Brevet FR3162758A1 — publié le 20251205

L’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur de caractérisation d’une souche microbienne, comprenant les étapes suivantes : - obtention d’une image spectrale d’une colonie, représentant une colonie d’une souche microbienne, l’image spectrale de la colonie comprenant plusieurs pixels, chaque pixel comprenant plusieurs canaux spectraux ; - traitement de filtrage de l’image spectrale de la colonie pour obtenir une « image de test », chaque pixel de l’image de test étant fonction d’une moyenne d’un paquet de pixels voisins de l’image de la colonie, chaque paquet comprenant M - classification de chaque pixel de l’image de test prédisant si le spectre du pixel appartient à une classe d’un modèle de prédiction à moins deux classes de caractérisation de la souche microbienne ; - détermination de la classe caractérisant la souche microbienne par un vote majoritaire sur l’ensemble des classes prédites pour chaque pixel ; - détermination d’une susceptibilité de la souche microbienne à un agent microbien comme étant celle associée à la classe caractérisant la souche microbienne. FIGURE 1 Procédé de détermination de la susceptibilité d’un microorganisme à un agent antimicrobien à partir d’une image spectrale L’invention concerne le domaine de l’analyse microbiologique, et en particulier la caractérisation de microorganismes, notamment la prédiction du caractère sensible ou résistant de levures, de moisissures et de bactéries à un agent antimicrobien. Et en particulier, l’invention s’applique à l’analyse d’une image spectrale d’une ou plusieurs colonies de bactéries, de moisissures ou de levures ayant poussées dans ou sur un milieu de culture observable. ETAT DE LA TECHNIQUE Dans le domaine du diagnostic in vitro des microorganismes, en particulier pathogènes, la caractérisation d’un microorganisme consiste préférentiellement à identifier son espèce et sa sensibilité à un agent antimicrobien, (ou « antibiogramme »), afin de déterminer un traitement pour le patient infecté par ce microorganisme. Pour ce faire, un processus microbiologique complexe est classiquement mis en œuvre en laboratoire, processus qui nécessite le plus souvent la connaissance préalable d’autres propriétés du microorganisme, notamment son règne (e.g. levure ou bactérie), et dans le cadre bactérien son type de Gram ou son caractère fermentaire ou non. Un tel processus comprend un nombre important d’étapes manuelles (par exemple, pour la détermination du Gram, fixation, coloration, mordançage, lavage, sur coloration...), et donc long à mettre en œuvre. Pour diminuer l’intervention humaine, l'imagerie spectrale dans le visible et proche infrarouge a été utilisée et réduit le nombre de prélèvements et d'analyses de spectrométrie de masse ou biomoléculaire en aval de l'étape de culture en classant des colonies en groupes distincts, notamment au niveau espèce, ou à des niveaux inférieurs de classification de l’arbre phylogénique, notamment pour faire du typage ou détecter ces groupes clonaux. Les documents WO2019/122732 et WO 2023/094775 décrivent de tels processus. On sait ainsi que l’imagerie hyperspectrale et multispectrale dans le visible et proche infrarouge permet une caractérisation microbienne sur boite de Petri avec des taux de bonnes classifications supérieurs à 90%. Dans la mesure où la caractérisation microbienne est une application très sensible, notamment en termes de santé humaine, animale et environnementale, il convient d’obtenir des performances toujours plus importantes. L’invention permet de prédire la susceptibilité d’un microorganisme à un agent antimicrobien à l’aide d’une imagerie hyperspectrale ou multispectrale d’une colonie microbienne ayant poussée sur un milieu de culture sans la présence dudit antimicrobien. A cet effet, l’invention propose un procédé mis en œuvre par ordinateur de caractérisation d’une souche microbienne, comprenant les étapes suivantes : - obtention d’une image spectrale d’une colonie, représentant une colonie d’une souche microbienne, l’image spectrale de la colonie comprenant plusieurs pixels, chaque pixel comprenant plusieurs canaux spectraux ; - traitement de filtrage de l’image spectrale de la colonie pour obtenir une « image de test », chaque pixel de l’image de test étant fonction d’une moyenne