Brevet FR3118255A1 — publié le 20220624

L’invention concerne l’acquisition et le traitement d’images de vaisseaux capillaires localisés à la bordure proximale d’un ongle d’un patient. On prévoit en particulier de : - commander l’acquisition par une caméra d’une pluralité d’images successives de la bordure proximale de l’ongle en balayant un plan de netteté perpendiculairement à la bordure proximale de l’ongle de telle façon qu’un ensemble de plans de netteté couvre des détails respectifs des capillaires de sous unguéaux, - subdiviser chaque image acquise en une pluralité de sous-images ayant des positions respectives correspondant à différentes régions d’image acquise, et pour chaque même région d’image, de sélectionner, parmi les sous-images de cette même région, au moins une sous-image de plus fort contraste selon un critère choisi, caractérisant une portion nette d’image, et - reconstruire une image nette en chaque région à partir des sous-images sélectionnées, comme l’image illustrée sur la figure 1. Figure de l’abrégé : Figure 1 Acquisition et traitement d’images, perfectionnés, de capillaires à la base de l’ongle La présente divulgation relève du domaine du traitement de données d’images, en particulier de vidéocapillaroscopie. La vidéocapillaroscopie est actuellement la méthode de référence utilisée en médecine interne et médecine vasculaire pour la détection d’anomalies morphologiques de la microcirculation rencontrées dans certaines maladies auto-immunes systémiques. Cet outil permet de réaliser un diagnostic de certaines connectivités auto-immunes, tout particulièrement la sclérodermie systémique. Certaines anomalies capillaires (capillaires géants, hémorragies, raréfaction capillaire et architecture anarchique) caractérisent plus de 95% des patients atteints, ce qui conforme une corrélation entre la pathologie et l’observation sur des images de ces capillaires. Le paysage sclérodermique capillaroscopique est donc devenu un critère diagnostique majeur. Dans des images acquises, une étude de la forme des capillaires sanguins à la base de l’ongle (capillaires de la peau avant la lunule comme illustrée sur la ) permet alors d’établir un diagnostic fiable sur la maladie et son stade. Sur la , les capillaires apparaissent ici selon des formes longilignes plus sombres que le reste de la peau du patient. Au cours du suivi de la sclérodermie systémique, certains profils capillaroscopiques sont associés avec le stade de la maladie et sa sévérité, ainsi que le risque de récurrence et de complication comme les ulcères digitaux. À l’heure actuelle, ces études reposent principalement sur des données subjectives de la capillaroscopie, en utilisant typiquement une classification décrivant différents stades d’atteintes capillaires dans la sclérodermie précoce, active et tardive en se basant principalement sur des données qualitatives. En effet, de nos jours, l’obtention des images acquises des capillaires se fait avec un grossissement élevé et les conditions d’acquisitions de ces images sont sensibles. Aussi, elles peuvent être variables d’un utilisateur à l’autre et leur interprétation peut varier aussi d’un utilisateur à l’autre. Une analyse plus quantitative de ces anomalies capillaires permettrait de s’affranchir du caractère peu reproductible des résultats. Jusqu’à ce jour, l’utilisation d’une méthode d’analyse quantitative est compromise par plusieurs limitations techniques des dispositifs d’acquisition d’images classiques, présentées ci-après. Les dispositifs actuels connus pâtissent des inévitables mouvements résiduels de quelques dizaines de microns des doigts du patient lors de l’acquisition d’une ou de plusieurs images à la base de l’ongle et restent aussi affectés par différents mouvements de la caméra, et/ou par une mauvaise position du doigt. La position de mise au point varie beaucoup d’un point à l’autre du doigt à cause de sa courbure. Comme illustré sur les figures 2A et 2B représentant des images acquises avec des mises au point respectivement focalisées : - sur les bords latéraux de l’ongle d’une part, et - sur le sommet de l’ongle d’autre part, il apparait qu’aucune des deux images 2A et 2B ne peut être nette partout. En effet, compte tenu de la forme non plane habituelle d’un ongle, et de la faiblesse de la profondeur de champ pour l’acquisition de ces images, l’image 2A montre des capillaires nets seulement en-dessous des bords latéraux de l’ongle et l’image 2B montre des capillaires nets seulement sous le centre de l’ongle. Pour tous les dispositifs de ce type, dits « vidéocapillaroscopes » ci-après, l’objectif réalise un grossissement important et il doit disposer d’une grande ouverture, suffisante pour fournir la luminosité nécessaire de l’image. Ceci conduit à une faible profondeur de champ. Le protocole d’autofocus est actuellement utilisé pour pallier cet inconvénient. Cependant, cette technique n’est pas pleinement satisfaisante notamment quand le champ d’intérêt présente une courbure notable comme c’est le cas de l’ongle en vidéocapillaroscopie. D’ailleurs, la plupart des vidéocapillaroscopes ne permettent qu’une acquisition très partielle de l’ensemble du lit capillaire unguéal. Les caméras utilisées actuellement en vidéocapillaroscopie ont bénéficié de l’augmentation récente de la résolution des appareils d’acquisition d’images. Cependant les progrès technologiques ont actuellement atteint leurs limites en termes de rapport signal sur bruit. Le rapport du signal sur le bruit de fond des meilleures caméras est maintenant limité par le bruit de photons qui constitue une limite absolue dans le cas d’une prise de vue unique. Par ailleurs, la qualité de l’acquisition des couleurs repose actuellement sur les améliorations de la qualité intrinsèque des caméras couleur et dépendent également du protocole d’éclairage, ce qui peut apporter aussi une limite technique liée à la faiblesse de l’acquisition couleur. Pour pallier de tels problèmes, on pourrait recourir à des techniques de reconnaissance de forme des capillaires, voire à des techniques plus sophistiquées d’intelligence artificielle. Toutefois, la forme des capillaires peut en réalité varier fortement, notamment dans le cas d’une présence de pathologie, et notamment en fonction du stade de la pathologie, ce qui rend prohibitive une mise en œuvre de telles techniques dans ce contexte. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé d’acquisition et de traitement d’images de vaisseaux capillaires localisés à la base d’un ongle de doigt de main d’un patient, le procédé comprenant : - commander l’acquisition par une caméra d’une pluralité d’images successives de la base l’ongle en balayant un plan de netteté perpendiculairement à la base de l’ongle de telle façon qu’un ensemble de plans de netteté couvre des détails respectifs des capillaires de l’ongle, - subdiviser chaque image acquise en une pluralité de sous-images ayant des positions respectives correspondant à différentes régions d’image acquise, et pour chaque même région d’image, sélectionner, parmi les sous-images de cette même région, au moins une sous-image de plus fort contraste selon un critère choisi, caractérisant une portion nette d’image, et - reconstruire une image nette en chaque région à partir des sous-images sélectionnées. Le balayage précité peut s’effectuer en déplaçant la caméra et en conservant un réglage constant en focale, ou alternativement avec une caméra fixe, mais une modulation de la distance focale de l’objectif de la caméra. Ainsi, dans la première réalisation ci-dessus, on peut commander un déplacement de la caméra dans une direction perpendiculaire (ou sensiblement perpendiculaire) à la base de l’ongle et la caméra est commandée alors pour acquérir, pendant le déplacement, une pluralité d’images successives de la base de l’ongle (et plus spécifiquement de la bordure proximale de l’ongle). Dans une telle réalisation, la caméra est alors réglée avec une focale constante pendant le déplacement, et telle que l’une au moins des images acquises est nette en un sommet de la base de l’ongle, et l’une au moins des autres images acquises est nette en des bords latéraux de la base de l’ongle. Pour reconstruire l’image nette précitée, on peut procéder par exemple en accolant les sous-images sélectionnées pour des régions d’images respectives, en ayant éventuellement au préalable réalisé une moyenne sur plusieurs sous-images nettes pour une même région. Toutefois, avant de réaliser cette étape, il convient de s’assurer que les zones d’images censées être nettes et pertinentes comportent bien des détails d’images de capillaires et non pas du bruit. Dans une réalisation, on applique alors aux sous-images une transformée de Fourier pour obtenir un nombre de modes dans un domaine transformé quantifiant le contraste selon le critère choisi, précité. Dans une telle réalisation, le nombre de modes de chaque sous-image peut être comparé à un seuil pour sélectionner, pour chaque région d’image, les sous-images dont (ici) le nombre de modes est supérieur audit seuil. Une partie au moins des sous-images sélectionnées pour une région donnée peut ensuite être moyennée pour obtenir une sous-image moyennée, qui est alors représentative d’une portion nette d’image correspondant à cette région donnée. Par ailleurs, on peut estimer une intercorrélation spatiale entre des sous-images d’une même région pour vérifier si aucun mouvement relatif de la base de l’ongle par rapport à la caméra ne s’est produit pendant le déplacement de la caméra, et dans le cas contraire d’un mouvement relatif constaté, on peut alors rechercher un maximum d’intercorrélation spatiale entre les sous-images pour corriger par recalage, en fonction de ce maximum, des positions estimées de sous-images déterminées comme associées au mouvement relatif constaté. Dans une réalisation, pour chaque image acquise, les sous-images de l’image acquise sont construites de sorte que deux sous-images adjacentes se recouvrent partiellement. Ainsi, la reconstruction de l’image nette en chaque région peut être menée par recherche d’un maximum de corrélation entre au moins une sous-image sélectionnée d’une première région d’image et au moins une sous-image sélectionnée d’une deuxième région d’image, adjacente à la première région. Dans une réalisation, les images sont acquises avec un éclairage par une pluralité de jeux de diodes électroluminescentes, chaque jeu émettant une même longueur d’onde. En particulier, les jeux de diodes peuvent être pilotés pour émettre des longueurs d’onde respectives différentes, en alternance et périodiquement, tandis que la caméra est réglée pour acquérir les images en noir et blanc. Une telle réalisation permet d’éviter l’effet d’un filtre de Bayer sur les images acquises, comme décrit en détail plus loin. Selon un autre aspect, il est visé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé ci-avant, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur d’un circuit de traitement. Selon un autre aspect, il est proposé aussi un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un circuit de traitement, sur lequel est enregistré un tel programme. Selon un autre aspect, il est proposé aussi un circuit de traitement programmé pour la mise en œuvre du procédé ci-avant. Il est proposé aussi un système d’acquisition et de traitement d’images de vaisseaux capillaires localisés à la base d’un ongle de doigt de main d’un patient, comportant au moins une caméra, ainsi qu’un tel circuit de traitement. Dans un tel système, la caméra peut comporter en particulier un objectif de type macro (de grossissement suffisant pour acquérir des images de capillaires). Un tel système peut comporter en outre une pluralité de jeux de diodes électroluminescentes, chaque jeu émettant une même longueur d’onde, et les jeux de diodes émettant des longueurs d’onde respectives différentes, le circuit de traitement étant configuré en particulier pour commander un éclairage par les jeux de diodes en alternance et périodiquement. Dans cette réalisation, l’une au moins de ces longueurs d’onde est préférentiellement située dans l’infrarouge proche (optimale pour l’observation de l’hémoglobine et donc des capillaires). Par ailleurs, dans une réalisation, ce système peut comporter en outre un dispositif de maintien du doigt du patient dans un logement, fermé par une fenêtre transparente faisant face à la caméra. Dans cette réalisation, le système peut comporter en outre un rail de déplacement de la caméra dans une direction perpendiculaire à la fenêtre précitée, dans un mode de réalisation où la caméra est réglée avec une focale constante pendant son déplacement. Par ailleurs, le logement précité peut être conformé pour comporter de l’huile de paraffine (ou alternativement tout autre liquide d’indice optique égal ou proche de celui de la peau). D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : montre une image reconstruite de la base de l’ongle qui est nette partout et fait alors apparaitre, sur