Brevet FR3134911A1 — publié le 20231027

PROCEDE POUR DETERMINER UNE REGION D’INTERET DANS UNE IMAGE D’UN ECHANTILLON BIOLOGIQUE L’invention concerne un procédé déterminer une région d’intérêt dans une image d’un échantillon biologique en utilisant un modèle d’apprentissage automatique entraîné sur des données d’entraînement comprenant : des premières images d’échantillons biologiques préparés avec une première technique de coloration, et des informations relatives à des régions d’intérêt dans lesdites premières images ; et des paires d’images, chaque paire d’images comprenant une image d’un échantillon biologique respectif préparé avec une deuxième technique de coloration et une image du même échantillon biologique préparé avec la première technique de coloration. Figure de l’abrégé : Fig. 1 PROCEDE POUR DETERMINER UNE REGION D’INTERET DANS UNE IMAGE D’UN ECHANTILLON BIOLOGIQUE DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne le domaine de la pathologie numérique, en particulier la détection de régions d’intérêt dans des images d’échantillons biologiques obtenus par coloration. ÉTAT DE LA TECHNIQUE Au cours de la dernière décennie, l’essor de la numérisation de la pathologie a provoqué une forte augmentation des systèmes d’aide au diagnostic (en anglais, « Computer-Aided Diagnosis », ou CAD) sur des scans de lames entières (en anglais, « Whole Slide Images », ou WSI), aussi appelées images de microscopie virtuelle. En particulier, la détection de régions d’intérêt dans de telles images constitue une aide précieuse pour les pathologistes ainsi que pour les algorithmes d’analyse qui doivent se focaliser sur une région d’intérêt particulière (par exemple pour faire un comptage cellulaire sur une zone tumorale seulement, ou pour une détection d’une tumeur sur une zone tissulaire), ce qui permet de poser le diagnostic final plus rapidement. Par exemple, la détection des zones tissulaires évite d’analyser le fond et accélère par conséquent les algorithmes de recherche d’anomalies ou de comptage cellulaire, qui se font seulement dans la zone tissulaire. Afin d’extraire ces régions d’intérêt, il est nécessaire de disposer de solutions efficaces pour effectuer une segmentation d’une image d’un échantillon de tissus biologiques et, par exemple, de séparer le premier plan des tissus biologiques et l'arrière-plan. Classiquement, les pathologistes utilisent une ou plusieurs techniques de coloration sur les tissus biologiques. La coloration est une technique bien connue permettant de mettre en évidence et d’identifier certaines cellules ou certaines structures cellulaires dans les tissus biologiques en colorant ces dernières avec des colorations plus ou moins intenses et/ou différentes couleurs. Par exemple, l’utilisation d’une coloration par hématoxyline-éosine (noté HE, ou H&E), couramment utilisée pour la détection de cellules cancéreuses, colore les noyaux en bleu/violet, le cytoplasme en rose et les autres éléments cellulaires basiques en rose/rouge. Une coloration par immunohistochimie (IHC) est couramment utilisée pour détecter certains cancers à l’aide de marqueurs spécifiques, par exemple l’antigène Ki-67 ou la combinaison des anticorps cytokératine 8 et 18 (CK 8/18), et colore généralement les éléments de la cellule dans des tons bleus/marrons. Il existe des méthodes de segmentation d’images de tissus biologiques qui reposent sur des seuillages adaptatifs, mais ces méthodes sont très sensibles aux variations de coloration et se montrent peu efficaces sur une grande variété d’images présentant des colorations différentes. Plus récemment, des méthodes basées sur des modèles d’apprentissage automatique ont vu le jour. Par exemple, certaines de ces méthodes reposent sur l’utilisation d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné à partir d’images annotées, i.e. des images d’échantillons biologiques pour lesquelles les régions d’intérêt sont connues (par exemple, un masque binaire de segmentation vérifié par un pathologiste et représentant les contours des tissus de l’image de l’échantillon). Cependant, dans ces méthodes, les images d’entraînement sont généralement des images d’échantillons biologiques colorées à l’aide d’un unique colorant, et les résultats sont très dégradés dès lors que le modèle est appliqué à la détection de régions d’intérêt dans des images d’échantillons biologiques colorées avec un autre colorant que celui utilisé pour les données d’entraînement. Une solution alternative consiste à entraîner le modèle d’apprentissage avec des images annotées colorées avec une large gamme de colorants. Toutefois, une telle solution n’est pas optimale car elle nécessite un grand nombre d’images annotées, qui sont à la fois longues et coûteuses à obtenir. Il existe ainsi un besoin pour une méthode de détection de zones d’intérêt dans des images de tissus biologiques qui soit efficace quelle que soit la coloration utilisée, et qui ne nécessite pas un trop grand nombre de données d’entraînement pour entraîner le modèle de détection. La présente invention vient améliorer la situation. RÉSUMÉ L’invention concerne une méthode de détection des régions d’intérêt d’une image numérique d’un échantillon biologique coloré avec une ou plusieurs colorations, en utilisant un algorithme de segmentation basé sur un modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière semi-supervisée à l’aide de données d’entraînement dont une partie est annotée, et l’autre non. Les données annotées