d’un paquet de pixels voisins de l’image de la colonie, chaque paquet comprenant M - classification de chaque pixel de l’image de test prédisant si le spectre du pixel appartient à une classe d’un modèle de prédiction à moins deux classes de caractérisation de la souche microbienne ; - détermination de la classe caractérisant la souche microbienne par un vote majoritaire sur l’ensemble des classes prédites pour chaque pixel ; - détermination d’une susceptibilité de la souche microbienne à un agent microbien comme étant celle associée à la classe caractérisant la souche microbienne. Selon un mode de réalisation, le filtrage consiste à regrouper les N pixels de l’image de la colonie par paquets de M Selon un mode de réalisation, le traitement de filtrage consiste à appliquer un filtre convolutif à l’image de la colonie, un pixel de l’image de test étant issu d’un traitement de plusieurs pixels voisins de l’image de la colonie au moyen d’un noyau de convolution, l’image de test comprenant N pixels, chaque pixel correspond à une moyenne de M Selon un mode de réalisation, M est compris entre 2 et 10, de préférence égal à 5. Selon un mode de réalisation le seuil pour le vote majoritaire est compris entre 60% et 80%, en particulier 60% ou 80%. Selon un mode de réalisation un modèle de prédiction est un modèle à au moins trois classes, chaque classe correspondant à une souche microbienne d’un type, chaque souche étant préalablement caractérisée comme susceptible ou non à un agent microbien, la susceptibilité ou la résistance de la souche microbienne à un agent microbien étant celle associée à la classe microbienne. Selon un mode de réalisation le modèle de prédiction est un modèle à 2 classes, chaque classe indiquant une susceptibilité ou non à un agent microbien, la susceptibilité de la souche microbienne à un agent microbien étant le résultat de l’étape de détermination de la classe caractérisant la souche microbienne. Le procédé de l’invention peut comprendre un apprentissage du modèle de prédiction, l’entrainement comprenant les étapes suivantes : - obtention pour plusieurs souches microbiennes d’images spectrales de colonies différentes ; - entrainement de la classification sur les images spectrales de colonies différentes. Selon un mode de réalisation l’image spectrale comprend pour chaque pixel 240 canaux espacés de 2,1nm sur une bande comprise entre 390 nm et 900 nm, l’image spectrale étant hyperspectrale. Selon un mode de réalisation l’image spectrale comprend pour chaque pixel 23 canaux espacés de 10 nm sur une bande spectrale comprise entre 390 nm et 900 nm, l’image étant multispectrale. Selon un mode de réalisation la souche microbienne est une souche de Staphylococcus aureus et l’agent antimicrobien est la méticilline. Selon un mode de réalisation la souche microbienne est issue d’un prélèvement d’échantillon sur un patient et dans lequel le procédé comprend une étape de sélection d’une thérapie anti-microbienne en fonction de la détermination de la susceptibilité de la souche microbienne et l’administration de ladite thérapie au patient. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’invention. L’invention concerne également un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction mis en œuvre dans le procédé de caractérisation selon l’invention, comprenant les étapes suivantes : - constitution d’une base de données d’apprentissage comprenant pour chaque souche d’une espèce, sa susceptibilité à l’agent microbien ainsi que des spectres de colonies correspondantes ; - entrainement supervisé du modèle de prédiction de manière à obtenir des paramètres du modèle de prédiction sur des spectres de colonies différentes. Le filtrage de l’image spectrale permet d’améliorer les performances sur la classification qui est donc plus robuste. En outre, l’imagerie spectrale, de préférence entre 390nm et 900nm, contient suffisamment d’informations pour prédire que deux souches microbiennes sont clonales ou issues d’une même lignée et partagent ainsi la même susceptibilité à l’agent antimicrobien. En connaissant la susceptibilité d’une classe, en prédisant qu’une souche appartient à la classe, la souche à caractériser se voit prédire la susceptibilité de la classe. PRESENTATION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : - la FIG. 1 illustre un