Brevet FR3128627A1 — publié le 20230505

Système de caractérisation (101) d’une région d’intérêt d’un tissu biologique comprenant : un dispositif de visée (110) configuré pour produire une image en réflexion d’une surface élémentaire du tissu biologique ; un dispositif d’analyse microscopique (120) configuré pour détecter selon un motif de détection inclus dans ladite surface élémentaire, un faisceau lumineux émis par le tissu biologique en réponse à un éclairage du tissu biologique et générer une information d’analyse microscopique, et pour déterminer à partir de ladite information d’analyse microscopique un paramètre de caractérisation du tissu; un module de traitement (140) configuré pour combiner une pluralité d’images de surface élémentaires pour produire une image de surface de la région d’intérêt et produire un élément de cartographie du paramètre de caractérisation; un module d’affichage (150) configuré pour afficher une cartographie du tissu comprenant ledit élément de cartographie, ladite cartographie étant repérée par rapport à ladite image de surface. FIG. 1B Systèmes et procédés de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique La présente description concerne des systèmes et procédés de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique, et s’applique notamment à la caractérisation d’une région d’intérêt de la peau dans le cadre d’une exérèse. Etat de la technique Dans le cadre par exemple de l’exérèse d’une tumeur de la peau, il est important pour le chirurgien de caractériser au mieux l’étendue de la tumeur afin d’extraire l’intégralité du tissu tumoral tout en limitant l’extraction du tissu sain autour de la tumeur. On appelle généralement « marges chirurgicales » ou « marges d’exérèse » les contours d’une étendue spatiale qui englobe la région du tissu à extraire. Les marges d’exérèse doivent également avantageusement prendre en compte la présence de lésion en profondeur dans la peau. De façon générale, on connaît des méthodes optiques pour déterminer les marges d’exérèse en chirurgie. Ainsi par exemple, l’article de A. Alfonso-Garcia et al. [Réf. 1] décrit, en neurochirurgie, une technique d’imagerie basée sur une fluorescence multi-photonique FLIm (pour « Fluorescence Liftetime Imaging ») qui permet d’identifier, en temps réel pendant une intervention chirurgicale, des régions du cerveau atteintes d’une tumeur et les régions saines, afin de délimiter les marges chirurgicales. Plus précisément, la région d’intérêt est filmée au moyen d’une caméra. Une analyse de fluorescence FLIm est effectuée en parallèle au moyen d’une fibre optique déplacée par un opérateur au niveau de la région d’intérêt, la fibre optique permettant le transport du faisceau lumineux d’excitation ainsi que la collection du signal de fluorescence. Un paramètre caractéristique de l’analyse par fluorescence FLIm , à savoir la durée de vie de fluorescence codée en couleur, est superposé aux images vidéo afin de présenter à l’opérateur une vue en réalité augmentée de la région d’intérêt. Une telle technique est cependant difficilement adaptable à l’exérèse de tumeurs de la peau du fait de la précision requise pour la délimitation des marges d’exérèse, d’une part car il n’y a pas de résolution en profondeur du signal de fluorescence dans la technique décrite ci-dessus et d’autre part car il peut y avoir des erreurs de positionnement entre les images de surface acquises par la caméra et la représentation du paramètre caractéristique de la fluorescence, du fait de bougés inévitables du tissu biologique à analyser. Dans la demande de brevet publiée WO2020087164 [Réf. 2], des images de tomographie par cohérence optique ou images OCT pour « optical Coherence Tomography » sont utilisées pour délimiter les marges d’exérèse de tissus ablatés, par exemple pour déterminer si une tumeur a été intégralement extraite, notamment dans les interventions de chirurgie mammaire conservatrice. Un réseau de neurones convolutif ou CNN pour « Convolutional neural network » est formé pour reconnaitre dans les images OCT une probabilité de présence d’anomalies dans la région explorée. Les images OCT peuvent être tridimensionnelles, ce qui permet de prendre aussi en compte les régions tumorales en profondeur pour la détermination des marges d’exérèse. Une image annotée de l’image tridimensionnelle ainsi acquise peut être générée, avec une indication sur la probabilité d’anomalies dans la région d’intérêt. Cependant, la méthode décrite dans la [Réf.2] est adaptée à des applications ex vivo et ne serait pas adaptée à des applications i n vivo . D’une part parce que l’acquisition de l’ensemble des images à partir desquelles l’analyse est faite est longue (typiquement plusieurs minutes). D’autre part parce