Brevet FR3115108A1 — publié le 20220415

Détermination d’une grandeur caractérisant un milieu par tomographie contrainte Procédé de caractérisation d’un milieu, utilisant un algorithme d'inversion, au moins une image tomographique dudit milieu préalablement acquise et au moins une donnée, dite de contrainte, représentative d’au moins une grandeur standard dudit milieu ou de milieu(x) similaire(s) audit milieu, procédé dans lequel ledit algorithme d'inversion est utilisé pour extraire au moins une information de ladite au moins une image tomographique, et au moins une grandeur caractéristique d’au moins une propriété dudit milieu est déterminée à partir de ladite au moins une information extraite et en utilisant ledit algorithme d’inversion dont au moins un paramètre est modifié en fonction de ladite au moins une donnée de contrainte. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Détermination d’une grandeur caractérisant un milieu par tomographie contrainte La présente invention concerne les procédés et systèmes pour la caractérisation d’un milieu sous test. La tomographie est une technique d’imagerie par micro-ondes utilisée dans de nombreux domaines dont l’imagerie médicale, la géophysique et la mécanique des matériaux. Cette technique permet de reconstruire le volume d’un objet à partir d’une série de mesures effectuées depuis l’extérieur de cet objet, notamment à l’aide de capteurs, et reconstruisant certaines propriétés de l’intérieur de l’objet. De manière connue, les tomographes sont composés d’éléments rayonnants servant à éclairer le domaine sous test et d'un ou plusieurs éléments récepteurs capables de capter le champ diffusé par le domaine sous test. Étant donné que les micro-ondes peuvent pénétrer à l'intérieur des matériaux diélectriques, des informations concernant la structure interne de l’objet testé peuvent être récupérées à partir des données mesurées en champ diffusé. Les éléments rayonnants peuvent être des antennes et le champ diffusé peut être capté par ces antennes commandées par une carte de commutation commandée par ordinateur connectée à un analyseur de réseau vectoriel (VNA). Les données acquises sont ensuite traitées avec un algorithme d'inversion ou de reconstruction dont le but final est de récupérer une carte spatiale des propriétés diélectriques de l’intérieur de l’objet, telles que la permittivité diélectrique ou la conductivité électrique. Il existe différents algorithmes d’inversion qui peuvent être classés en deux catégories : les algorithmes analytiques, basés sur une représentation continue du problème par formule mathématique, par exemple la transformée de Radon. Souvent simples et rapides, ils ne prennent généralement pas en compte la nature statistique de la mesure; et les algorithmes algébriques, basés sur une représentation discrète, souvent matricielle, du problème. Plutôt plus élaborés, ils permettent l'utilisation d'un modèle direct obtenu par simulation numérique et utilisent une modélisation statistique de la mesure pour inverser le problème grâce à des méthodes probabilistes, à partir de critères tels que le maximum de vraisemblance ou le maximum a posteriori et selon des méthodes itératives telles que l'algorithme espérance-maximisation. Des exemples de tomographes et d’algorithmes d’inversion sont décrits dans les articles IEEE 2018 « Design and Experimental Test of a Microwave System for Quantitative Biomedical Imaging » , Springer 2017 « A numerical study concerning brain stroke detection by microwave imaging systems » et Journal of Imaging 2018 « A Tomograph Prototype for Quantitative Microwave Imaging : Preliminary Experimental Results ». Il y a eu ces dernières années un intérêt croissant pour l'utilisation des tomographes dans des applications biomédicales, à la fois pour la thérapie et pour le diagnostic. En particulier, pour le suivi de paramètres cibles délicats comme la glycémie, l’approche tomographique présente l’avantage d’être une solution non-invasive, qui est une alternative intéressante aux solutions invasives qui peuvent être contraignantes et douloureuses, et impliquer un risque non négligeable d’infections et d’allergies. Cependant, l’image obtenue par tomographie classique n’est pas suffisante pour obtenir des informations précises sur le paramètre cible permettant la caractérisation du milieu sous test. Il existe un besoin pour perfectionner encore les méthodes de caractérisation d’un milieu utilisant une technique tomographique, notamment en vue de caractériser avec précision une grandeur caractéristique du milieu sous test. L’invention vise à répondre à cet objectif et elle y parvient, selon l’un de ses aspects, grâce à un procédé de caractérisation d’un milieu, utilisant un algorithme d'inversion, au