tout le pourtour de la base de l’ongle, des vaisseaux capillaires de sous unguéaux (voir aussi l’agrandissement représenté dans la partie inférieure de la ). montre une image naturelle (simple image acquise) qui n’est nette que sur les bords de la base de l’ongle et floue sur le sommet de la base de l’ongle. montre à titre de comparaison avec la une image naturelle (simple image acquise) qui n’est nette que sur le sommet de la base de l’ongle et donc floue sur les bords de la base de l’ongle. illustre schématiquement un exemple de mise en œuvre d’un dispositif au sens de la présente description. montre différentes étapes d’un exemple de procédé du type ci-avant, selon un mode de réalisation. illustre l’évolution du nombre de modes obtenus après application d’une transformée de Fourier à deux piles distinctes de sous-images. L’une des deux piles correspond ici à une région dans laquelle se situent des capillaires (image de gauche), l’autre pile contenant très peu d’information. illustre un mouvement apparent en x et en y de chaque sous-image d’un jeu de sous-images centrées sur des capillaires. Ce mouvement apparent est dû à un déplacement relatif entre le doigt et la caméra dans ce plan x , y (par exemple ici à cause d’un léger tremblement du doigt pendant l’acquisition). compare à gauche et à droite des sous-images respectivement sans et avec correction du mouvement apparent précité. Ainsi, la présente divulgation propose un dispositif, de type capillaroscope, permettant l’acquisition automatique d’au moins une image, reconstruite, nette et de haute qualité des capillaires de l’ensemble de la bordure proximale de l’ongle, depuis les bords latéraux jusqu’au centre de l’ongle . À cet effet, on prévoit l’acquisition d’une succession d’images (de type film) en appliquant un mouvement de la caméra, ce mouvement étant perpendiculaire à l’ongle (mouvement d’approche ou de recul), tandis que l’ongle est supposé fixe. Par exemple dans une réalisation, le réglage de la distance de mise au point de la caméra (ou « réglage en focale ») est fixe pendant le mouvement de la caméra. Ainsi, la caméra produit une image nette d’une zone dont la distance d 0 à la caméra reste constante. Les images successivement acquises sont nettes lorsque les capillaires ou les détails du doigt sont à la distance d 0 de la caméra. Ces zones de netteté sont différentes d’une image à l’autre, comme illustré sur les figures 2A et 2B commentées précédemment. Ici, une des images acquises au début de la succession d’images peut être la , nette pour les capillaires dans les régions des bords latéraux de l’ongle, et une image acquise à la fin de cette succession d’images peut être la qui n’est nette que dans la région correspondant au centre de l’ongle. On comprendra alors que ce mouvement de caméra permet de récupérer des images qui sont nettes dans des régions de proche en proche depuis les bords de l’ongle jusqu’en son centre. Une telle réalisation peut aider au suivi des patients atteints de sclérodermie systémique grâce à un procédé non invasif et reproductible dans le temps, et surtout permettant de résoudre les limites présentées plus haut des dispositifs vidéocapillaroscopes actuels. Les avantages d’un dispositif au sens de la présente divulgation sont alors repris ci-après. La stabilité globale est obtenue grâce à l’absence de manipulation manuelle, et ce grâce au dispositif au sens de la présente divulgation, dont un exemple de réalisation est illustré sur la . Le dispositif comporte un élément de maintien ELM de la main du patient, incluant une plateforme inclinée permettant au patient de reposer sa main sans effort et donc en minimisant les tremblements. La main du patient peut donc être placée confortablement afin que le patient puisse introduire son doigt DT toujours sans effort et en limitant les tremblements dans un logement LOG que comporte l’élément de maintien ELM. Le doigt GT, une fois introduit dans le logement LOG, est en immersion avec un liquide dont l’indice optique est avantageusement proche de celui de la peau comme de l’huile de paraffine dans une encoche formée dans l’élément ELM (sur la droite de la ). Le logement LOG comporte une fenêtre transparente FEN formant paroi de maintien sur laquelle s’appuie le doigt DT du patient au niveau de l’ongle, lequel est donc en contact direct avec la paroi FEN. Des lampes d’éclairage LED (par exemple des diodes électroluminescentes) sont placées des deux côtés de la structure ELM pour éviter les réflexions de la paroi transparente FEN. Une caméra vidéo CAM fait face à la fenêtre transparente FEN et comporte un objectif de type « macro » (sur la gauche de la ) centré sur la base de l’ongle du doigt DT du patient pour acquérir des images du type représenté sur les figures 2A, 2B. Les lampes LED et l’objectif de la caméra peuvent être équipés de polariseurs permettant de diminuer les effets de diffusion et de réflexion. Un moteur MOT met en mouvement l’objectif de la caméra CAM de quelques millimètres pour faire varier sa position focale, le long d’un axe Z perpendiculaire au plan XY de la fenêtre FEN et donc du sommet de l’ongle. Le dispositif comporte en outre un circuit de traitement relié à la caméra CAM pour recevoir les données des images acquises. À cet effet, ce circuit de traitement comporte une interface d’entrée IN connectée à la caméra CAM. Le circuit de traitement comporte en outre un processeur PROC relié à l’interface IN, ainsi qu’une mémoire MEM stockant notamment des instructions d’un programme informatique au sens de la présente divulgation. Le processeur PROC coopère alors avec la mémoire MEM pour lire les données de ces instructions (ainsi que les données d’images issues de l’interface IN) et exécuter un traitement des données d’images selon le procédé au sens de la présente divulgation. Les données d’image peuvent être stockées au moins temporairement dans une mémoire de travail qui peut être la même mémoire (ou dans une même unité mémoire) que la mémoire MEM, ou dans une mémoire différente (non représentée sur la ). Le circuit de traitement comporte en outre au moins une interface de sortie OUT reliée au processeur PROC, par exemple pour transmettre des instructions d’affichage d’une image traitée ainsi par le processeur PROC, ces instructions étant destinées à un écran relié au circuit de traitement pour permettre à un utilisateur manipulateur de visualiser une image traitée selon le procédé au sens de la présente divulgation. Ainsi, on comprendra que