système de caractérisation d’une souche microbienne conforme à l’invention ; - la FIG. 2 illustre un système d’imagerie spectrale selon un premier mode de réalisation ; - la FIG. 3 illustre un système d’imagerie spectrale selon un deuxième mode de réalisation ; - la FIG. 4 illustre des étapes d’un procédé de caractérisation d’une souche selon un mode de réalisation de l’invention ; - la FIG. 5 illustre l’obtention d’une image de test à partir d’une image d’une colonie selon une première variante d’un filtrage mis en œuvre dans le procédé de caractérisation selon l’invention ; - la FIG. 6 illustre l’obtention d’une image de test à partir d’une image d’une colonie selon une deuxième variante d’un filtrage mis en œuvre dans le procédé de caractérisation selon l’invention ; - la FIG. 7 montre des souches utilisées par les modèles de prédiction. Sur l’ensemble des figures les éléments similaires portent des références identiques. DESCRIPTION DETAILLEE Système La FIG. 1 illustre un système S de caractérisation d’une souche microbienne comprenant une ou plusieurs colonie(s) de levures ou bactéries ayant poussées sur une gélose coulée dans une boite de Pétri. Un tel système S comprend un dispositif 1, 1’ d’acquisition d’images spectrales d’une souche 2 microbienne de préférence contenue dans une boite 21 de Pétri et une unité 3 de traitement. L’unité 3 de traitement est connectée au dispositif 1, 1’ d’acquisition d’images spectrales de manière filaire ou sans fil. Elle comprend un ou plusieurs processeur(s) configuré(s) pour éventuellement commander le dispositif d’acquisition, une ou plusieurs unité(s) de stockage de données mémorisant des instructions pour mettre en œuvre des étapes d’un procédé de de caractérisation d’une souche microbienne sur la base d’image(s) spectrale(s) acquise(s) décrit ci-après. L’unité 3 de traitement est également connectée à un ou plusieurs serveurs 4 qui stockent une ou plusieurs base(s) de données. Une base de données peut stocker des images spectrales acquises en vue de leur traitement, des données d’apprentissage, des données de classification, etc. L’unité 3 de traitement peut être associée à une interface utilisateur et un écran. Dispositif d’imagerie En relation avec la FIG. 2 le dispositif 1 d’imagerie spectrale est dans un premier mode de réalisation du type hyperspectral. Il comporte avantageusement : - une caméra dite hyperspectrale 18, constituée d’un capteur numérique comprenant un réseau de capteurs élémentaires, par exemple un capteur numérique de type CCD ou CMOS, sensible dans une gamme de longueurs d’onde par exemple ; et d’un élément dispersif de lumière ou d’un spectrographe pour sélectionner une longueur d’onde à acquérir par le capteur ; - un objectif 20 pour focaliser sur le capteur numérique de la caméra 18, l’image optique de la souche 2 dont on cherche à acquérir une image hyperspectrale ; - un éclairage avant 24, par exemple constitué d’une ou plusieurs lampes allogènes, par exemple deux ou quatre lampes, apte à émettre de la lumière dans la gamme et pour réaliser un éclairage avant uniforme de la souche 2. Par exemple, les éclairages sont des lampes à lumière blanche ; - un éclairage arrière 26, par exemple constitué d’une matrice de LED à lumière blanche, pour réaliser, selon les cas, un éclairage arrière uniforme de la souche 2 dans la gamme ; - un chariot 28 sur lequel repose la boite 21 de Pétri contenant la souche 2 et permettant à ce dernier de défiler devant l’objectif 20 afin d’en obtenir une image entière par balayage. On note que l’éclairage arrière est utilisé avec ou au lieu de l’éclairage avant pour permettre l’acquisition en transmission à partir de la caméra 18. Le dispositif 1 est par exemple configuré pour acquérir l’image d’une région de 90 millimètres par 90 millimètres avec un pas d’échantillonnage de 160 micromètres (résolution spatiale estimée à 300 micromètres) et avec une résolution spectrale de quelques nanomètres sur la gamme . On peut dépasser 200 canaux sur une gamme d’environ 500 nm. En particulier, le champ de vision et la profondeur de champ de l’objectif 20 sont choisis pour l’obtention d’images pouvant comprendre des colonies complètes ayant un rayon pouvant atteindre 1 cm, de préférence pouvant atteindre 0,9 cm, et de manière encore plus préférentielle 0,5 cm. Le dispositif 