est délimitée par un carré blanc. [0039] Ces images prétraitécs sont ensuite traitées pour déterminer un modèle d'apprentissage profond destiné à reconnaître des caractéristiques fréquentes. Cc modèle est généré par une étape 20 d'apprentissage profond supervisé pour la reconnaissance d'au moins une caractéristique fréquente. Ce modèle est constitué d'un ou plusieurs réseaux de neurones convolutifs (ou CNNs en anglais pour Convolutional Neural Network). Dans cette étape, le ou les réseau(x) de neurones est (sont) entrainé(s) par les images prétraitées comportant les caractéristiques fréquentes. L'apprentissage est dit supervisé car il est réalisé à partir d'images annotées par un 6 expert, l'annotation consistant à indiquer si l'image en question comporte ou non chacune des N caractéristiques. [0040] Selon un mode de réalisation particulier, un réseau de neurones est entrainé sé- parément ou conjointement pour chaque caractéristique fréquente pendant l'étape 20. [0041] Selon un mode de réalisation particulier, les différents réseaux de neurones sont avantageusement entrainés simultanément, via une régression logistique, pour maximiser leur complémentarité. [0042] Les réseaux de neurones sont entrainés pour reconnaitre les M caractéristiques les plus fréquentes parmi les N caractéristiques répertoriées dans la base de données B. Dans l'exemple de la base de données du réseau de télérnédecinc OPHDIAT, M est déterminé de sorte que la fréquence d'apparition f' des M caractéristiques ( ellt n-1 M les plus fréquentes est supérieure à 1000 ( f'> 1000 ki n s" s'appuie sur une recherche de plus proches voisins dans l'espace s'. [0062] L'algorithme t-SNE a de très bonnes propriétés: bien que non supervisé, l'espace e" qu'il génère permet de très bien séparer les différentes caractéristiques (c,), [0063] Une fonction de densité de probabilité de présence F. est ensuite définie dans l'espace e." pour chaque caractéristique c' n [0067] Les fonctions de densité de probabilité obtenues pour les N = 41 caractéristiques de la base de données du réseau de télémédecine OPHDIAT pour un CNN donné (Inception-v3) sont représentées graphiquement dans les figures 3-1 à 3-41. Sur ces figures, des fonctions de densité qui sont étendues spatialement (portions en rouge, jaune, vert et bleu clair) indiquent une mauvaise séparation des classes «présence» et «absence» de la caractéristique c, c'est-à-dire que la distance de Patrick-Fischer est faible (cette distance est définie plus loin par l'équation 6). [0068] La présence ou l'absence d'au moins l'une des caractéristiques c' dans une image d'apprentissage lest ensuite définie à partir des deux fonctions de densité de pro- babilité F' et r: (équations (3) et (4)), en calculant la probabilité : (notée ci-après q par souci de simplification) suivante : [Math.5] [0069] Cotte probabilité dc présence cst valable pour toutes les caractéristiques rares ou fréquentes. [0070] Il est à noter que la projection F,'- s" réalisée par l'algorithme t-SNE présente deux limitations : - cette projection n'est pas dérivable ; et - cette projection n'est définie que pour les exemples disponibles au moment de sa construction (i.e. pour les exemples dc la base B,), et ne permet pas la projection de nouveaux exemples dans cet espace. [0071] Cos limitations ne s'appliquent toutefois pas à la projection de l'espace B vers l'espace E (CNNs) ou de l'espace E vers l'espace E' (ACP). [0072] Comme indiqué précédemment, l'algorithme t-SNE est non-supervisé. Afin d'améliorer la réduction de dimension, il est également possible d'optimiser de manière supervisée la projection. Pour cela, nous cherchons à maximiser la séparation entre les fonctions de densité F' et -7, pour chaque caractéristique c'. Dans ce mode de réalisation avantageux, l'étape 40 est rebouclée sur l'étape 20. [0073] Comme la projection s'-> E" de l'algorithme t-SNE n'est pas dérivable, une première étape dite d'initialisation consiste alors à approximer la projection s'-> e" par une fonction dérivable. La fonction dérivable choisie est par exemple un perceptron multicouche, c.