le circuit de traitement et l’écran précité peuvent être simplement ceux d’un ordinateur classique, mais judicieusement programmé pour réaliser le procédé précité. Le circuit de traitement peut comporter une interface de sortie OUT en outre pour piloter le moteur MOT assurant le déplacement de la caméra CAM au moment de l’acquisition des images. Le circuit de traitement peut comporter une interface de sortie OUT en outre pour piloter l’éclairage par les diodes LED au moment de l’acquisition des images. Ainsi, ces éléments MOT, LED peuvent être connectés au circuit de traitement. Le circuit de traitement est alors programmé pour acquérir les données d’images successives pendant le déplacement de la caméra CAM le long de l’axe Z et produire ensuite une image finale en collectant et assemblant toutes les portions nettes à chaque position focale de la caméra CAM sur l’axe de déplacement Z. La production de cette image nette résulte de la mise en œuvre du procédé qui est décrit en détail ci-après. Une photographie entièrement nette de l’intégralité de la bordure de l’ongle du patient est ainsi obtenue comme illustrée sur la . En référence à la illustrant les étapes d’un tel procédé, le patient introduit doucement, à l’étape S1, son doigt DT dans la cavité LOG de la . Le doigt DT y est plongé dans de l’huile de paraffine (en raison de son indice optique, avantageux) maintenue par des parois transparentes. Le doigt DT est ainsi maintenu en place, l’ongle étant en contact avec la paroi FEN qui fait face à la caméra CAM, laquelle est prête à réaliser l’acquisition. La position du doigt est centrée tandis qu’une mise au point grossière est faite à l’étape S2, par exemple en étant contrôlée par l’utilisateur visualisant l’écran relié au circuit de traitement, afin que la bordure de l’ongle (la lunule par exemple) apparaisse bien centrée et nette en son centre sur l’écran. La visualisation des images acquises par la caméra CAM en temps réel sur l’écran permet au patient et à l’utilisateur de centrer la position de l’ongle dans l’image qui apparait à l’écran et de réaliser une mise au point grossière de la caméra CAM. L’utilisateur peut ensuite déclencher l’acquisition à l’étape S4 décrite plus loin. Concomitamment à l’étape S2 pour contrôler visuellement la position correcte du doigt DT, l’éclairage du doigt est réalisé à l’étape S3 et peut être assuré par les diodes électroluminescentes LED disposées sur les côtés de la fenêtre transparente FEN en évitant ainsi les phénomènes de réflexion. La longueur d’onde d’éclairage des diodes LED est choisie pour être adaptée à l’hémoglobine. Pour l’acquisition des images successives qui est réalisée ensuite à l’étape S4, l’éclairage par des diodes LED de différentes couleurs alternant rapidement permet l’utilisation d’une caméra monochrome ce qui élimine l’effet de filtre Bayer des caméras couleur classiques et augmente donc la résolution des images acquises. Cette réalisation permet également d’éclairer le doigt avec des longueurs d’onde proches de l’infrarouge. L’éclairage et l’intensité de couleur des diodes LED peuvent être ainsi contrôlés par le circuit de traitement. Typiquement, pour l’acquisition des images avec des couleurs distinctes, il peut être avantageux d’utiliser une caméra filmant en noir et blanc et de moduler l’éclairage en changeant de longueur d’onde de diodes LED avec par exemple les trois couleurs primaires de manière périodique. Avec les caméras ultrarapides actuellement disponibles, il est facile de synchroniser l’éclairage des diodes LED avec la caméra. Un bénéfice direct est obtenu, car les caméras couleur sont actuellement équipées d’un filtre couleur de type de Bayer qui altère la fréquence spatiale de l’image. En effet, une caméra couleur de 20-megapixel n’a pas une résolution réelle de 20 mégapixels, mais plutôt de 5 mégapixels (le filtre couleur divisant par quatre la résolution). Les 20 mégapixels que la caméra produit sont en fait interpolés, ce qui est acceptable pour des images lisses, mais pourvoyeur d’artéfacts inhérents au sous-échantillonnage dans le cas de structures à détecter ici telles que des capillaires, conduisant inévitablement à de l’aliasing. Avec une caméra noire et blanc et des expositions couleurs alternatives, l’aliasing est réduit et une caméra par exemple de 5 mégapixels devient l’équivalent d’une caméra de 15 mégapixels réels tant que l’image ne bouge pas entre les différentes expositions de couleurs. Pour la mise en œuvre de l’étape S4 d’acquisition par la caméra CAM, l’étape S5 est mise en œuvre concomitamment et consiste à faire varier la position focale de la caméra grâce au moteur MOT contrôlé par le circuit de traitement, pendant l’acquisition vidéo en temps réel. On peut prévoir par exemple un mouvement rapide de recul de la position focale vers l’arrière d’un petit écart dz. L’enregistrement de la vidéo en temps réel débute alors, tandis que la position focale varie lentement en remontant vers le doigt par exemple sur une gamme de 3 x dz. Une telle réalisation permet d’obtenir toute une série de N z images où les bords latéraux de l’ongle apparaissent nets les premiers dans la série, comme illustré sur la , tandis que le sommet de l’ongle apparait net dans des images à la fin de la série, comme illustré sur la . Une fois les données acquises, la position focale est replacée à sa position initiale. Le circuit de traitement peut commencer à traiter les données dès les premières images acquises selon les étapes décrites ci-après (S6 et suivantes) pour extraire sur chaque cliché enregistré les images nettes de la bordure de l’ongle afin de reconstituer l’image globale du type présenté sur la . À l’étape S4, une succession d’images est acquise sous la forme par exemple d’une vidéo réalisée en déplaçant le plan de mise au point de quelques micromètres (par exemple 1 à 5 micromètres) pour chaque image, balayant ainsi l’ensemble des plans focaux de la courbure de l’ongle. Ce procédé permet d’acquérir plusieurs centaines d’images chacune réalisée à une position focale Z légèrement différente. Durant les quelques secondes (par exemple 5 à 10 secondes) que dure l’acquisition, le patient doit garder son doigt immobile dans l’encoche LOG. Le circuit de traitement recevant de la caméra CAM les images acquises peut ensuite réaliser une première étape de traitement S6, dite « de stabilisation », pour recaler les images les unes par rapport aux autres. Ce traitement permet ainsi d’« immobiliser » l’image apparente dans la