comprennent typiquement des images d’échantillons biologiques colorées avec une première coloration, par exemple une coloration HE, pour lesquels les zones tissulaires ont été déterminées manuellement par un expert et sont connues. Les données non annotées comprennent des paires d’images appariées, chaque paire comprenant une image d’échantillon coloré avec une deuxième coloration, et une image « similaire » à une image du même échantillon coloré avec la première coloration. En d’autres termes, les images appariées correspondent à deux images du même échantillon, l’un coloré avec la deuxième coloration, et l’autre coloré avec la première coloration. Pour ces images, les zones tissulaires ne sont pas connues à l’avance. Les données annotées permettent d’entraîner le modèle pour qu’il détermine efficacement les zones tissulaires dans les images colorées avec la même coloration (i.e. la première coloration). Les données non annotées permettent d’entraîner le modèle sur d’autres colorations. Le modèle ainsi obtenu permet de détecter de manière efficace des zones d’intérêt dans des images d’échantillons biologiques, quelles que soient leurs colorations. DÉFINITIONS Dans la présente invention, les termes ci-dessous sont définis de la manière suivante : Par « région d’intérêt » (ou « zone d’intérêt ») d’une image d’un échantillon biologique, il est entendu une zone de l’image que l’on cherche à détecter par rapport au reste de l’image. Par exemple, la région d’intérêt peut être une zone tissulaire, une zone tumorale, une zone de stroma, une zone épithéliale, une lésion, un artefact, etc. ; Par « déterminer une région d’intérêt dans une image », il est entendu une détermination d’un ensemble de pixels de l’image comme appartenant à une région d’intérêt. Cette détermination est faite à l’aide d’un algorithme de segmentation basé sur un modèle d’apprentissage automatique. Un algorithme de segmentation prédit, pour une donnée d’entrée, une classe (ou label, ou étiquette). Dans le cadre de la présente invention, l’algorithme de segmentation prédit, pour chaque pixel d’une image reçue, une classe parmi deux catégories possibles : « région d’intérêt » et « hors région d’intérêt ». Dans la description, les terminologies « classifier », « segmenter » et « détecter / déterminer une région d’intérêt » sont utilisées sans distinction ; Par « données d’entraînement », il est entendu des données permettant d’entraîner le modèle d’apprentissage lors de la phase dite d’apprentissage ou d’entraînement ; Par « technique de coloration », il est entendu une technique de préparation des échantillons biologiques pour colorer les tissus et augmenter les contrastes entre les tissus et l’arrière-plan. Certaines zones, telles que les zones tissulaires de l’échantillon biologique, sont alors teintées de certaines couleurs qui dépendent de la technique utilisée. De telles techniques sont bien connues de la personne du métier ; Par « image binaire de segmentation » (ou « masque binaire de segmentation »), il est entendu une image associée à une image de départ, ayant classiquement la même taille que l’image de départ et étant obtenue grâce à une méthode de segmentation appliquée à l’image de départ. L’image binaire de segmentation fait apparaître les régions d’intérêt de l’image de départ. Typiquement, les pixels correspondant aux régions d’intérêt peuvent être d’une première couleur (par exemple blanc), et les pixels ne correspondant pas à des régions d’intérêt d’une deuxième couleur (par exemple noir). Il est noté que dans la description ci-dessous, le terme « image binaire de segmentation » ne désigne pas nécessairement une image affichable sur un dispositif d’affichage, mais tout résultat possible d’une segmentation par l’algorithme, par exemple un tableau de valeurs ou de classes pour les pixels de l’image. DESCRIPTION DES FIGURES est un exemple d’ordinogramme représentant des étapes d’un procédé de détection de régions d’intérêt dans une image d’un échantillon biologique selon un ou plusieurs modes de réalisation ; représente un exemple d’ordinogramme représentant un entraînement du modèle d’apprentissage selon un ou plusieurs modes de réalisation ; représente un exemple de détermination de la partie de la fonction de coût correspondant au premier ensemble d’images d’entraînement selon un ou plusieurs modes de réalisation ; représente un exemple de détermination de la partie de la fonction de coût correspondant au deuxième ensemble d’images d’entraînement selon un ou plusieurs modes de réalisation ; illustre un dispositif pour mettre en œuvre des procédés d’entraînement du modèle d’apprentissage automatique et/ou de détection de régions d’intérêt selon un ou plusieurs modes de réalisation. MODES DE RÉALISATION ILLUSTRATIFS DE L’INVENTION La est un exemple d’ordinogramme représentant des étapes d’un procédé de détection de régions d’intérêt dans une image d’un échantillon biologique selon un ou plusieurs modes de réalisation. Des données d’entraînement (ou « données d’apprentissage ») du modèle d’apprentissage automatique sont reçues à une étape 110. Ces données d’entraînement comprennent d’une part des images annotées d’échantillons biologiques colorés avec une première technique de coloration (reçues à une étape 112). Une image « annotée » (ou « labellisée », ou « étiquetée »), est par exemple une image dans laquelle chaque pixel de l’image est associé à un label. Par exemple, le label peut être soit « région