-à-d. un réseau de neurones non convolutif. L'approximation se fait en minimisant l'erreur quadratique moyenne entre la sortie de t-SNE (la cible) et celle du perceptron multicouche (l'estimation). Une fois l'approximation terminée, une étape dite d'amélioration démarre. La fonction de coût de l' initial isation (étape 20) est remplacée par la somme des carrés des distances de Patrick-Fischer entre les fonctions de densité En et TT, n = 1...N: [Math.6] [0074] Par souci d'efficacité, les termes T1, h' et des équations 2, 3 et 4 sont considérés comme constants lors de la minimisation de r et sont réévalués à intervalles réguliers. La nouvelle projection s'-> e" dispose alors d'une expression. La méthode des plus proches voisins n'est donc plus nécessaire dans cc cas. [0075] L'approche ainsi proposée peut être étendue à l'optimisation de la projection e' e". On se passe alors de l'analyse en composantes principales (ACP) dans la chaîne de réduction de dimension. Elle peut aussi être étendue à toute la chaîne de traitement (projection B e"), la fonction de coût servant alors à optimiser les poids des CNNs. Cependant, plus on augmente les degrés de liberté, moins la solution est adaptée à des caractéristiques rares. [0076] Dans les modes de réalisation décrits précédemment, les M caractéristiques considérées comme fréquentes sont définies par rapport un seuil, par exemple un seuil de fréquence qui est fixé à 1000 (la collection d'images comporte au moins 1000 images comportant cette caractéristique). Ce choix de fréquence, et par la même de valeur M, étant arbitraire, selon un mode de réalisation en variante, il est proposé de faire varier le nombre M de caractéristiques fréquentes, M s" de l'algorithme t-SNE n'est définie que pour les exemples employés pendant l'apprentissage (limitation mentionnée précédemment), la procédure suivante est proposée pour déterminer la probabilité qu'une nouvelle image 1 contienne la caractéristique en: 100821 l'image lest prétraitée (comme à l'étape 10) ; 100831 l'image prétraitée est ensuite présentée au CNN (ou aux CNNs) et les sorties yi de l'avant-dernière couche sont calculées ; 100841 la projection s -> s' issue de l'ACP est appliquée pour obtenir ni ; 100851 la méthode des k plus proches voisins (k est par exemple égal à 3) est alors utilisée pour estimer qi,' par régression ; cette recherche des k plus proches voisins se fait dans l'espace F.'; la base de données de référence est l'ensemble des couples Un}, où les valeurs qt' sont déterminées de manière exacte par l'équation (5), [0086] si n M, la probabilité pi,' peut également être estimée ; on dispose donc, pour les caractéristiques fréquentes, de deux probabilités : pt' et qi,'. [0087] On peut alors obtenir, pour l'image I, un score de classification pour chacune des ca- ractéristiques rares ou fréquentes. Plus ce score est élevé, plus la probabilité que 12 l'image 1 comporte la caractéristique est importante. [0088] Avantageusement, le procédé de l'invention est complété par une étape de déter- mination des pixels responsables de la reconnaissance de la caractéristique c', rare ou fréquente, dans l'image analysée. Cela permet de visualiser ou de cartographier les pixels de l'image responsables de la caractéristique c'. Cette étape est référencée 70 dans la figure 1. [0089] Cette étape est réalisée par rétro-propagation du gradient à travers chacun des réseaux de neurones convolutifs impliqués dans la construction de l'espace de paramètres. [0090] Pour cette étape, on utilise les fonctions de probabilité de présence de chaque carac- téristique c' dans une image T définies précédemment : ein pour les caractéristiques fréquentes et/ou cill, pour les caractéristiques rares ou fréquentes. [0091] Dans le cas où la reconnaissance s'appuie sur prn , la détermination des pixels res- ponsables est décrite dans le document intitulé Deep image mining for diabetic retinopathy screenine de G.Quellec, K.Charrière, Y.Boudi, B.Cochener, M.Lamard. Med Image Anal. 2017;39:178-193, oi:10.1016/j.media.2017.04.012. Dans le cas où la reconnaissance s'appuie sur M, deux cas de figure se présentent pour déterminer l'importance d'un pixel I', sur la classification d'une image I de taille WxHx 3. Dans la suite, la caractéristique c,, est notée c pour alléger la notation. [0092] Dans un premier cas de figure, toute la chaîne de traitement est dérivable, ce qui est le cas lorsque l'algorithme t-SNE