succession d’images, en supprimant les inévitables mouvements résiduels du doigt. Afin d’éviter d’assembler plusieurs images entre elles et de réaliser une simple mosaïque de bouts d’images non parfaitement raccordés entre eux, il est utilisé ici un objectif avec un champ de vue large qui couvre toute la bordure proximale de l’ongle, ce qui permet un élargissement du champ par rapport aux techniques antérieures connues. Ceci est possible grâce à la qualité optique des objectifs de caméra haute résolution. Ces caméras présentent une surface sensible dont la dimension est comparable à celle du doigt avec plusieurs millions de pixels chacun ayant une taille de quelques microns. L’obtention de l’image complète de la bordure proximale de l’ongle est plus simple, car l’utilisateur peut l’observer dans son ensemble en temps réel sur un écran. Bien sûr toute l’image de la bordure proximale de l’ongle ne peut pas apparaître nette de façon homogène due à la courbure de l’ongle. En réalisant une pile d’images prises à différentes positions focales à l’étape S6, chaque région de la bordure proximale de l’ongle apparait alors nette sur l’une de ces images prises à une position focale Z spécifique (si l’on considère le centre de la bordure de l’ongle dans un plan X,Y). Le circuit de traitement réalise ensuite une deuxième étape de traitement S7 visant une sélection de toutes les régions des images qui sont nettes en vue de reconstruire une image globale nette partout. Il est alors possible d’améliorer ainsi la netteté en reconstituant une image intégralement nette de toute la bordure proximale de l’ongle (depuis ses bords latéraux jusqu’à son centre) en sélectionnant les portions les plus nettes sur l’ensemble des images collectées. Il est possible notamment d’améliorer la qualité de l’image finale par un moyennage d’un ensemble d’images. En effet, le contraste généré par une prise de vue des capillaires est assez moyen. Il atteint typiquement 10% alors que le bruit de photons impose des fluctuations du niveau de la lumière de 1 à 2%, ce qui conduit à un Rapport Signal sur Bruit de fond (RSB) assez médiocre. L’amélioration de ce rapport est difficile si on utilise une seule image de l’élément étudié, car lorsqu’il existe un niveau d’éclairage élevé, le bruit de fond de la caméra correspond au bruit intrinsèque du photon. Ce bruit de fond est corrélé au nombre maximum N m de photons reçu par un unique pixel qui est lui-même lié au capteur de la caméra. Ce rapport RSB est égal à la racine carrée de Nm avec N m typiquement égal à 10000 et il est peu probable qu’il soit amélioré sur des modèles futurs de caméras. La meilleure façon d’améliorer ce rapport est de moyenner plusieurs images superposables du même élément. Dans la réalisation présentée ici, on obtient quelques dizaines d’images dont la position focale est suffisamment proche pour constituer cette collection d’images. En utilisant par exemple 16 images superposables, on peut améliorer le RSB d’un facteur 4. Pour obtenir les meilleurs résultats dans cet assemblage, l’étape de stabilisation S6 de chaque petite image est avantageuse et permet d’annuler les petits mouvements du doigt qui sont détectables à l’échelle de 10 microns. Il est préférable de collecter les données avec une grande rapidité, typiquement grâce à un nombre d’images par seconde élevé et un débit vidéo élevé, pour limiter le temps pendant lequel le patient doit maintenir son doigt immobile. Ceci est actuellement possible grâce aux caméras à interface rapide. L’acquisition ainsi aboutit à la production d’une importante quantité de données (typiquement de quelques milliers mégabytes à quelques gigabytes), à traiter ensuite. En référence à nouveau à la , l’étape d’acquisition S4 produit un jeu de Nz images de tailles (Nx, Ny) chacune caractérisée par une valeur Z correspondant à une position focale donnée, avec typiquement 1 à 5 microns de différence entre deux images successives. Afin de reconstituer l’image entièrement nette, un procédé en deux étapes S6 et S7 est appliqué à cette séquence. Durant la première étape S6, les petits mouvements du doigt du patient survenant dans chaque image sont identifiés et supprimés ce qui aboutit à la création d’une nouvelle séquence de Nz d’images de la même taille. Durant la seconde étape S7, la fraction d’images nettes à chaque position de l’ongle est sélectionnée et assemblée pour former l’image finale. Pour réaliser ces deux étapes, le jeu de grandes images est découpé en petites images et traité en fonction de Z. La première étape S6 concerne la stabilisation horizontale. À cette fin, une pile N z de petites portions d’image de taille (n x , n y ) sont d’abord extraites à partir d’un jeu original d’images (N x , N y ) centrées par exemple sur le milieu (x c , y c ) de la fenêtre FEN. Les tailles n x et n y sont choisies assez petites pour que la zone couverte soit nette de manière homogène pour une position focale Z et assez grande pour contenir quelques détails de l’image d’ensemble. Typiquement par exemple, on peut choisir n x = n y = 128 ou 256 pixels alors que N x = 3000 et N y = 2000. Ces petites images sont choisies pour couvrir la grande image originale avec un recouvrement par exemple de n x /4 et n y /4 entre elles, assurant ainsi une certaine souplesse dans la reconstruction finale. Du fait du faible contraste des capillaires, on applique une Transformation de Fourier Rapide (TFR) comme décrit ci-après. Auparavant, on peut réaliser une opération de filtrage sur le jeu des petites images en retirant à chaque image le premier et le second ordre d’une polynomiale 2D, afin d’enlever la valeur moyenne et les modulations lentement variables. Une apodisation est appliquée pour atténuer les discontinuités liées au fait que l’image n’est pas périodique Cette apodisation concerne la zone de recouvrement des petites images. Ensuite, la TFR est utilisée pour extraire plusieurs informations utiles. La première chose recherchée est de supprimer les petits mouvements du doigt, ce qui est réalisé par corrélation entre deux images afin de déterminer le décalage entre celles-ci. Comme il est procédé à l’acquisition d’un grand nombre d’images afin d’avoir l’image des capillaires nette, les images du début et de la fin de cette série sont floues et ne présentent quasiment aucun élément permettant de mesurer proprement un décalage. De fait, le signal mesuré pour ces images est très bruyant et peut conduire à des erreurs. Pour éviter de corriger des décalages