d’intérêt », soit « hors région d’intérêt ». Ces labels peuvent être déterminés ou validés par des experts, comme des pathologistes ou des biologistes, et représentent la « vérité ». Les données d’entraînement comprennent aussi des images non annotées d’échantillons biologiques colorés avec une deuxième technique de coloration, et des images simulées de ces mêmes échantillons, s’ils avaient été colorés avec la première technique de coloration (reçues à une étape 114). Pour ces images, les labels des pixels ne sont pas connus. Ainsi, les données d’entraînement comprennent d’une part des images d’échantillons biologiques dans lequel les régions d’intérêt sont colorées selon certaines teintes et des images d’échantillons biologiques dans lequel les régions d’intérêt sont colorées selon d’autres teintes (par exemple des images annotées dans les tons rouges-roses-violets, et des images non annotées dans les tons bleus à bruns). Par souci de simplification, il est supposé dans la suite que les images annotées (reçues à l’étape 112) sont des images d’échantillons biologiques colorés par HE et sont désignées par la suite « images HE » ou « images HE annotées », et les images non annotées (reçues à l’étape 114) sont des images d’échantillons biologiques colorés par IHC et sont désignées par la suite « images IHC » ou « images IHC non annotées ». Les images simulées (également reçues à l’étape 114) sont désignées par « images HE simulées ». Ces images sont obtenues à partir des images IHC par une technique de traitement numérique et simulent des images des mêmes échantillons biologiques, si ces derniers avaient été colorés par HE et non par IHC. Bien entendu, les techniques de colorations pour les données annotées et les données non annotées sont interchangeables, et d’autres techniques de coloration peuvent être utilisées. En particulier, les deux techniques de coloration peuvent même correspondre à deux techniques d’immunohistochimie avec des marqueurs différents. En outre, les étapes 112 et 114 peuvent être mises en œuvre dans cet ordre ou un autre, ou en parallèle. Il existe plusieurs techniques pour simuler des images HE à partir d’images IHC correspondantes. Par exemple, il est possible de laver et recolorer les lames par HE, et de récupérer des images numériques de ces échantillons. Toutefois, cette méthode est difficile techniquement et très longue à mettre en œuvre. Il est aussi possible de réaliser des coupes longitudinales successives d’un échantillon biologique afin d’obtenir deux lames, qu’il est alors possible de colorer avec deux techniques de coloration différentes. En plus de nécessiter des gestes techniques supplémentaires, un inconvénient de cette méthode est que, même s’ils sont assez semblables, les tissus biologiques ne sont pas exactement les mêmes dans les deux lames, et il est souvent nécessaire d’appliquer un recalage entre les deux images obtenues, ce qui complexifie la procédure. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, il est possible d’utiliser des techniques de déconvolution des couleurs. Dans des modes de réalisation particulièrement avantageux, les images HE simulées sont obtenues grâce à des modèles d’apprentissage automatique, tels que des réseaux antagonistes génératifs (en anglais « generative adversarial networks », ou GANs), qui ont montré de bons résultats dans la génération d’images. Par exemple, il est possible d’utiliser un réseau antagoniste génératif circulaire résiduel (en anglais « residual Cycle-GAN ») tel que décrit dans l’article « Residual cyclegan for robust domain transformation of histopathological tissue slides » de Thomas de Bel et al., Medical Image Analysis, Volume 70, Mai 2020, 102004. Un tel procédé permet d’obtenir des fonctions de transformation de domaine, pour transformer une image dans le domaine coloré par IHC en une image dans le domaine coloré par HE. Le réseau antagoniste génératif circulaire résiduel a la même architecture qu’un réseau antagoniste génératif circulaire (« Cycle-GAN en anglais) classique comprenant deux ensembles de générateurs et de discriminateurs, mais dans le réseau antagoniste génératif circulaire résiduel, l’image d'entrée a une connexion directe avec l’image de sortie générée. De cette manière, le générateur n'a pas besoin de reconstruire l’image à partir d’un ensemble de sorties de filtre, mais a seulement besoin d'ajouter un résidu, c'est-à-dire un changement de couleur dans l’image d'entrée pour qu’elle ressemble à une image générée dans le domaine cible. Comme elle réduit la charge de calcul sur le générateur, cette approche nécessite moins de données et converge plus rapidement qu’un réseau antagoniste génératif circulaire classique. Un modèle d’apprentissage automatique est entraîné (étape 120) à partir des données d’entraînement reçues. Il est rappelé que l’entraînement d’un modèle d’apprentissage consiste à déterminer un ensemble de paramètres du modèles et/ou à apprendre au modèle une fonction de prédiction à partir des données d’entraînement, pour que le modèle puisse ensuite prédire le label d’une nouvelle donnée reçue (dans la présente application, prédire les labels des pixels d’une nouvelle image d’échantillon reçue). Une partie seulement des données d’entraînement étant annotées (ou labellisées, ou étiquetées), l’entraînement est donc effectué de manière semi-supervisée. Des modes de réalisation de l’entraînement du modèle d’apprentissage sont détaillés en référence à la . Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le modèle d’apprentissage peut être un modèle d’apprentissage profond, par exemple un réseau de neurones convolutifs. A l’étape 130, une image d’un échantillon biologique est reçue pour être segmentée (i.e., pour y déterminer les régions d’intérêt). A l’étape 140, une segmentation de l’image reçue est effectuée grâce au modèle d’apprentissage entraîné à l’étape 120. Lors de cette segmentation, le modèle prédit les labels des pixels de l’image reçue à partir des paramètres et/ou de la fonction de prédiction déterminés pendant l’entraînement. A l’issue de cette segmentation, les pixels sont donc labellisés, soit comme « région d’intérêt », soit comme « hors région d’intérêt » par exemple. Ainsi, les pixels correspondant à des régions d’intérêt sont identifiés comme tels. L’utilisation d’un modèle d’apprentissage automatique pour effectuer de la segmentation d’images est connue par la personne du métier et n’est pas davantage détaillée ici. Par exemple, l’architecture U-Net, appelée aussi appelée « réseau entièrement convolutionnel » (ou « fully convolutional network » en anglais) est bien adaptée à la segmentation d’images biomédicales. Selon certains modes de réalisation, le procédé décrit en référence à la peut aussi comprendre la préparation des échantillons et la récupération des images associées. La préparation des échantillons comprend classiquement une succession d’étapes connues par la personne du métier, notamment : la fixation (pour immobiliser et conserver l’échantillon dans le temps dans un état proche du vivant, elle est généralement réalisée par un liquide fixateur ou par congélation), l’inclusion (pour rigidifier l’échantillon avec un milieu d’inclusion), la coupe (en général par microtomie ou cryotomie), la coloration ou immunomarquage (pour accentuer les contrastes entre les éléments constitutifs du matériel biologique et mettre en évidence des constituants cellulaires et tissulaires spécifiques), et enfin le montage (pour obtenir des lames prêtes à être observées). Les lames peuvent ensuite être observées au microscope, et une vue d’ensemble de l’échantillon peut être reconstituée numériquement. Le procédé illustré en peut aussi comprendre l’annotation des images d’échantillons biologiques colorés avec la première technique de coloration (qui sont ensuite reçues à l’étape 112). La représente un exemple d’ordinogramme représentant un entraînement du modèle d’apprentissage selon un ou plusieurs modes de réalisation. Comme mentionné ci-dessus, lors de l’étape 110, les données d’entraînement du modèle automatiques sont reçues, et comprennent par exemple des données images HE annotées (reçues à l’étape 112), ainsi que des images IHC non annotées avec leurs images HE simulées correspondantes (reçues à l’étape 114). De manière connue, lors de la phase d’entraînement (ou « d’apprentissage ») du modèle d’apprentissage, les paramètres du modèle sont estimés de manière itérative afin de minimiser une fonction objectif liée à une fonction de coût L, qui représente le taux d’erreur de prédiction que le modèle réalise sur les données d’entraînement. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, à chaque itération, les paramètres courants du modèle sont appliqués à des images d’entraînement pour déterminer des régions d’intérêt dans ces images. Ainsi, à l’étape 121, le modèle courant est utilisé sur tout ou partie des images HE pour déterminer des zones d’intérêt dans ces images HE. Lors de cette étape, les annotations ne sont pas utilisées. A l’étape 123, les régions d’intérêt déterminées à l’étape 121 sont comparées à la « vérité », i.e. aux régions d’intérêt des annotations, et une première partie de la fonction de coût est déterminée à partir de cette comparaison. En particulier, la représente un exemple de détermination de cette première partie de la fonction de coût selon un ou plusieurs modes de réalisation. La représente une image 310, par exemple une image HE, et une image correspondante 320, qui correspond à l’annotation de l’image 310, i.e. aux régions d’intérêt validées par un expert. L’image 310 comprend typiquement différentes zones, par exemple : des zones 311 correspondant à l’arrière-plan (en général peu ou pas teintées), et des zones tissulaires 312, 313. Sur la , les zones 311 correspondant à l’arrière-plan sont représentées en blanc. Les zones tissulaires (i.e., dans cet exemple, les régions d’intérêt) sont représentées par des parties hachurées 312, 313. La zone 313 comprend des hachures plus rapprochées que la zone 312, pour représenter des colorations plus ou moins intenses des régions d’intérêt dans l’image 310. Par exemple, sur l’image 310 de l’échantillon biologique coloré par HE, les zones 312 représentées avec des hachures plus espacées peuvent correspondre aux zones roses de l’échantillon, et les zones 313 avec les hachures plus rapprochées peuvent correspondre à des zones violettes ou rouge foncé. L’image vérifiée 320 peut être une image binaire (aussi appelée « image binaire de segmentation vérifiée ») faisant apparaître les régions d’intérêt validées 322. Ainsi, sur l’image 320, les pixels correspondant à l’arrière-plan 321 peuvent avoir une première valeur (par exemple, la valeur 0, correspondant à la couleur noire) et les pixels des régions d’intérêt 322 peuvent avoir une deuxième valeur distincte de la première valeur (par exemple, la valeur 255 correspondant à la couleur blanche). En appliquant un