moins une image tomographique dudit milieu préalablement acquise et au moins une donnée, dite de contrainte, représentative d’au moins une grandeur standard dudit milieu ou de milieu(x) similaire(s) audit milieu, procédé dans lequel ledit algorithme d'inversion est utilisé pour extraire au moins une information de ladite au moins une image tomographique, et au moins une grandeur caractéristique d’au moins une propriété dudit milieu est déterminée à partir de ladite au moins une information extraite et en utilisant ledit algorithme d’inversion dont au moins un paramètre est modifié en fonction de ladite au moins une donnée de contrainte. Ledit au moins un paramètre de l’algorithme d'inversion peut être remplacé par ladite au moins une donnée de contrainte. L’algorithme d’inversion est ainsi avantageusement contraint par la ou les données de contrainte pour converger vers la détermination de la grandeur caractéristique souhaitée. La grandeur caractéristique peut être une grandeur électromagnétique, telle que la permittivité diélectrique ou la perméabilité magnétique, ou un paramètre physiologique tel que la glycémie. Les données de contrainte, appelées également « données a priori », sont les grandeurs caractérisant le milieu dans des conditions standard, servant à orienter l’algorithme vers la détermination de la grandeur caractéristique, et dont les valeurs sont inférieures à des seuils prédéterminés. Dans le cas de la glycémie, on peut inclure les seuils de teneur en glucose sanguin pathologiques, et ainsi fournir une variation de cette donnée. Pour un sujet sain, le seuil peut être de 1gr/litre. Le seuil de 0.8gr/litre caractérise l’hypoglycémie, et 1.2 gr/litre correspond à l’hyperglycémie. Les variations de la grandeur diélectrique sont de l’ordre de 1 à 10%, offrant une mesure fine. Grâce à l’invention, l’algorithme utilisé est renforcé par les données dites de contrainte, permettant ainsi d’alimenter une base de données évolutive et d’accroître la vitesse de convergence des calculs, augmentant la précision de détermination de ladite grandeur caractéristique. De préférence, plusieurs images préalablement acquises sont utilisées pour former une séquence d’information comprenant également la ou les données de contrainte, notamment par concaténation, ladite séquence d’information étant utilisée pour la détermination de ladite au moins une grandeur caractéristique, la séquence d’information étant notamment obtenue par un apprentissage « deep learning » . Les séquences d’information obtenues peuvent être enregistrées dans une base de données au fur et à mesure des acquisitions, ladite base de données étant utilisée dans la mise en œuvre du procédé selon l’invention. Algorithme d’inversion Tout algorithme d’inversion du type algorithme du gradient ou algorithme de Gauss-Newton peut être utilisé pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention. Des exemples sont donnés dans les publications Elsevier 2019 « Microwave tomographic imaging of cerebrovascular accidents by using high-performance computing » et IEEE 2018 « Examination of the Sensitivity Matrix During the Iterative Reconstruction Process for Microwave Tomography » . Un autre exemple d’algorithme d’inversion est celui décrit dans la publication IEEE 2018 « Design and Experimental Test of a Microwave System for Quantitative Biomedical Imaging » , à la section III. Un exemple de contrainte pouvant être appliquée à cet algorithme est de donner des valeurs extrêmes à la permittivité. Autrement dit, il est possible de contraindre la permittivité à ne varier que dans un intervalle bien défini, en fonction de la grandeur caractéristique cible. Par ailleurs, le principe de base de l’algorithme d’inversion décrit dans l’article IEEE 2020 « An Algorithm to Image Individual Phase Fractions of Multiphase Flows Using Electrical Capacitance Tomography » est la minimisation d’une fonction coût conventionnelle. Grandeurs et données de contrainte La ou les grandeurs standard du milieu peuvent être des cartographies ou des images dudit milieu ou de milieu(x) similaire(s) audit milieu, ou des valeurs expérimentales associées à ladite au moins une propriété du milieu ou de milieu(x) similaire(s). La propriété du milieu peut être une grandeur physico-chimique choisie parmi la concentration, la température, la pression, la viscosité, la vitesse du flux d’un liquide traversant le milieu. La ou les informations issues des images tomographiques peuvent être des grandeurs caractérisant le milieu sous test, à l’instant de l’acquisition de l’image. Dans un mode de réalisation préféré, la grandeur caractéristique est un paramètre physiologique, en particulier la glycémie. Dans ce cas, au moins une information issue de l’image de la section