1 produit ainsi une image numérique HSI (pour Hyper Spectral Imaging soit image hyperspectrale) de la lumière réfléchie par l’échantillon 2, improprement appelée « hypercube » car en fait tridimensionnelle : deux dimensions spatiales et une dimension spectrale, chaque pixel (ou plutôt voxel du fait du caractère tridimensionnel de l’image HSI) représentant la radiance mesurée en un point de l’échantillon 22 pour un canal spectral. Un pixel comporte ainsi un spectre. La radiance d’un pixel, communément appelée « intensité lumineuse », correspond ici à la quantité de lumière incidente sur la surface du site sensible élémentaire correspondant du capteur de la caméra 18 pendant la durée d’exposition, comme cela est connu en soi du domaine de la photographie numérique par exemple. En relation avec la figure 3, le dispositif 1’ d’imagerie spectrale est dans un deuxième mode de réalisation du type multispectral et comprend une caméra 34, avantageusement une caméra CMOS ou CCD de haute résolution spatiale, couplée à un ensemble de filtres spectraux 36, par exemple disposé devant l’objectif 20 entre l’objectif 20 et le capteur de la caméra 32. L’ensemble de filtres 36 est constitué d’un nombre NF de filtres passe-bandes distincts, chacun configuré pour transmettre uniquement la lumière dans une partie de la gamme , avec une largeur spectrale à mi-hauteur du maximum (ou FWHM pour « full width half maximum ») inférieure ou égale à 10 nm, 25 nm, 40 nm ou 50 nm, et de préférence inférieure ou égale à 20nm. L’ensemble 36 est par exemple une roue à filtres pouvant accueillir plusieurs filtres différents, roue pilotée par l’unité de traitement de données qui l’actionne pour faire défiler devant la caméra lesdits filtres et commander une prise d’image pour chacun d’entre eux. Le dispositif 1’ produit ainsi une image numérique MSI (pour Multi Spectral Imaging soit image multispectrale) de la lumière réfléchie par l’échantillon 2. Procédé de caractérisation Un procédé de caractérisation d’une souche microbienne est décrit en relation avec la FIG. 4 . Dans une étape de préparation de la souche (étape E1), une boite 21 de Pétri est ensemencée par un échantillon biologique par exemple prélevé sur un patient (urine, sang ou plus généralement tout fluide biologique), de sorte à faire pousser des colonies de bactéries à la surface d’un milieu nutritif, ou « de culture » déposé dans la boite de Pétri. Le milieu nutritif a pour but principal de faire pousser la colonie et optionnellement de renforcer la précision de la caractérisation en limitant les perturbations lumineuses. Ce type de pousse est bien connu de l’homme du métier et ne sera pas décrit plus en détails. De manière avantageuse, la préparation est réalisée de sorte qu’il existe au moins une zone de la boite de Petri sur laquelle les colonies sont distancées les unes des autres pour être facilement séparable sur l’image qui en sera acquise et donc leur segmentation. Une fois la pousse des colonies terminée, par exemple après 16h, 24h, 36h ou 48h, la boite de Pétri est ouverte pour être analysée. On parle alors de la souche à microbienne à caractériser. La boite 2 est alors positionnée sur le chariot 28 du dispositif d’imagerie (étape E2) et au moins une image spectrale de boite est acquise ²et stockée dans l’unité de traitement 3 (étape E3). Selon les cas on a une image hyperspectrale I_HSI acquise avec le dispositif d’imagerie 1 de la FIG. 2 ou bien une image multispectrale I_MSI acquise avec le dispositif d’imagerie 1’ de la FIG. 3 . L’image acquise est avantageusement prétraitée pour filtrer des fluctuations du spectre d’émission des sources d’éclairage 24, 26. Par exemple, une correction de type « flat field correction » (FFC) est mise en œuvre pour obtenir la réflectance, ce qui présente en outre l’avantage de corriger des dispersions de réponse du capteur de pixel à pixel (étape E4). Dans le cas de l’image hyperspectrale, chaque pixel de l’image et donc chaque spectre comprend 240 canaux sur la gamme de longueurs d’onde entre 400 nm et 900 nm avec un pas de 2.1 nm. Une telle résolution est qualifiée de fine ce qui permet ensuite par regroupement de simuler la largeur spectrale de filtres de couleur du commerce. Par exemple la largeur de 10 nm pour l’image multispectrale est simulée en moyennant trois canaux