aberrants, il est déterminé, pour chaque image dans sa série, si elle porte une information suffisante pour être digne de confiance. Si ce n’est pas le cas, un signal de décalage moyen peut être utilisé, calculé à partir des images contenant, elles, suffisamment d’information pour réaliser la mesure de décalage. Le critère de qualité de l’image permettant ce choix qui parait le plus pertinent est simplement le nombre de modes de la TFR dont l’intensité dépasse le niveau de bruit de photons. Par ailleurs, on détermine ce niveau intrinsèque de bruit pour chaque image en analysant ses modes de hautes fréquences spatiales. La plupart des modes ayant un nombre d’onde important correspondent au bruit des photons. L’amplitude de ce bruit est mesurée en définissant un seuil de nombre d’onde élevé k HF (correspondant typiquement à un indice de mode de 3*n x /8 et 3*n y /8, la fréquence maximale étant, pour mémoire, celle de Nyquist égale à n x /2 et n y /2). Pour ces modes de hautes fréquences spatiales vérifiant k > k HF , on peut calculer un histogramme d’amplitudes des modes en ajustant ce dernier par une exponentielle. On obtient le bruit de photon moyen. Le taux de décroissance de cette exponentielle permet d’évaluer une densité du bruit de photons B ph . Le signal d’intérêt (des capillaires) se concentre dans les modes de fréquence spatiale basse avec des amplitudes plus élevées que le bruit des photons B ph . On détermine alors le nombre N S de modes qui ont une amplitude par exemple trois fois plus grande que la densité du bruit de photons. De la même façon, on calcule le nombre d’ondes maximales k S dont la majorité des modes est supérieure au bruit. Cette valeur de k S donne le nombre d’onde au-dessus duquel le signal est essentiellement du bruit. Pour chaque jeu de petites images on calcule N S (z), k S (z) et on détermine le maximum de ces fonctions qui est atteint normalement à la position focale où l’image apparait nette. On applique donc un filtre typiquement passe-bande qui retire du côté des basses fréquences, les premiers modes (qui correspondent aux inhomogénéités de l’éclairage) et du côté des hautes fréquences, les modes avec un nombre d’onde plus grand que Max(k S (z)) correspondant au bruit des photons. Le signal restant contient essentiellement le signal d’intérêt mélangé avec un peu de bruit de photons ayant les mêmes fréquences spatiales. C’est ce signal qui est utilisé pour calculer l’intercorrélation. Dans le jeu des N z images associées au centre (x c , y c ), on en sélectionne un sous-ensemble N RZ tel que z i = P*(2*i+1)/(2*N z ) où P est un entier de l’ordre de quelques dizaines afin de corréler les images ayant la position z i dans l’intervalle [i*P, i+1*P[. Après avoir calculé le produit de corrélation, on effectue la transformée de Fourier inverse pour revenir dans l’espace réel (espace direct) et on détermine alors la position interpolée du maximum de cette fonction qui correspond à un pic positif dont la position reflète le décalage entre les deux images et dont l’amplitude indique le degré de similitude des deux images corrélées. Une mesure quantitative supplémentaire est obtenue en normalisant l’amplitude du maximum par l’amplitude moyenne de l’image d’intercorrélation (ou cross-corrélation) en excluant le pic principal qui correspond à une évaluation du bruit. Dans ce processus, on calcule également le décalage entre les images de références successives. C’est à partir de ces données que l’on calcule le décalage absolu de chaque image. Cette stratégie évite d’accumuler trop les erreurs pour déterminer le décalage de proche en proche. En fonction de sa position sur l’image globale ( x c , y c ) le jeu de petites images selon l’axe Z peut contenir un élément d’intérêt comme des capillaires bien définis, mais aussi de façon moins intéressante une image d’un morceau d’ongle sans détail particulier. Dans ce dernier cas, le jeu d’images peut contenir très peu d’information et la détection de sa position de netteté devient problématique. La courbe N S (z) illustrée sur la donne un critère robuste pour déterminer si le jeu d’images obtenu contient une information utile. En effet, la illustre l’évolution de NS(z) pour deux piles distinctes de petites images. La première englobe plusieurs capillaires situés à la bordure proximale de l’ongle (sur la gauche) et contient donc beaucoup d’informations utiles (courbe de dessus) tandis que la seconde, située sur l’ongle juste au-dessus de la première, contient très peu de détail hormis quelques grains de poussière ou rayures sur l’ongle (ou la fenêtre FEN) et donc relativement peu de modes (courbe de dessous). Les deux courbes suivent le nombre de modes NS(z) dont l’amplitude est plus grande que le bruit de photons. Le nombre total des modes de la transformée TFR est ici de 8192. La pile d’images comprenant les capillaires contient donc bien plus de modes utiles (~1000) que celle centrée sur l’ongle. Le maximum de chaque courbe permet de détecter finalement la position focale la plus nette suivant l’axe Z. Pour déterminer le maximum de ces courbes, il est avantageux de calculer la valeur médiane sur une fenêtre de quelques dizaines de points. La médiane permet de ne pas tenir compte des petits accidents de la courbe tout en la lissant. Par ailleurs, le signal brut peut être parasité par le mouvement du doigt (comme cela est marqué par l’inflexion brutale de la courbe du dessus à la séquence 190 après le point culminant de la courbe). Le signal du jeu d’images de droite centrées sur l’ongle correspond principalement à du bruit de fond ne présente pas une grande valeur. Bien que le maximum de la courbe corresponde à l’image 237 sur la courbe de dessous, qui est ici le plan de netteté, le faible contraste de la courbe de dessous indique que ce signal n’est pas très fiable et cette position peut correspondre à un artéfact. Le rapport entre le nombre de modes au point maximal et au point minimal permet d’estimer la qualité de l’image pour déterminer la pertinence du décalage. Chaque jeu de petites images donne lieu à une courbe de décalage (dx(z), dy(z)) ( xc,yc ) et à une troisième Ns(z) ( xc,yc ) indiquant la qualité des données. En pratique, les décalages dx(z), dy(z) sont corrélés d’un jeu d’images aux jeux voisins et sont assez homogènes, ce qui signifie que le mouvement du doigt est principalement une translation. Pour éviter les problèmes aux positions où les images présentent peu d’information, on peut calculer le déplacement (dx(z), dy(z)) ( average ) moyenné sur tous les jeux d’images en utilisant la fonction de Ns(z) ( xc,yc ) pour pondérer dans cette moyenne ces images et ne donner un poids significatif qu’à celles ayant des informations. On peut obtenir ainsi une courbe fiable de déplacement moyen du doigt. Le décalage appliqué à chaque image d’un jeu, afin de supprimer les déplacements du doigt, est donc celui obtenu par l’intercorrélation des images de ce jeu lorsque le nombre N S (z) de modes est assez grands, ou alors le décalage moyen sinon. Afin de retirer les petits mouvements du doigt d’une image à l’autre, pour chaque position z, on peut assembler une image ou chaque petite image qui a subi un décalage calculé comme indiqué précédemment. Comme ces images présentent au départ un recouvrement, on peut les fusionner (dans le plan X,Y) pour former un jeu d’image couvrant la totalité de l’image initiale. La illustre le déplacement en x et en y de chaque image d’un jeu centré sur les capillaires relativement à l’image 177 utilisée comme référence. Le déplacement atteint quelques dizaines de pixels (1 pixel correspond typiquement à 4 μm). Le mouvement le plus fort en x au niveau de l’image 190 correspond à mouvement rapide du doigt visible également sur la , au niveau de l’irrégularité vers le bas de la courbe de dessus. L’amplitude totale du déplacement du doigt est donc de quelques dizaines de microns. On peut utiliser cette information pour indiquer si le jeu de données est acceptable pour l’opération en décidant de demander à l’opérateur de recommencer l’acquisition si les mouvements du doigt dépassent une valeur seuil. Pour réaliser ensuite le choix de l’image la plus nette, on travaille à partir du nouveau jeu d’images stabilisées à l’issue de traitement présenté précédemment. Ce jeu de grandes images est divisé à nouveau en des jeux de petites images en utilisant les mêmes critères décrits précédemment. Dans chacun de ces jeux ainsi obtenus, l’image la plus nette est recherchée en utilisant le critère du nombre de modes au-dessus du bruit N S (z) décrit précédemment, ou encore en utilisant le critère de l’amplitude normalisée du pic de corrélation entre l’image n et l’image n+1 (qui ne présente maintenant plus de décalage). Ces deux méthodes donnent des résultats équivalents. Elles mesurent en quelque sorte la force du signal par rapport au bruit. On trouve la position Z S la plus nette en recherchant le maximum de ces fonctions après un passage par un filtre calculant la médiane sur une dizaine de points adjacents. Une fois cette position maximale Z S obtenue, il est procédé à une moyenne sur un certain nombre d’images avant et après la position la plus nette identifiée. Cette image moyenne M est ensuite placée en position centrale ( x c , y c ) sur l’image globale finale et stockée en tant que telle pour ces coordonnées ( x c ,y c ). Le procédé est répété de proche en proche sur les jeux d’images voisines de x c et y c jusqu’à la couverture de l’ensemble de l’image. Une seconde information est obtenue durant ce procédé : la valeur Z S de chaque jeu d’image qui correspond à la position en Z du doigt. Cette information peut être utilisée pour améliorer le procédé global. Certains de ces jeux de petites images ne contiennent que peu de détails et donc principalement du bruit de fond. La valeur Z S , trouvée au cours de la reconnaissance de l’image la plus nette du jeu, peut être erronée dans ce cas. Une position Z S aberrante peut alors être corrigée en utilisant les positions retrouvées dans les jeux d’images voisins. Pour calculer la fonction N S (z), ou l’amplitude normalisée de la corrélation, on procède de la même façon que précédemment. Ainsi, après peu de temps et une intervention minimale de l’utilisateur, une image nette de toute la bordure proximale de l’ongle est obtenue par assemblage. L’utilisateur n’a finalement besoin d’effectuer qu’un réglage grossier de mise au point à l’étape S2. Le circuit de traitement se charge ensuite d’obtenir l’image nette partout (étapes S4, S6, S7 décrites plus haut). Les figures 2A et 2B illustrent le principe à la base du procédé, et correspondent à deux photographies extraites d’un ensemble de 500 images séquentielles qui correspondent à deux positions focales différentes (images 25 et 243 d’une succession d’images). En haut, les capillaires sur les deux côtés de la bordure proximale de l’ongle apparaissent nets tandis que ceux du centre sont flous. En bas l’image présente une situation inverse. La correspond à l’image entièrement nette, reconstituée, de l’ensemble de la bordure proximale de l’ongle. Les trois images en bas sont des zones correspondant aux régions de l’image globale située au-dessus qui ont été zoomées (x4). Cette image est reconstruite à partir de la séquence des images prises à différentes positions focales. Le processus de reconstruction peut engendrer des artéfacts comme l’apparition de petites bulles déformées visibles sur la gauche. Sur la à gauche, une série de douze petites images du même capillaire montrent l’importance de l’élimination des mouvements du doigt. Ces images ont été enregistrées avec une position de la mise au point proche de la valeur Z = 225 où ce capillaire apparait parfaitement net. Les mouvements du doigt introduiraient dans l’image finale reconstituée un flou. Alors que les six premières images de la partie de gauche, par exemple, montrent une relative immobilité, les six autres suivantes présentent un mouvement significatif. Sur la partie de droite de la , la même série d’images est présentée après réalisation de la première étape S6 du procédé de la , de stabilisation. En répétant ce traitement en se décalant horizontalement on obtient de nouveaux jeux d’images qui peuvent maintenant être compilées et assemblées sans problème. Il convient de noter que dans cette série, l’image 225 est la plus nette, mais que cette netteté reste acceptable même quand on s’écarte de 15 à 20 images. Cette acquisition et les traitements qui suivent, sont reproductibles dans le temps et donnent l’ensemble de la bordure proximale de l’ongle en une image. Ils permettent une comparaison objective des anomalies capillaires au cours de l’évolution de la maladie. L’amélioration de la reproductibilité dans le temps pourrait ainsi renforcer le pouvoir pronostique de la vidéocapillaroscopie et aider au diagnostic précoce des complications graves comme l’HyperTension Artérielle Pulmonaire (HTAP). Une corrélation a été établie entre des stades avancés