que même si des outils d’intelligence artificielle sont utilisés pour la reconnaissance d’anomalies dans les images OCT, ces images resteraient difficiles à interpréter pour un praticien dans le cadre d’une caractérisation in vivo , lors de laquelle les praticiens sont habitués à observer des images de surface. La présente description propose des systèmes et procédés de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique, permettant en particulier une caractérisation in vivo pour guider une exérèse facilement, notamment une caractérisation de la peau, qui permette tout à la fois d’avoir une excellente précision et d’être interprétable facilement par un praticien. Dans la présente description, le terme « comprendre » signifie la même chose que « inclure », « contenir », et est inclusif ou ouvert et n’exclut pas d’autres éléments non décrits ou représentés. En outre, dans la présente description, le terme « environ » ou « sensiblement » est synonyme de (signifie la même chose que) présentant une marge inférieure et/ou supérieure de 10%, par exemple 5%, de la valeur respective. Selon un premier aspect, la présente description concerne un système de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique, comprenant : - un dispositif de visée comprenant : - un dispositif d’éclairage plein champ configuré pour éclairer le tissu biologique dans une première bande spectrale ; - un détecteur bidimensionnel comprenant une aire de détection; - un dispositif d’imagerie plein champ comprenant un premier axe optique et configuré pour conjuguer optiquement une surface élémentaire du tissu biologique avec ladite aire de détection du détecteur bidimensionnel, le détecteur bidimensionnel produisant, en fonctionnement, une image en réflexion de ladite surface élémentaire; - un dispositif d’analyse microscopique comprenant : - un objectif de microscope comprenant un deuxième axe optique, solidaire mécaniquement du premier axe optique; - une voie d’éclairage configurée pour éclairer le tissu biologique selon un premier motif d’éclairage inclus dans ladite surface élémentaire, et dans une deuxième bande spectrale; - une voie de détection comprenant ledit objectif de microscope, ladite voie de détection étant configurée pour détecter selon un motif de détection inclus dans ladite surface élémentaire, un faisceau lumineux émis par le tissu biologique en réponse audit éclairage du tissu biologique et générer une information d’analyse microscopique; - un premier module de traitement configuré pour déterminer à partir de ladite information d’analyse microscopique au moins un premier paramètre de caractérisation du tissu biologique en un nombre de points donné dudit motif de détection ; - un deuxième module de traitement configuré pour - combiner par mosaïquage une pluralité d’images de surface élémentaires acquises successivement par déplacement du dispositif d’imagerie plein champ de la voie de visée et présentant un recouvrement partiel, pour produire une image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt et - produire au moins un premier élément de cartographie dudit au moins un premier paramètre de caractérisation, à partir de la détermination dudit au moins un premier paramètre de caractérisation pour au moins une partie des images de surface élémentaires de la dite pluralité d’images de surface élémentaires; - un module d’affichage configuré pour afficher une cartographie du tissu comprenant au moins ledit premier élément de cartographie, ladite cartographie étant repérée par rapport à ladite image de surface. Dans la présente description, le motif d’éclairage dépend de la voie d’éclairage de la voie d’analyse microscopique et peut comprendre un point d’éclairage, une ligne d’éclairage ou une surface d’éclairage, par exemple une surface rectangulaire résultant du balayage d’un point d’éclairage ou d’une ligne d’éclairage. Un point d’éclairage est défini plus précisément comme le motif de diffraction résultant de la focalisation, par l’objectif de microscope de la voie d’analyse microscopique, d’un faisceau de lumière collimaté incident sur ledit objectif. Le motif d’éclairage peut également comprendre une surface d’éclairage qui ne résulte pas d’un balayage, par exemple une surface à géométrie circulaire, dans le cas d’une voie d’analyse microscopique plein champ. Le faisceau lumineux émis par le tissu biologique en réponse à l’éclairage de l’échantillon peut être un faisceau réfléchi, rétrodiffusé, ou résultant d’un processus d’émission à une autre longueur d’onde (par exemple fluorescence, diffusion Raman, etc.) Par ailleurs, une surface élémentaire est définie par le champ dans l’espace objet du dispositif d’imagerie plein champ du dispositif de visée, appelé « champ effectif » dans la présente description. Une surface élémentaire est par exemple définie par un cercle lorsque par exemple le champ effectif est limité par les optiques du dispositif de visée, ou par un rectangle lorsque le champ effectif est limité par l’aire de détection du détecteur bidimensionnel du dispositif de visée. Une image d’une surface élémentaire produite par le dispositif de visée est également appelée « image de visée » dans la présente description. Le motif de détection est inclus dans la surface élémentaire produite par le dispositif de visée et est inclus dans le motif d’éclairage ou est du même ordre de grandeur, et dépend de la voie de détection du dispositif d’analyse microscopique. Le motif de détection peut comprendre un point de détection, une ligne de détection ou une surface de détection, par exemple une surface rectangulaire résultant du balayage d’une ligne, ou, dans le cas d’une voie d’analyse microscopique plein champ, une surface conjuguée optiquement avec une aire de détection d’un détecteur. Un point de détection est ici défini dans l’espace objet par une zone élémentaire conjuguée optiquement avec un détecteur élémentaire d’un détecteur de la voie de détection du dispositif d’analyse microscopique. Le système de caractérisation selon le premier aspect, du fait de la combinaison originale des caractéristiques, permet un repérage d’une cartographie d’au moins un premier paramètre de caractérisation du tissu par rapport à une image de surface de la région d’intérêt, avec une excellente précision, c’est-à-dire à mieux que quelques microns. Par exemple, dans des exemples de réalisation, le module d’affichage est configuré pour afficher en outre ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, l’image de surface de la région d’intérêt étant facilement interprétable par un praticien. Dans d’autres exemples de réalisation, le module d’affichage est configuré pour afficher en outre une autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, acquise par un autre système d’imagerie, par exemple une image dermoscopique acquise par un dermatoscope, et repérée par rapport à l’image de surface de la région d’intérêt acquise par le système de caractérisation selon le premier aspect. Par exemple, dans des exemples de réalisation, le module d’affichage est configuré pour que ladite cartographie du tissu soit affichée de façon superposée à ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ou de façon superposée à une autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, acquise par un autre système d’imagerie et repérée par rapport à l’image de surface de la région d’intérêt acquise par le système de caractérisation selon le premier aspect. Dans d’autres exemples de réalisation, le module d’affichage peut être configuré pour que ladite cartographie du tissu soit affichée de façon juxtaposée à ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, ou de façon juxtaposée à une autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, acquise par un autre système d’imagerie et repérée par rapport à l’image de surface de la région d’intérêt acquise par le système de caractérisation selon le premier aspect. Dans ces exemples de réalisation, le module d’affichage est configuré en outre pour représenter à la fois, dans ladite cartographie du tissu et dans l’image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, un curseur commun, c’est-à-dire un élément graphique configuré pour repérer la même position spatiale sur la cartographie et ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt. Bien entendu, le module d’affichage peut être configuré pour fonctionner dans l’un et/ou l’autre des exemples de réalisation décrits ci-dessus, au choix d’un utilisateur. Dans tous les cas, une exérèse est facilitée car le praticien peut identifier facilement et précisément, au niveau de la surface du tissu, le contour d’une zone d’intérêt, par exemple le contour d’une tumeur, même non directement visible en surface. Cette précision est rendue possible notamment du fait de la solidarité mécanique entre le premier axe optique du dispositif d’imagerie plein champ du dispositif de visée et le deuxième axe optique de l’objectif de microscope du dispositif d’analyse microscopique. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, le dispositif d’imagerie plein champ du dispositif de visée comprend ledit objectif de microscope. Dans ces exemples de réalisation, le premier axe optique et le deuxième axe optique sont confondus, ce qui permet d’avoir un système de caractérisation plus compact tout en bénéficiant d’une image de visée de qualité puisqu’elle est obtenue avec l’objectif de microscope. Par ailleurs, le repérage de la cartographie dudit au moins un premier paramètre de caractérisation sur l’image de surface est simplifié. Dans d’autres exemples de réalisation, le dispositif d’imagerie plein champ du dispositif de visée ne comprend pas l’objectif de microscope du dispositif d’analyse microscopique. Dans ce cas cependant, la solidarité mécanique du premier axe optique et du deuxième axe optique permettra de repérer le motif de détection dans l’image de visée et ainsi de repérer la cartographie du tissu en fonction dudit au moins un premier paramètre sur l’image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt. Dans des exemples de réalisation, la première bande spectrale du dispositif d’éclairage plein champ du dispositif de visée et la deuxième bande spectrale de la voie d’éclairage du dispositif d’analyse microscopique diffèrent au moins partiellement. Cela permet dans des exemples de réalisation de filtrer au moins partiellement la lumière provenant de la voie d’éclairage du dispositif d’analyse microscopique et incidente dans le dispositif de visée ou inversement, de filtrer au moins partiellement la lumière provenant du dispositif d’éclairage plein champ du dispositif de visée et incidente dans le système d’analyse microscopique. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, le dispositif d’éclairage plein champ de la voie de visée comprend une pluralité de sources lumineuses agencées sur une périphérie d’une face distale de l’objectif de microscope, c’est-à-dire la face de l’objectif de microscope dans l’espace du tissu biologique. Cette configuration permet un éclairage direct du tissu biologique. Bien entendu, d’autres configurations sont possibles pour le dispositif d’éclairage plein champ de la voie de visée. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, la voie d’éclairage du dispositif d’analyse microscopique est configurée pour éclairer le tissu biologique à travers l’objectif de microscope. Dans d’autres exemples de réalisation, un éclairage direct du tissu biologique est possible, sans passer à travers l’objectif de microscope, par exemple au moyen de fibres optiques. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, ladite voie d’analyse microscopique est une voie d’imagerie confocale et/ou d’imagerie tomographique par cohérence optique et ladite information d’analyse microscopique du tissu biologique comprend au moins une image du tissu biologique. Par exemple, la voie d’analyse microscopique est une voie d’imagerie tomographique par cohérence optique telle que décrite dans l’état de l’art et est configurée pour former des images B-Scans , C-Scans (ou images en face ) du tissu biologique ou des images 3D du tissu biologique. De façon connue, une image en coupe du tissu biologique dite « B-Scan », est une image formée dans un plan parallèle à l’axe optique de l’objectif de microscope ; une image en coupe de l’échantillon dite « C -Scan », ou image en face , est une image formée dans un plan perpendiculaire à l’axe optique de l’objectif de microscope, et une image 3D du tissu biologique résulte de l’acquisition d’une pluralité d’images B-Scans ou d’images C-Scans et permet ainsi une analyse du tissu biologique dans un volume. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, ladite voie d’analyse microscopique est une voie d’analyse spectroscopique et ladite information d’analyse microscopique du tissu biologique comprend au moins un spectre dudit faisceau lumineux émis par l’échantillon en au moins un point de l’échantillon. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, ledit au moins un premier paramètre de caractérisation du tissu biologique en fonction duquel le premier module de traitement génère à partir de ladite information d’analyse microscopique une cartographie du tissu est un paramètre choisi parmi : une mesure morphologique, une mesure cytologique, une mesure optique, une mesure caractérisant une composition chimique, une mesure mécanique, une combinaison de ces mesures, un score de caractérisation de l’état du tissu, par exemple basé sur l’une au moins de ces mesures, par exemple un score indiquant une probabilité de présence d’une lésion, par exemple une lésion de nature prédéterminée. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, ledit premier module de traitement de ladite information d’analyse microscopique comprend un module d’intelligence artificielle, par exemple basé sur un modèle d’apprentissage profond (« deep learning ») utilisant des réseaux de neurones. Selon un deuxième aspect, la présente description comprend des procédés de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique mis en œuvre par l’un quelconque des exemples de réalisation des systèmes selon le premier aspect. Ainsi, la présente description comprend selon un deuxième aspect un procédé de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique, comprenant : - l’acquisition d’une pluralité d’images en réflexion de surfaces élémentaires de ladite région d’intérêt du tissu biologique, au moyen d’un dispositif de visée, le dispositif de visée comprenant un détecteur bidimensionnel avec une aire de détection et un dispositif d’imagerie plein champ comprenant un premier axe optique, les images de surfaces élémentaires acquises successivement présentant un recouvrement partiel, l’acquisition d’une image d’une surface élémentaire comprenant : - l’éclairage plein champ de ladite surface élémentaire dans une première bande spectrale ; - la conjugaison optique de ladite surface élémentaire avec ladite aire de détection du détecteur bidimensionnel pour générer l’image de ladite surface élémentaire ; - pour chaque image d’une surface élémentaire d’une pluralité desdites images de surfaces élémentaires ainsi acquises, une analyse microscopique du tissu biologique au niveau de ladite surface élémentaire, au moyen d’un dispositif d’analyse microscopique comprenant un objectif de microscope avec un deuxième axe optique solidaire mécaniquement du premier axe optique, ladite analyse microscopique comprenant : - l’éclairage du tissu biologique selon un premier motif d’éclairage donné inclus dans ladite surface élémentaire et dans une deuxième bande spectrale; - la détection, selon un motif de détection inclus dans ladite surface élémentaire, d’un faisceau lumineux émis par le tissu biologique en réponse audit éclairage du tissu biologique pour produire une information d’analyse microscopique; - le traitement de ladite information d’analyse microscopique pour déterminer à partir de ladite information d’analyse microscopique au moins un premier paramètre de caractérisation du tissu biologique en un nombre de points donné dudit motif de détection; - la combinaison par mosaïquage desdites images de surface de la pluralité des images de surface pour produire une image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ; - la production d’au moins un premier élément de cartographie à partir dudit au moins un premier paramètre de caractérisation déterminé pour au moins une partie des images de surface élémentaires de la dite pluralité d’images de surface élémentaires; - l’affichage d’une cartographie du tissu comprenant au moins ledit premier élément de cartographie, ladite cartographie étant repérée par rapport à ladite image de surface. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, le procédé de caractérisation comprend en outre l’affichage de ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ou d’une autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, acquise par un autre procédé d’imagerie et repérée par rapport à l’image de surface de la région d’intérêt acquise au moyen du procédé selon le deuxième aspect. Par exemple, ladite cartographie du tissu est affichée de façon superposée à ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ou de façon superposée à ladite autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt. Dans d’autres exemples de réalisation, ladite cartographie du tissu est affichée de façon juxtaposée à ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, ou de façon juxtaposée à ladite autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, un curseur commun étant en outre représenté dans ladite cartographie du tissu et dans ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ou dans ladite autre image. Le curseur commun est par exemple un élément graphique configuré pour repérer la même position spatiale sur la cartographie et ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ou ladite autre image. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, le dispositif d’imagerie plein champ du dispositif de visée comprend ledit objectif de microscope. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, l’analyse microscopique du tissu biologique comprend une imagerie confocale et/ou tomographique par cohérence optique du tissu biologique permettant de former des images B-Scans, C-Scans ou 3D du tissu biologique. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, l’analyse microscopique du tissu biologique comprend une analyse spectroscopique de l’échantillon. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, l’éclairage du tissu biologique pour l’analyse microscopique est fait à travers l’objectif de microscope. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, le ledit au moins un premier paramètre de caractérisation du tissu biologique en fonction duquel est établie la cartographie du tissu à partir de l’information d’analyse microscopique comprend un paramètre choisi parmi : une mesure morphologique, une mesure cytologique, un score indiquant une probabilité de présence d’une lésion. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, le traitement de ladite information d’analyse microscopique comprend l’utilisation d’un module d’intelligence artificielle, par exemple basé sur un modèle d’apprentissage profond (« deep learning ») utilisant des réseaux de neurones. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, ladite combinaison par mosaïquage est réalisée au fur et à mesure de l’acquisition des images desdites surfaces élémentaires, ce qui permet d’avoir par exemple un affichage en temps réel de l’image de surface acquise et de la cartographie dudit au moins un premier paramètre d’identification, permettant par exemple à un praticien de prendre des décisions pendant l’acquisition. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, ledit au moins un premier élément de cartographie est produit au fur et à mesure de l’acquisition. Dans d’autres exemples de réalisation, ladite combinaison par mosaïquage est établie après acquisition de l’ensemble des images de surfaces élémentaires (images de visée). Il y a alors moins de ressources de traitement utilisées en temps réel. Selon un ou plusieurs exemples de réalisation, le tissu biologique est la peau et le procédé est mis en œuvre in vivo. Le procédé s’applique par exemple à la caractérisation de lésions cancéreuses. Selon un troisième aspect, la présente description comprend un procédé de détermination de marges d’exérèse d’une région d’un tissu biologique à extraire comprenant : - la caractérisation dudit tissu biologique au moyen d’un procédé de caractérisation selon le deuxième aspect ; - la détermination des marges d’exérèse à partir de ladite cartographie comprenant ledit premier élément de cartographie dudit au moins un premier paramètre de caractérisation. Par exemple, les marges d’exérèses sont déterminées à partir du contour défini par ladite cartographie, par exemple en ajoutant une marge supplémentaire, par exemple une marge supplémentaire comprise entre environ 0,5 mm et 5 environ mm. Brève description des figures D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à la lecture de la description, illustrée par les figures suivantes : , un schéma illustrant un premier exemple d’un système de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique selon la présente description ; , un schéma illustrant un deuxième exemple d’un système de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique selon la présente description ; , un schéma illustrant un exemple d’un système de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique mettant en œuvre une analyse microscopique de type imagerie tomographique par cohérence optique ; , un schéma illustrant de façon simplifiée une mise en œuvre d’étapes d’un procédé de caractérisation d’une région d’intérêt d’un tissu biologique, au moyen d’un exemple de système de caractérisation selon la présente description ; , un exemple d’affichage d’une image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt superposée à une cartographie comprenant une pluralité d’éléments de cartographie respectivement de différents paramètres de caractérisation, obtenues au moyen d’un exemple de procédé selon la présente description ; , un exemple d’affichage d’une image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt juxtaposée à une cartographie comprenant une pluralité d’éléments de cartographie respectivement de différents paramètres de caractérisation, obtenues au moyen d’un exemple de procédé selon la présente description ; , un schéma représentant un synoptique d’un procédé selon la présente description, selon un premier exemple ; , un schéma illustrant une étape d’un procédé de caractérisation tel que décrit sur la ; , un schéma illustrant une étape d’un procédé de caractérisation tel que décrit sur la ; , un schéma illustrant une étape d’un procédé de caractérisation tel que décrit sur la ; , un schéma illustrant une étape d’un procédé de caractérisation tel que décrit sur la ; , un schéma représentant un synoptique d’un procédé selon la présente description, selon un deuxième exemple. Système de caractérisation (101, 102, 200) d’une région d’intérêt (ROI) d’un tissu biologique (S), comprenant : - un dispositif de visée (110) comprenant : - un dispositif d’éclairage plein champ (111) configuré pour éclairer le tissu biologique dans une première bande spectrale ; - un détecteur bidimensionnel (215) comprenant une aire de détection (216); - un dispositif d’imagerie plein champ (211) comprenant un premier axe optique (Δ 1 ) et configuré pour conjuguer optiquement une surface élémentaire du tissu biologique avec ladite aire de détection du détecteur bidimensionnel, le détecteur