est remplacé par une fonction dérivable telle qu'un perceptron multicouche. [0093] Dans un deuxième cas de figure, une étape de la chaîne de traitement au moins est non dérivable (cc qui est le cas avec l'algorithme t-SNE). [0094] Dans le premier cas de figure, l'importance de chaque pixel 1,, pour la caracté- ristique c, est déterminée de la manière suivante : [Math.7] ra-vt,c) (7) où G est un graphe de calcul dérivable représentant l'ensemble de la chaîne de traitement, m dénote une matrice de la taille W x FI remplie de 1 et c dénote le produit matriciel de Hadamard. Le critèrec fait ressortir les pixels de l'image qui expliquent la densité de probabilité pour la caractéristique c au point I. Cette solution est basée sur la rétropropagation du gradient. [0095] Dans le deuxième cas de figure, l'importance de chaque pixel I. est déterminée de la manière suivante : 13 [Math.8] où sont les D images de la base de données, (Vx);_,...A sont les A (A=10) plus proches voisins de I dans l'espace de paramètres E: (défini par l'ACP, pour une recherche rapide), I1.11 est la norme L2 et sgn(.) est la fonction signe. Le critère Efl., qui permet de contourner la non-dérivabilité, fait ressortir les pixels de l'image qui la rapproche le plus de ses voisins que des autres images. Ce cas utilise également la rétropropagation du gradient. [0096] On peut ainsi afficher les pixels importants responsables de la détection de la caracté- ristique rare ou fréquente. [0097] Les résultats obtenus sur la base de données du réseau OPHDIAT, en se basant sur ou sur sm r E.`4. {p, g}, sont présentés dans la Figure 4. Les résultats exploitant les scores issus de l'apprentissage supervisé, et sm ceux de l'apprentissage non supervise, sont en vert. Ceux exploitant uniquement sM sont en rouge (apprentissage supervisé uniquement). Chaque courbe en couleur représente l'aire sous la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) en fonction du nombre M de caractéristiques considérées comme fréquentes. M varie de 11 à 41 par pas de 6 pour la courbe en vert. Ces deux courbes représentent la performance moyenne de détection des caractéristiques en fonction du nombre M de caractéristiques considérées comme fréquentes. Dans les deux cas, des CNNs sont entraînés pour chaque valeur de M' C (11, 17 M) et le meilleur CNN est choisi pour chaque caractéristique. Dans le cas « supervisé uniquement », la probabilité de présence ne peut être calculée que pour les caractéristiques fréquentes. Il faut donc attendre M = 41 pour qu'au moins un CNN soit disponible par caractéristique, d'où un unique point. Les barres d'erreur représentent l'écart-type. 100981 La figure 5 illustre la performance du procédé de l'invention pour reconnaître une caractéristique rare ou fréquente (plus particulièrement les pathologies de la base de données du réseau OPHDIAT) en fonction de sa fréquence fn. Une aire sous la courbe ROC inférieure à 0,8 est considérée comme un échec. Par cette figure, nous voyons que la corrélation entre l'aire sous la courbe ROC et la fréquence est très faible. Nous pouvons constater que des pathologies rares telles que l'hyalose astéroïde peuvent être aussi bien détectée que des pathologies plus fréquentes telles que la DMLA. Certaines pathologies rares telles que la télangiectasie restent difficiles à détecter. 100991 La présente invention peut être appliquée à la détection de tout type de caracté- 14 ristiques ou d'événements rares à partir d'images. [0100] On comprendra que diverses modifications et/ou améliorations évidentes pour l'homme du métier peuvent être apportées aux différents modes de réalisation de l'invention décrits dans la présente description sans sortir du cadre de l'invention défini par les revendications annexées. [Revendication I] REVENDICATIONSProcédé d'analyse automatique d'images, permettant dc reconnaître automatiquement au moins une caractéristique rare dans au moins une image à analyser, ledit procédé comprenant une phase d'apprentissage et une phase d'analyse, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend : pendant ladite phase d'apprentissage, - une étape (20) d'apprentissage profond supervisé d'au moins un réseau de neurones convolutifs à partir d'une collection d'images prédéterminées pour