algorithme de segmentation utilisant les paramètres courant du modèle à l’image HE 310, une image binaire de segmentation 330 peut être déterminée. Cette image binaire de segmentation 330 peut typiquement faire apparaître les régions d’intérêt 332 déterminées comme tel par le modèle. Sur l’image 330, les pixels correspondant à l’arrière-plan 331 peuvent ainsi avoir une première valeur (par exemple, la valeur 0, correspondant à la couleur noire) et les pixels des régions d’intérêt 332 peuvent avoir une deuxième valeur distincte de la première valeur (par exemple, la valeur 255 correspondant à la couleur blanche). Dans l’exemple de la , les données d’apprentissage 310, 320 et la donnée de sortie 330 sont des images de même taille. Bien entendu, il n’est pas nécessaire de fournir une représentation de la classification des pixels sous forme d’une image : au lieu des images binaires 320, 330, il est possible par exemple de stocker les valeurs ou les labels des pixels dans une matrice. A partir de l’image binaire de segmentation vérifiée 320 et de l’image binaire de segmentation déterminée 330, il est possible de déterminer la différence entre les pixels correspondants de ces deux images et de définir une première partie L 1 de la fonction de coût associée au modèle à partir de cette différence. Par exemple, cette première partie L 1 de la fonction de coût peut être fonction de l’erreur quadratique moyenne entre l’image binaire de segmentation vérifiée 320 et l’image binaire de segmentation déterminée 330 : où est l’image HE 310, est le résultat de l’algorithme de segmentation appliqué à l’image 310 (i.e. l’image binaire de segmentation déterminée), est l’image binaire de segmentation vérifiée, et représente la norme euclidienne (ou norme 2). Il est rappelé que l’erreur quadratique moyenne entre deux images et ayant des ensembles de pixels respectifs et est proportionnelle à : Il est noté que le terme correspond classiquement à la fonction de coût utilisée pour entraîner le modèle dans les approches existantes basées sur un apprentissage automatique à partir de données annotées uniquement. Comme détaillé ci-dessous, dans la présente invention, un deuxième terme est ajouté, pour apprendre au modèle une variabilité dans les colorations des échantillons biologiques et permettre à celui-ci de segmenter des images d’échantillons biologiques colorés avec d’autres techniques de segmentation. En se référant à nouveau à la , à l’étape 122, le modèle courant est utilisé sur tout ou partie des images IHC et sur les images HE simulées correspondantes, pour déterminer des zones d’intérêt dans ces images. A l’étape 124, les régions d’intérêt déterminées lors de l’étape 122 dans les images IHC sont comparées aux régions d’intérêt déterminées lors de l’étape 122 dans les images HE simulées correspondantes, et une deuxième partie de la fonction de coût est déterminée à partir de cette comparaison. En particulier, la représente un exemple de détermination de cette deuxième partie de la fonction de coût selon un ou plusieurs modes de réalisation. La représente une image 410, par exemple une image IHC, et une image HE simulée correspondante 420. L’image IHC 410 comprend différentes zones, par exemple : des zones 411 correspondant à l’arrière-plan (en général peu ou pas teintées), et des zones tissulaires 412, 413, qui sont dans cet exemple les régions d’intérêt. Sur la , les zones correspondant à l’arrière-plan sont les zones blanches 411 de l’image 410. Les zones d’intérêt sont représentées par des parties à points 412, 413. La densité des points dans la zone 413 est plus importante que dans la zone 412, pour représenter des colorations plus ou moins intenses des régions d’intérêt dans l’image 410. Par exemple, sur l’image 410 de l’échantillon biologique coloré par IHC, les zones 412 représentées avec une densité de points plus faible peuvent correspondre aux zones marron clair de l’échantillon, et les zones 413 avec une densité de points plus importante peuvent correspondre à des zones marron foncé. De manière similaire, l’image HE simulée correspondante 420 comprend différentes zones, par exemple : des zones 421 correspondant à l’arrière-plan (représentées en blanc sur la figure) et des zones d’intérêt 422, 423, par exemple des tissus biologiques. Ces zones d’intérêt sont représentées par des parties hachurées 422, 423. La zone 423 comprend des hachures plus rapprochées que la zone 422, pour représenter des colorations plus ou moins intenses des régions d’intérêt dans l’image 420. Par exemple, sur l’image HE simulée 420, les zones 422 représentées avec des hachures plus espacées peuvent correspondre aux zones rose clair de l’échantillon, et les zones 423 avec les hachures plus rapprochées peuvent correspondre à des zones violettes et/ou rose foncé. En appliquant un algorithme de segmentation utilisant les paramètres courant du modèle à l’image IHC 410, une image binaire de segmentation 430 peut être déterminée. Cette image binaire de segmentation 430 peut typiquement faire apparaître les régions d’intérêt 432 déterminées comme tel par le modèle. Sur l’image 430, les pixels correspondant à l’arrière-plan 431 peuvent ainsi avoir une première valeur (par exemple, la valeur 0, correspondant à la couleur noire) et les pixels des régions d’intérêt 432 peuvent avoir une deuxième valeur distincte de la première valeur (par exemple, la valeur 255 correspondant à la couleur blanche). De manière similaire, en appliquant