d’un bras et la ou les données de contrainte représentatives de grandeurs diélectriques de tissu(s) sain(s) peuvent être utilisées pour déterminer une valeur de glycémie, l’algorithme d’inversion étant contraint par la ou les données de contrainte pour converger vers la mesure de ladite glycémie. Cela permet de détecter les variations de la glycémie et de diagnostiquer d’une façon précise une hypoglycémie ou une hyperglycémie. La grandeur caractéristique peut être le taux de lactate dans le sang. Des capteurs micro-ondes pour une mesure non-invasive du taux de lactate dans le sang sont décrits dans la publication IEEE 201 7 « Non-Invasive Measurement of Blood Lactate in Humans using Microwave Sensors » Comme le lactate est produit lors d’un effort musculaire intense lorsque l’apport en oxygène aux tissus musculaires devient insuffisant, il peut en résulter des conditions d’hypoxie tissulaire. Dans ce cas, au moins une information issue de l’image de la section d’un bras et la ou les données de contrainte représentatives de grandeurs diélectriques de tissu(s) sain(s) peuvent être utilisées pour déterminer une valeur de lactate, l’algorithme d’inversion étant contraint par la ou les données de contrainte pour converger vers la mesure dudit taux de lactate dans le sang. Cela permet de détecter les variations du lactate et de diagnostiquer d’une façon précise une éventuelle hypoxie tissulaire. Dans un autre mode de réalisation préféré, la grandeur caractéristique est le taux d’un produit polluant dans un milieu d’extraction, notamment un liquide, un objet ou un sol. Dans ce cas, ladite au moins une donnée de contrainte est une grandeur diélectrique ou la valeur d’une propriété du milieu d’extraction ou de milieu(x) similaire(s), telle que la température, la pression, ou la vitesse du flux. Cela permet de détecter des variations liées potentiellement à la présence du produit polluant dans le liquide, afin de diagnostiquer un mélange de biocarburants. Le produit polluant peut être l’eau et le milieu d’extraction un hydrocarbure, notamment dans un tuyau. Système L’invention a encore pour objet, selon un autre de ses aspects, un système de caractérisation d’un milieu sous test, pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention, le système comportant : un réseau de capteurs tomographiques connectés au milieu sous test, un boîtier de commutation relié aux capteurs, et une unité de traitement comprenant un circuit intégré configuré pour exécuter un algorithme d’inversion, pour extraire au moins une information de ladite au moins une image tomographique par le biais dudit algorithme d'inversion, et pour déterminer une grandeur caractéristique d’au moins une propriété dudit milieu à partir de ladite au moins une information extraite et en utilisant ledit algorithme d’inversion dont au moins un paramètre est modifié en fonction d’au moins une donnée, dite de contrainte, représentative d’au moins une grandeur standard dudit milieu ou de milieu(x) similaire(s) audit milieu. Le système de capteurs selon l’invention est entièrement non invasif, simple à utiliser et fournit des données cibles plus précises et plus fiables. Le circuit intégré est de préférence configuré pour exécuter un algorithme d’inversion, la ou les données de contrainte étant utilisées comme paramètres dudit algorithme d'inversion pour le traitement de la ou desdites informations. De préférence, les capteurs sont des transducteurs électromagnétiques, notamment des antennes à champ très proche. Les transducteurs peuvent comporter au moins un transmetteur et au moins un récepteur. Par exemple, si N est le nombre total de transducteurs, n d’entre eux sont dédiés à la transmission, avec 0 Les N transducteurs peuvent fonctionner à l’émission et/ou à la réception. Lorsque l’un d’entre eux est choisi pour l’émission, les (N-1) autres sont en mode récepteur. Ensuite, un deuxième est choisi pour l’émission et le reste sont récepteurs, et ainsi de suite selon une permutation circulaire du rôle des N transducteurs. De préférence, le boîtier de commutation comporte des commutateurs assurant qu’un même transducteur peut être tantôt transmetteur tantôt récepteur. L’unité de traitement est préférentiellement configurée pour créer une séquence d’information formée par les images provenant du réseau de capteurs et la ou les données de contrainte, ladite séquence d’information étant utilisée pour la détermination de ladite grandeur caractéristique d’au moins une propriété du milieu. De préférence, le réseau de capteurs est attaché à un support périphérique autour d’une partie du corps, notamment un brassard autour du bras, un bracelet autour du poignet ou une ceinture autour de l’abdomen, que l’utilisateur porte pour surveiller les