bidimensionnel produisant, en fonctionnement, une image en réflexion de ladite surface élémentaire; - un dispositif d’analyse microscopique (120) comprenant : - un objectif de microscope (125) comprenant un deuxième axe optique (Δ 2 ), solidaire mécaniquement du premier axe optique; - une voie d’éclairage configurée pour éclairer le tissu biologique selon un premier motif d’éclairage inclus dans ladite surface élémentaire, et dans une deuxième bande spectrale; - une voie de détection comprenant ledit objectif de microscope, ladite voie de détection étant configurée pour détecter selon un motif de détection inclus dans ladite surface élémentaire, un faisceau lumineux émis par le tissu biologique en réponse audit éclairage du tissu biologique et générer une information d’analyse microscopique; - un premier module de traitement (130) configuré pour déterminer à partir de ladite information d’analyse microscopique au moins un premier paramètre de caractérisation du tissu biologique en un nombre de points donné dudit motif de détection ; - un deuxième module de traitement (140) configuré pour - combiner par mosaïquage une pluralité d’images de surface élémentaires acquises successivement par déplacement du dispositif d’imagerie plein champ de la voie de visée et présentant un recouvrement partiel, pour produire une image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt et - produire au moins un premier élément de cartographie dudit au moins un premier paramètre de caractérisation, à partir de la détermination dudit au moins un premier paramètre de caractérisation pour au moins une partie des images de surface élémentaires de la dite pluralité d’images de surface élémentaires; - un module d’affichage (150) configuré pour afficher une cartographie du tissu comprenant au moins ledit premier élément de cartographie, ladite cartographie étant repérée par rapport à ladite image de surface. Système de caractérisation selon la revendication 1, dans lequel le module d’affichage est configuré pour afficher en outre ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ou une autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt acquise par un autre système d’imagerie et repérée par rapport à ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt. Système de caractérisation selon la revendication 2, dans lequel le module d’affichage est configuré pour afficher ladite cartographie du tissu de façon superposée à ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ou à ladite autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt. Système de caractérisation selon l’une quelconque des revendications 2 ou 3, dans lequel le module d’affichage est configuré pour que ladite cartographie du tissu soit affichée de façon juxtaposée à ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ou à ladite autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt, le module d’affichage étant configuré pour représenter en outre un curseur commun dans ladite cartographie du tissu et dans ladite image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt ou dans ladite cartographie du tissu et dans ladite autre image de surface de l’ensemble de la région d’intérêt. Système de caractérisation selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif d’imagerie plein champ du dispositif de visée comprend ledit objectif de microscope. Système de caractérisation selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit au moins un premier paramètre de caractérisation du tissu biologique comprend un paramètre choisi parmi : une mesure morphologique, une mesure cytologique, une mesure optique, une mesure caractérisant une composition chimique, une mesure mécanique, une combinaison de ces mesures, un score de caractérisation de l’état du tissu, par exemple basé sur l’une au moins de ces mesures. Système de caractérisation selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit premier module de traitement de ladite information d’analyse microscopique comprend un module d’intelligence artificielle basé sur un modèle d’apprentissage profond utilisant des réseaux de neurones. Système de caractérisation selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit dispositif d’analyse microscopique est configuré pour l’imagerie confocale et/ou l’imagerie tomographique par cohérence optique et ladite information d’analyse microscopique du tissu biologique comprend au moins une image du tissu biologique. Système de caractérisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel ledit dispositif d’analyse microscopique est configuré pour l’analyse spectroscopique et ladite information d’analyse microscopique du tissu biologique comprend au moins un spectre dudit faisceau lumineux émis par le tissu biologique.