à la capillaroscopie et la survenue des ulcères digitaux, avec la sévérité de l’atteinte cutanée et pulmonaire, mais aussi la réponse à certains traitements vasodilatateurs au cours de la sclérodermie systémique. Cependant la vidéocapillaroscopie n’a pas encore trouvé sa place en routine dans le suivi de la sclérodermie systémique du fait d’une faible reproductibilité de l’acquisition en lien avec une classification peu objective, mais actuellement utilisée dans les études cliniques en cours. Cette classification repose sur des paramètres qualitatifs pour définir trois stades d’activité (précoce : quelques rares mégacapillaires et hémorragies ; actif : nombreux mégacapillaires et hémorragies ; tardif : raréfaction capillaire diffuse, désorganisation architecturale et capillaire buissonnant). L’absence de paramètres quantitatifs mène à plusieurs interprétations possibles. Ce défaut d’objectivité est en grande partie expliqué par les limitations de l’acquisition ne permettant actuellement que la visualisation d’une petite partie du lit capillaire de la bordure de l’ongle à un instant donné : le décompte total des anomalies par doigt étudié est donc quasi-impossible. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples de réalisation ; elle s’étend à d’autres variantes. Ainsi, par exemple, les nombres de mini-images, leur taux de recouvrement, etc. sont donnés précédemment à titre d’exemples. Procédé d’acquisition et de traitement d’images de vaisseaux capillaires localisés à la base d’un ongle de doigt de main d’un patient, le procédé comprenant : - commander l’acquisition par une caméra d’une pluralité d’images successives de la base l’ongle en balayant un plan de netteté perpendiculairement à la base de l’ongle de telle façon qu’un ensemble de plans de netteté couvre des détails respectifs des capillaires de l’ongle, - subdiviser chaque image acquise en une pluralité de sous-images ayant des positions respectives correspondant à différentes régions d’image acquise, et pour chaque même région d’image, sélectionner, parmi les sous-images de cette même région, au moins une sous-image de plus fort contraste selon un critère choisi, caractérisant une portion nette d’image, et - reconstruire une image nette en chaque région à partir des sous-images sélectionnées. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on commande un déplacement de la caméra dans une direction perpendiculaire à la base de l’ongle et la caméra est commandée pour acquérir, pendant le déplacement, une pluralité d’images successives de la base de l’ongle, et dans lequel la caméra est réglée avec une focale constante pendant le déplacement, et telle que l’une au moins des images acquises est nette en un sommet de la base de l’ongle, et l’une au moins des images acquises est nette en des bords latéraux de la base de l’ongle. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on applique aux sous-images une transformée de Fourier pour obtenir un nombre de modes dans un domaine transformé quantifiant le contraste selon ledit critère choisi. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le nombre de modes de chaque sous-image est comparé à un seuil pour sélectionner, pour chaque région d’image, les sous-images dont le nombre de modes est supérieur audit seuil, une partie au moins des sous-images sélectionnées pour une région donnée étant moyennée pour obtenir une sous-image moyennée représentative d’une portion nette d’image correspondant à ladite région donnée. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel on estime une intercorrélation spatiale entre des sous-images d’une même région pour vérifier si aucun mouvement relatif de la base de l’ongle par rapport à la caméra ne s’est produit pendant le déplacement de la caméra, et dans le cas contraire d’un mouvement relatif constaté, on recherche un maximum d’intercorrélation spatiale entre les sous-images pour corriger par recalage, en fonction de ce maximum, des positions estimées de sous-images déterminées comme associées au mouvement relatif constaté. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, pour chaque image acquise, les sous-images de l’image acquise sont construites de sorte que deux sous-images adjacentes se recouvrent partiellement, et dans lequel la reconstruction de l’image nette en chaque région est menée par recherche d’un maximum de corrélation entre au moins une sous-image sélectionnée d’une première région d’image et au moins une sous-image sélectionnée d’une deuxième région d’image, adjacente à la première région. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les images sont acquises avec un éclairage par une pluralité de jeux de diodes électroluminescentes, chaque jeu émettant une même longueur d’onde, et dans lequel les jeux de diodes sont pilotés pour émettre des longueurs d’onde respectives différentes, en alternance et périodiquement, ladite caméra étant réglée pour acquérir les images en noir et blanc. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d’un circuit de traitement. Circuit de traitement programmé pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 7. Système d’acquisition et de traitement d’images de vaisseaux capillaires localisés à la base d’un ongle de doigt de main d’un patient, comportant au moins une caméra, ainsi qu’un circuit de traitement selon la revendication 9. Système selon la revendication 10, dans lequel la caméra comporte un objectif de type macro. Système selon l’une des revendications 10 et 11, comportant une pluralité de jeux de diodes électroluminescentes, chaque jeu émettant une même longueur d’onde, et les jeux de diodes émettant des longueurs d’onde respectives différentes, le circuit de traitement étant configuré pour commander un éclairage par les jeux de diodes en alternance et périodiquement. Système selon la revendication 12, dans lequel l’une au moins desdites longueurs d’onde est située dans l’infrarouge proche. Système selon l’une des revendications 10 à 13, comportant en outre un dispositif de maintien du doigt du patient dans un logement (LOG), fermé par une fenêtre transparente (FEN) faisant face à la caméra (CAM). Système selon la revendication 14, comportant en outre un rail de déplacement de la caméra (CAM) dans une direction perpendiculaire à ladite fenêtre (FEN), la caméra étant réglée avec une focale constante pendant le déplacement. Système selon l’une des revendications 14 et 15, dans lequel ledit logement (LOG) est conformé pour comporter de l’huile de paraffine.