variations d’un paramètre physiologique de son corps, notamment la glycémie. Ce brassard a l’avantage d’être confortable à porter et ne nécessite aucune invasion du corps. Dans le cas de la détermination du taux d’un produit polluant dans un milieu d’extraction, en particulier dans un fluide à l’intérieur d’un tuyau, le réseau de capteurs est positionné sur la périphérie interne ou externe du tuyau. L’unité de traitement peut être configurée pour utiliser des algorithmes dits de d’apprentissage ou de « deep learning », notamment par le biais de réseau(x) de neurones, notamment à convolutions, et/ou de classifieurs, notamment de type séparateur à vaste marge (SVM), de type Softamx ou RBF à noyau gaussien. Produit program me d’ordinateur L’invention a encore pour objet, selon un autre de ses aspects, un produit programme d’ordinateur pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention, de caractérisation d’un milieu, utilisant un algorithme d'inversion, au moins une image tomographique dudit milieu préalablement acquise et au moins une donnée, dite de contrainte, représentative d’au moins une grandeur standard dudit milieu ou de milieu(x) similaire(s) audit milieu, le produit programme d’ordinateur comportant un support et enregistrées sur ce support des instructions lisibles par un processeur pour que, lorsqu’exécutées, ledit algorithme d'inversion est utilisé pour extraire au moins une information de ladite au moins une image tomographique, et au moins une grandeur caractéristique d’au moins une propriété dudit milieu est déterminée à partir de ladite au moins une information extraite et en utilisant ledit algorithme d’inversion dont au moins un paramètre est modifié en fonction de ladite au moins une donnée de contrainte. L’invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d’exemples non limitatifs de mise en œuvre de celle-ci, et à l’examen du dessin annexé, sur lequel : la est un schéma bloc illustrant le principe du procédé selon l’invention, la représente de façon schématique un exemple de système de caractérisation d’un milieu sous test selon l’invention, la illustre schématiquement une vue en perspective latérale d’un milieu sous test homogène, la représente une vue de dessus du milieu sous test de la , la illustre schématiquement une vue en perspective latérale d’un milieu sous test non homogène, et la représente une vue de dessus du milieu sous test de la . Description détaillée La illustre un schéma bloc expliquant le principe du procédé selon l’invention. Un algorithme d’inversion sous contrainte, utilisé dans la méthode de tomographie du milieu sous test, reçoit en entrée des données de contrainte modifiant les paramètres dudit algorithme, ainsi qu’une image tomographique préalablement acquise dudit milieu. Cette image peut être acquise soit par le même algorithme d’inversion utilisé de manière classique sans aucune contrainte, ou alors par un autre algorithme d’inversion. L’image et les données de contrainte constituent deux contraintes orientant l’algorithme d’inversion vers la détermination d’une grandeur caractéristique cible. Exemple 1 On a représenté schématiquement à la un exemple de système de caractérisation d’un milieu sous test selon l’invention pour la détermination de la glycémie. Le système 1 comporte un brassard 3 que l’utilisateur porte autour du bras 4, un boîtier de commutation 5 et une unité de traitement 7. Le brassard 3 comporte un réseau de capteurs tomographiques 2 pour réaliser l’image tomographique de la section du bras 4. Dans cet exemple, les capteurs 2 sont des transducteurs électromagnétiques, tels que des antennes à champ très proche. Ces transducteurs peuvent être des transmetteurs et/ou récepteurs. Le boîtier de commutation 5 auquel sont reliés les capteurs 2 comporte des commutateurs assurant qu’un même transducteur peut être tantôt transmetteur tantôt récepteur. En outre, les phases de chaque alimentation de chaque transducteur peuvent être adaptées. Un tel transducteur peut comporter une antenne dipôle constituée de deux feuilles de métal séparées par un espace d'alimentation. L’unité de traitement 7 est configurée pour créer une séquence d’information formée par les images provenant du réseau de capteurs 2, et des données de contrainte qui peuvent être enregistrées dans une mémoire, non représentée sur la figure, reliée à l’unité de traitement. La séquence d’information est alors utilisée pour modifier les paramètres de l’algorithme d’inversion en vue de la détermination de la glycémie. L’unité de traitement 7 est de préférence connectée à un ordinateur 9 ayant un écran 8 où les résultats des calculs peuvent être affichés, notamment sous forme de graphe(s). Pour que le système de capteurs tomographiques fonctionne dans