générer un modèle d'apprentissage apte à reconnaître au moins une caractéristique fréquente dans une image à analyser ; ladite collection d'images prédéterminées comprenant des images présentant ladite au moins une caractéristique fréquente et des images présentant ladite au moins une caractéristique rare; - une étape (30) de construction d'un espace de paramètres de dimension n, avec n>2, chaque paramètre étant issu d'au moins une couche intermédiaire dudit au moins un réseau de neurones convolutifs entrainé et chaque paramètre représentant une dimension dudit espace de paramètres, - une étape (40) de détermination d'une fonction de probabilité de présence dans ledit espace de paramètres pour ladite au moins une caractéristique rare à partir d'une projection, dans ledit espace de paramètres, desdites images de la collection d'images présentant ladite au moins une caractéristique rare; pendant une phase d'analyse de ladite image à analyser, - une étape (50) de reconnaissance de ladite au moins une caractéristique rare dans ladite image à analyser à partir de la fonction de probabilité de présence déterminée pour ladite au moins une caractéristique rare. [Revendication 2] Procédé d'analyse selon la revendication 1, caractérisé en cc qu'il comporte en outre, pendant la phase d'apprentissage, une étape (40) de détermination d'une fonction de probabilité de présence dans ledit espace de paramètres pour ladite au moins une caractéristique fréquente et en ce que l'étape d'apprentissage profond supervisé dudit au moins un réseau de neurones convolutifs est supervisée par ladite fonction de pro- 16 habilité de présence de ladite au moins une caractéristique fréquente. [Revendication 3] Procédé d'analyse selon l'une quelconque des revendications pré- cédentes, caractérisé en ce que, lors de l'étape (20) d'apprentissage profond supervisé, une pluralité de réseaux de neurones convolutifs sont entraînés séparément ou conjointement, chacun desdits réseaux de neurones convolutifs étant entrainé pour reconnaître ladite au moins une caractéristique fréquente. [Revendication 4] Procédé d'analyse selon l'une quelconque des revendications pré- cédentes, caractérisé en ce que, dans l'étape de construction dudit espace de paramètres à partir de données issues d'au moins une couche intermédiaire dudit au moins un réseau de neurones convolutifs, ladite au moins une couche intermédiaire est sélectionnée parmi les avant-dernières couches dudit au moins un réseau de neurones convolutifs. [Revendication 5] Procédé d'analyse selon la revendication 4, caractérisé en ce que lesdites avant-dernières couches dudit au moins un réseau de neurones convolutifs sont sélectionnées en se basant sur la maximisation de la distance de Patrick-Fischer entre la densité de probabilité de présence de chaque caractéristique, fréquente ou rare, et de la densité de probabilité d'absence de ladite caractéristique. [Revendication 6] Procédé d'analyse selon l'une quelconque des revendications pré- cédentes, caractérisé en ce que l'étape de construction de l'espace de paramètres comporte une étape de réduction de dimension de l'espace de paramètres. [Revendication 7] Procédé d'analyse selon la revendication 6, caractérisé en ce que la dimension de l'espace de paramètres après réduction est égale à 2 ou 3. [Revendication 8] Procédé d'analyse selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que ladite étape de réduction de dimension de l'espace de paramètres est basée sur l'algorithme t-SNE. [Revendication 9] Procédé d'analyse selon l'une quelconque des revendications pré- cédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre, pour au moins une caractéristique rare ou fréquente reconnue dans une image dite courante, une étape de détermination des pixels responsables de la reconnaissance de ladite caractéristique, rare ou fréquente, dans ladite image courante. [Revendication 10] Procédé d'analyse selon la revendication 9, caractérisé en ce que ladite détermination des pixels responsables de la reconnaissance de ladite caractéristique, rare ou fréquente, dans ladite image courante, est obtenue par rétro-propagation du gradient à travers chacun des réseaux de neurones convolutifs impliqués dans la construction de l'espace de pa- 17 ramètres.