l’algorithme de segmentation utilisant les paramètres courant du modèle à l’image HE simulée 420, une autre image binaire de segmentation 440 peut être déterminée. Cette image binaire de segmentation 440 peut typiquement faire apparaître les régions d’intérêt 442 déterminées comme tel par le modèle. Sur l’image 440, les pixels correspondant à l’arrière-plan 441 peuvent ainsi avoir une première valeur (par exemple, la valeur 0, correspondant à la couleur noire) et les pixels des régions d’intérêt 442 peuvent avoir une deuxième valeur distincte de la première valeur (par exemple, la valeur 255 correspondant à la couleur blanche). Dans l’exemple de la , les données d’apprentissage 410, 420 et les données de sortie 330, 440 sont des images de même taille. Bien entendu, il n’est pas nécessaire de fournir une représentation de la classification des pixels sous forme d’images : au lieu des images binaires 430, 440, il est possible par exemple de stocker les valeurs ou les labels des pixels dans une matrice. A partir des deux images binaires de segmentation 430 et 440 obtenues, il est possible de déterminer la différence entre les pixels correspondants de ces deux images et de définir une deuxième partie L 2 de la fonction de coût associée au modèle à partir de cette différence. Par exemple, cette première partie L 2 de la fonction de coût peut être fonction de l’erreur quadratique moyenne entre l’image binaire de segmentation 430 obtenue à partir d’une image IHC et l’image binaire de segmentation 440 obtenue à partir de l’image HE simulée correspondante : où est l’image IHC 410 et son image simulée associée 420. En se référant à nouveau à la , la fonction de coût associée au modèle d’apprentissage peut ensuite être déterminée (étape 125) à partir des deux parties déterminées aux étapes 123 et 124. Par exemple, la fonction de coût peut être de la forme : où est un paramètre de régularisation réel compris entre 0 et 1. La valeur de peut avantageusement être variable au cours de la phase d’apprentissage, par exemple pour augmenter progressivement entre 0 et 1. Ainsi, le poids de la deuxième partie de la fonction de coût dans la fonction de coût « totale » augmente au cours de l’apprentissage. Cela permet au modèle d’apprendre d’abord à prédire les régions d’intérêt dans un domaine dans lequel la vérité est connue (i.e. sur les images HE annotées) avant d’être étendu à un autre domaine dans lequel la vérité est inconnue (i.e. les images IHC non annotées). Bien entendu, d’autres fonctions de coût sont possibles (en particulier une somme pondérée des erreurs quadratiques moyennes avec d’autres pondération que 1 et ), dès lors qu’elles sont fonctions des différences entre les résultats de segmentation dans les deux groupes de données d’entraînement. En outre, d’autres mesures de différence entre images peuvent être utilisées à la place de l’erreur quadratique moyenne, comme le coefficient kappa ( ) de Cohen, l’entropie croisée, la valeur absolue de la différence, l’indice de Jaccard, le coefficient de Dice, etc. Ainsi, la fonction de coût tient avantageusement compte d’une part de l’erreur de segmentation sur des données annotées dans un seul domaine, et d’autre part de l’erreur de segmentation sur des données non annotées provenant de domaines différents. Cela permet une segmentation plus robuste sur des images qui ne proviennent pas nécessairement d’un même domaine (i.e. qui ne sont pas issues d’échantillons préparés avec une même technique de coloration), sans nécessiter un trop grand nombre de données annotées (notamment dans plusieurs domaines, ce qui est coûteux et long à obtenir). De manière schématique, l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique à l’aide des images HE annotées permet de segmenter efficacement des nouvelles images HE, et l’entraînement du modèle d’apprentissage sur des paires d’images IHC / HE correspondantes permet d’étendre la segmentation à d’autres types de coloration (notamment de segmenter des nouvelles images IHC, même si les données d’entraînement ne comprennent aucune image IHC annotée). Ainsi, le modèle obtenu permet de segmenter de manière efficace des images d’échantillons biologiques, quelles que soient les techniques de coloration utilisées pour les obtenir. En particulier, le modèle est efficace pour déterminer les régions d’intérêt sur des images colorées par IHC, mais aussi par d’autres techniques de coloration que HE ou IHC. En outre, il est connu que pour une même technique de coloration, l’intensité et le contraste de l’image numérique dépend du type de scanner utilisé. Ainsi, pour deux scanners différents, les images d’une même lame colorée avec la même technique de coloration peuvent avoir des couleurs légèrement différentes. Le modèle ainsi entraîné est également efficace pour déterminer les régions d’intérêt dans des images provenant de scanners différents et présentant des différences de coloration. Les paramètres du modèle peuvent ensuite être mis à jour de manière à minimiser cette fonction de coût (étape 126). Si un critère de convergence est atteint (test 127, flèche « O »), la phase d’apprentissage s’arrête (étape 128). Sinon (test 127, flèche « N »), tout ou partie des étapes 112, 114, 121 à 127 sont réitérées avec les paramètres mis à jour à l’étape 126. Par exemple, le critère de convergence peut être fondé sur la différence des valeurs des paramètres entre les estimations des paramètres du modèle entre deux (ou plus) itérations