un environnement réel, autour du bras d'un patient dans l’exemple considéré, il doit être équipé d’un circuit intégré, non représenté, pour la génération et la gestion du signal en transmission et en réception. Ce circuit est avantageusement conçu de manière simplifiée autour d'une architecture similaire à celle d'un analyseur de réseau vectoriel miniaturisé et autonome. Exemple 2 Les figures 3a et 3b illustrent schématiquement un milieu sous test homogène, modélisé par un cylindre circulaire de révolution, pouvant être déformé suivant les cas de figure d’application, et pourvu de six antennes sur sa périphérie. La zone sous test 20 à l’intérieur du cylindre est homogène, c’est-à-dire qu’elle est constituée d’un seul matériau. Ce matériau peut être simple ou sous forme de mélange de matériaux miscibles (par exemple de l’eau mélangée à certains alcools comme de l'éthanol) ou inhomogènes (par exemple huile et eau). Les signaux mis en œuvre sont des signaux électromagnétiques avec des fréquences comprises entre quelques MHz et quelques GHz. Dans cet exemple, les valeurs cibles à déterminer sont des variations de grandeurs électromagnétiques de la zone sous test. Les données de contrainte sont les propriétés des matériaux initiaux ou des vitesses de déplacement de fluide. Un exemple de variation cible d’intérêt est l’apparition dans la zone sous test homogène d’une variation de concentration du mélange initial ou l’apparition d’un matériau extérieur, tel qu’un polluant, dans le matériau initial. Exemple 3 Les figures 4a et 4b, similaires aux figures 3a et 3b, représentent un milieu sous test hétérogène, dans lequel la zone sous test à l’intérieur du cylindre comprend des matériaux différents. Ceci est modélisé par deux cylindres différents se trouvant à l’intérieur du cylindre initial de façon à avoir trois zones distinctes 21, 22, 23, avec par conséquent trois valeurs différentes de grandeurs diélectriques. Une image ou des images de la zone sous test sont acquises et des valeurs standard connues de grandeurs électromagnétiques des matériaux sont combinées aux images acquises pour contraindre l’algorithme d’inversion. La ou les valeurs cibles à déterminer sont, dans cet exemple, les valeurs des grandeurs électromagnétiques variables au cours du temps. À l’état initial, tous les matériaux des trois zones 21, 22, 23 présentent des grandeurs électromagnétiques initiales dites standard, qui constituent les données de contrainte, et qui sont mémorisées pour être utilisées dans le procédé de caractérisation du milieu sous test selon l’invention. Dans le temps, l’un des trois, ou plusieurs de ces matériaux présentent des évolutions de grandeurs électromagnétiques. Le procédé selon l’invention permet de détecter les variations en tenant compte des donnés de contrainte, et de ou des images de la section transversale du milieu sous test. L’invention n’est pas limitée aux exemples de réalisation décrits ci-dessus. D’autres données de contrainte peuvent être utilisées, ainsi que d’autres algorithmes et/ou d'autres systèmes antennaires. L’invention s’applique de manière générale à la caractérisation et au diagnostic de mélanges liquides et/ou visqueux. Procédé de caractérisation d’un milieu, utilisant un algorithme d'inversion, au moins une image tomographique dudit milieu préalablement acquise et au moins une donnée, dite de contrainte, représentative d’au moins une grandeur standard dudit milieu ou de milieu(x) similaire(s) audit milieu, procédé dans lequel ledit algorithme d'inversion est utilisé pour extraire au moins une information de ladite au moins une image tomographique, et au moins une grandeur caractéristique d’au moins une propriété dudit milieu est déterminée à partir de ladite au moins une information extraite et en utilisant ledit algorithme d’inversion dont au moins un paramètre est modifié en fonction de ladite au moins une donnée de contrainte. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ledit au moins un paramètre de l’algorithme d'inversion est remplacé par ladite au moins une donnée de contrainte. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel plusieurs images préalablement acquises sont utilisées pour former une séquence d’information comprenant également la ou les données de contrainte, notamment par concaténation, ladite séquence d’information étant utilisée pour la détermination de ladite au moins une grandeur caractéristique d’au moins une propriété dudit milieu, la séquence d’information étant notamment obtenue par un apprentissage « deep learning » . Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la ou les grandeurs standard du milieu sont des cartographies ou des images dudit milieu ou de milieu(x) similaire(s) audit milieu, ou des valeurs expérimentales associées à ladite au moins une propriété du milieu ou de milieu(x) similaire(s). Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la propriété du milieu étant une grandeur physico-chimique choisie parmi la concentration, la température, la pression, la viscosité, la vitesse du flux d’un liquide traversant le milieu. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la grandeur caractéristique est une grandeur électromagnétique telle que la permittivité diélectrique ou la perméabilité magnétique. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la grandeur caractéristique est un paramètre physiologique. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le paramètre physiologique est la glycémie. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel au moins une information issue de l’image de la section d’un bras et la ou les données de contrainte représentatives de grandeurs diélectriques de tissu(s) sain(s) sont utilisées pour déterminer une valeur de glycémie, l’algorithme d’inversion étant contraint par la ou les données de contrainte pour converger vers la mesure de ladite glycémie. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le paramètre physiologique est le taux de lactate dans le sang. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel au moins une information issue de l’image de la section d’un bras et la ou les données de contrainte représentatives de grandeurs diélectriques de tissu(s) sain(s) sont utilisées pour déterminer une valeur de lactate, l’algorithme d’inversion étant contraint par la ou les données de contrainte pour converger vers la mesure dudit taux de lactate dans le sang. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la grandeur caractéristique est le taux d’un produit polluant dans un milieu d’extraction, notamment un liquide, un objet ou un sol. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite au moins une donnée de contrainte est une grandeur diélectrique ou la valeur d’une propriété du milieu d’extraction ou de milieu(x) similaire(s), telle que la température, la pression, ou la vitesse du flux. Procédé selon la revendication 12 ou 13, dans lequel le produit polluant est l’eau et le milieu d’extraction est un hydrocarbure, notamment dans un tuyau. Système (1) de caractérisation d’un milieu sous test, pour la mise en œuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, le système comportant : un réseau de capteurs tomographiques (2) connectés au milieu sous test, un boîtier de commutation (5) relié aux capteurs (2), et une unité de traitement comprenant un circuit intégré configuré pour exécuter un algorithme d’inversion, pour extraire au moins une information de ladite au moins une image tomographique par le biais dudit algorithme d'inversion, et pour déterminer une grandeur caractéristique d’au moins une propriété dudit milieu à partir de ladite au moins une information extraite et en utilisant ledit algorithme d’inversion dont au moins un paramètre est modifié en fonction d’au moins une donnée, dite de contrainte, représentative d’au moins une grandeur standard dudit milieu ou de milieu(x) similaire(s) audit milieu. Système selon la revendication précédente, dans lequel le circuit intégré est configuré pour remplacer ledit au moins un paramètre de l’algorithme d'inversion par ladite au moins une donnée de contrainte. Système selon la revendication 15 ou 16, dans lequel les capteurs (2) sont des transducteurs électromagnétiques, notamment des antennes à champ très proche. Système selon la revendication précédente, dans lequel les transducteurs comportent des transmetteurs et/ou des récepteurs. Système selon l'une quelconque des revendications 15 à 18, dans lequel le boîtier de commutation (5) comporte des commutateurs assurant qu’un même transducteur peut être tantôt transmetteur tantôt récepteur. Système selon l'une quelconque des revendications 15 à 19, dans lequel l’unité de traitement (7) est configurée pour créer une séquence d’information formée par les images provenant du réseau de capteurs (2) et la ou les données de contrainte, ladite séquence d’information étant utilisée pour la détermination de ladite grandeur caractéristique d’au moins une propriété du milieu. Système selon l'une quelconque des revendications 15 à 20, dans lequel le réseau de capteurs est attaché à un support périphérique autour d’une partie du corps, notamment un brassard (3) épousant la forme du bras, que l’utilisateur porte pour surveiller les variations d’un paramètre physiologique de son corps. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par un ordinateur pour mettre en œuvre des étapes du procédé tel que défini à l’une quelconque des revendications 1 à 14, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.