successives : tant que cette différence est supérieure à un seuil prédéfini, le critère de convergence n’est pas atteint. La illustre un dispositif pour mettre en œuvre des procédés d’entraînement du modèle d’apprentissage automatique et/ou de détection de régions d’intérêt selon un ou plusieurs modes de réalisation. Le dispositif 500 peut comprendre une mémoire 501 pour stocker des instructions permettant de mettre en œuvre des étapes des procédés d’entraînement du modèle d’apprentissage automatique et de détection de régions d’intérêt dans une image d’échantillon biologique à l’aide de ce modèle, les données reçues, notamment les données d’entraînement et/ou les images d’échantillons biologiques à segmenter, et des données temporaires pour réaliser tout ou partie des étapes des procédés décrits précédemment. Le dispositif 500 comprend en outre un circuit de commande 502, une interface d'entrée 503 pour la réception de données, notamment les données d’entraînement et/ou les images d’échantillons biologiques à segmenter, et une interface de sortie 504 pour fournir des données de sortie, comme des paramètres du modèle d’apprentissage ou des régions d’intérêt d’une image d’échantillon biologique. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le dispositif 500 peut se présenter, pour permettre une interaction aisée avec un utilisateur, sous la forme d'un ordinateur comportant un écran 505 et un clavier 506. Le dispositif 500 peut être un terminal mobile, un ordinateur, un réseau d'ordinateurs, un composant électronique, ou un autre appareil comprenant un processeur couplé de manière opérationnelle à une mémoire, ainsi que, selon le mode de réalisation choisi, une unité de stockage de données, et d'autres éléments matériels associés comme une interface de réseau et un lecteur de support pour lire un support de stockage amovible et écrire sur un tel support. Le support de stockage amovible peut être, par exemple, un disque compact (CD), un disque vidéo/polyvalent numérique (DVD), un disque flash, une clé USB, etc. En fonction du mode de réalisation, la mémoire, l'unité de stockage de données ou le support de stockage amovible contient des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le circuit de commande 502, amènent ce circuit de commande 502 à contrôler l’interface d'entrée 503, l’interface de sortie 504 et la mémoire 501. Le circuit de commande 504 peut être un composant implémentant un processeur ou une unité de calcul pour entraîner un modèle d’apprentissage et/ou détecter des régions d’intérêt dans une image d’échantillon biologique selon le procédé proposé et pour contrôler les unités 501, 503 et 504 du dispositif 500. En outre, le dispositif 500 peut être mis en œuvre sous forme logicielle (« software » ou « firmware »), auquel cas il prend la forme d'un programme exécutable par un processeur, correspondant par exemple à une application téléchargeable et exécutable sur un équipement de type smartphone ou tablette, comme décrit ci-dessus, ou sous forme matérielle (ou « hardware »), comme un circuit intégré spécifique application (ASIC), un système sur puce (en anglais « System On Chip », ou SOC), ou sous forme d'une combinaison d'éléments matériels et logiciels, par exemple un programme logiciel destiné à être chargé et exécuté sur un composant de type FPGA (pour « Field Programmable Gate Array » en anglais). Les SOC sont des systèmes embarqués qui intègrent tous les composants d'un système électronique dans une puce unique. Un ASIC (pour « Application Specific Integrated Circuit » en anglais) est un circuit électronique spécialisé qui regroupe des fonctionnalités sur mesure pour une application donnée. Les ASIC sont généralement configurés lors de leur fabrication et ne peuvent être que simulés par l'utilisateur. Les circuits logiques programmables de type FPGA ont des circuits électroniques reconfigurables par l'utilisateur. Le dispositif 500 peut également utiliser des architectures hybrides, par exemple des architectures basées sur un CPU+FPGA, un GPU (pour « Graphics Processing Unit » en anglais) ou un MPPA (pour « Multi-Purpose Processor Array » en anglais). Par ailleurs, le schéma fonctionnel présenté sur la est un exemple typique d'un programme dont certaines instructions peuvent être réalisées par le dispositif décrit. A ce titre, la peut correspondre à l'organigramme de l’algorithme général d’un programme informatique dans un mode de réalisation particulier. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d'exemples, elle s'étend à d'autres variantes. Par exemple, bien que le procédé soit décrit sur deux techniques de coloration, il est possible d’entraîner le modèle sur des données non annotées provenant de plusieurs domaines différents (i.e. d’images non annotées d’échantillons biologiques préparés avec plusieurs techniques de coloration différentes). Ainsi, le modèle entraîné peut être utilisé pour segmenter une grande variété d’images d’échantillons biologiques, colorés avec des techniques de coloration différentes. En outre, même si l’invention est présentée ici dans le cadre d’une segmentation binaire (zone d’intérêt ou hors zone d’intérêt), elle peut se généraliser à un nombre de classes strictement supérieur à deux, et à d’autres types de classes (par exemple, zone non tissulaire, zone tissulaire tumorale et zone tissulaire non tumorale). Procédé mis en œuvre par ordinateur pour entraîner de manière semi-supervisée un modèle d’apprentissage automatique pour déterminer une région d’intérêt dans une image d’un échantillon biologique, le procédé comprenant : recevoir (110, 112, 114) des données d’entraînement comprenant : des premières images (310) d’échantillons biologiques préparés avec une première technique de coloration, et des informations (320) relatives à des régions d’intérêt dans lesdites premières images ; des paires d’images (410, 420), chaque paire d’images comprenant une image (410) d’un échantillon biologique respectif préparé avec une deuxième technique de coloration et une image (420) similaire à une image du même échantillon biologique préparé avec la première technique de coloration ; entraîner (120) le modèle d’apprentissage automatique avec les données d’entraînement. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est un modèle d’apprentissage profond. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel pour chaque paire d’images, l’image (410) de l’échantillon biologique préparé avec la deuxième technique de coloration est appelée deuxième image et l’image (420) similaire à une image du même échantillon biologique préparé avec la première technique de coloration est appelée troisième image, et dans lequel, pour chaque paire d’images, chaque troisième image (420) est générée à partir de la deuxième image (410) respective grâce à une transformation colorimétrique. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la transformation colorimétrique utilise un réseau antagoniste génératif circulaire résiduel. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les informations (320) relatives aux régions d’intérêt dans les premières images comprennent des images binaires de segmentation respectivement associées aux premières images (310) d’échantillons biologiques, chaque image binaire de segmentation comprenant un premier ensemble de pixels correspondant à des régions d’intérêt (322) de la première image de l’échantillon biologique correspondante, et un deuxième ensemble de pixels correspondant des zones (321) de la première image de l’échantillon biologique correspondante autres que les régions d’intérêt. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les images binaires de segmentation respectivement associées aux premières images sont appelées images binaires de segmentation vérifiées, dans lequel le procédé comprend : a) à partir de chaque première image d’échantillon biologique, générer une première image binaire de segmentation respective (330) en utilisant des paramètres courants du modèle d’apprentissage automatique ; b) à partir de chaque deuxième image (410) d’échantillon biologique, générer une deuxième image binaire de segmentation respective (430) en utilisant des paramètres courants du modèle d’apprentissage automatique ; c) à partir de chaque troisième image (420), générer une troisième image binaire de segmentation respective (440) en utilisant des paramètres courants du modèle d’apprentissage automatique ; d) calculer (125) une fonction de coût à partir : d’une valeur représentative de différences entre les premières images binaires de segmentation (330) et les images binaires de segmentation vérifiées (320) correspondantes ; et d’une valeur représentative de différences entre les deuxièmes images binaires de segmentation (430) et les troisièmes images binaires de segmentation correspondantes (440) ; dans lequel chacune des images binaires de segmentation comprend respectivement un premier ensemble de pixels correspondant à des régions d’intérêt (322, 332, 432, 442) de l’image de l’échantillon biologique correspondante, et un deuxième ensemble de pixels correspondant à des zones (321, 331, 431, 441) de l’image de l’échantillon biologique correspondante autres que les régions d’intérêt ; dans lequel les étapes a) à d) sont réitérées de manière à minimiser la fonction de coût. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la valeur représentative des différences entre les premières images binaires de segmentation et les images binaires de segmentation vérifiées correspondantes est fonction d’une erreur quadratique moyenne entre les premières images binaires de segmentation et les images binaires de segmentation vérifiées correspondantes ; et la valeur représentative des différences entre les deuxièmes images binaires de segmentation et les troisièmes images binaires de segmentation correspondantes est fonction d’une erreur quadratique moyenne entre les deuxièmes images binaires de segmentation et les troisièmes images binaires de segmentation correspondantes. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’une des techniques de coloration est une coloration par hématoxyline-éosine et l’autre technique de coloration est basée sur une immunohistochimie. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour déterminer une région d’intérêt dans une image d’un échantillon biologique préparé avec une technique de coloration, le procédé comprenant : recevoir (130) l’image de l’échantillon biologique ; déterminer (140) une région d’intérêt de l’image grâce à un algorithme de segmentation utilisant un modèle d’apprentissage automatique entraîné selon l’une des revendications 1 à 8. Dispositif informatique comprenant un circuit configuré pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 9. Produit programme informatique comportant des instructions pour mettre en œuvre des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 9, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.