contiguës d’une image hyperspectrale. Dans le cas de l’image multispectrale, chaque pixel comprend plusieurs canaux de largeur 10, 25, 40 ou 50 nm avec un pas de 10nm. De préférence la largeur est de 10 nm. Pour une largeur FWHM de 10 nm, chaque pixel comprend 48 canaux. Pour une largeur FWHM de 25 nm et 50 nm, chaque pixel comprend 18 canaux. Une identification et une segmentation des colonies de bactéries sont ensuite effectuées (étape E5). Par exemple, un algorithme d’identification des colonies de bactéries est mis en œuvre sur les images I_HSI ou I_MSI. Tout algorithme de reconnaissance de forme et d’objet classique peut être mis en œuvre pour extraire une zone de l’image I_HSI ou I_MSI notée Col_HSI ou I_MSI correspondant à une colonie. Alternativement, cette sélection peut être faite manuellement par un opérateur qui sélectionne cette zone dans l’image en s’aidant de l’écran d’affichage et d’une interface utilisateur. En général, la segmentation permet de détecter toutes les colonies d’intérêt, en supprimant les artefacts tels que des filaments ou des poussières. La segmentation peut être mise en œuvre de toute manière connue. En variante, un opérateur sélectionne, par exemple au moyen d’une interface graphique une ou plusieurs colonies à caractériser. On relèvera que chaque pixel de l’image spectrale comprend un spectre qui est une courbe représentant l’intensité lumineuse mesurée à l’échelle de la colonie en fonction de la fréquence. Il s’agit d’un vecteur de taille le nombre de canaux de l’image spectrale.A titre d’exemple avec le dispositif d’acquisition décrit ci-avant, une colonie pouvant présenter la forme d’un cercle de diamètre de quelques dixièmes de millimètre à quelques millimètres peut s’étendre sur une zone de l’image spectrale d’une dizaine à quelque centaines pixels. xels.. Dans le cas où l’image spectrale représente plusieurs de colonies d’une même souche, le procédé ici décrit s’applique à chaque colonie ou à un ensemble de colonies choisies selon des critères de taille ou de position dans le milieu de culture par exemple. De manière avantageuse, un lissage de l’image segmenté est mis en œuvre au moyen de techniques classiques (étape E6). Des techniques, connues sous leur dénomination anglaise, de type Raw, Smoothing, SNV, First derivative ou Second derivative peuvent être appliquées. Une fois une colonie identifiée, un traitement (étape E7) de l’image spectrale de la colonie est mis en œuvre. Selon une première réalisation, un tel traitement consiste à appliquer un filtrage convolutif sur l’image spectrale de la colonie. L’image filtrée est ici de même dimension que l’image de la colonie. Un tel filtrage permet de réduire le bruit de l’image spectrale. A titre d’exemple, chaque pixel de l’image filtré est la moyenne d’un paquet de pixels voisins de l’image spectrale de la colonie. Ainsi, un tel filtrage regroupe les pixels de l’image la colonie de manière glissante. Selon cette première réalisation, entre 1 et 9 pixels voisins, de préférence 4 pixels voisins sont considérés. La FIG. 5 illustre une telle première réalisation. A gauche est représentée l’image Ic de la colonie et à droite l’image It filtrée (image de test). Un pixel de l’image de test correspond à la moyenne de 4 pixels voisins de l’image de la colonie. Les 4 pixels voisins sont regroupés de manière glissante. Selon une deuxième réalisation, un tel traitement consiste aussi à regrouper des pixels voisins de l’image de la colonie par paquets de pixels. Chaque pixel de l’image filtrée correspond alors à la moyenne des pixels de chaque paquet. Dans ce cas, l’image filtrée est de dimensions inférieures à l’image de la colonie. Selon cette deuxième réalisation, il s’agit de regrouper des pixels voisins par paquets de 2, 3, 4 ou 5, de préférence 5 et ensuite de moyenner les spectres des pixels sélectionnés. L’image filtré comprend alors des pixels qui sont la moyenne de plusieurs pixels de l’image spectrale ou hyperspectrale. En regroupant les pixels, le bruit est aussi diminué. La FIG. 6 illustre une telle deuxième réalisation. A gauche est représentée l’image Ic de la colonie et à droite l’image It filtrée (image de test). Un pixel de l’image de test correspond à la moyenne de 4 pixels voisins de l’image de la colonie. Ici pas de regroupement glissant, les paquets de pixels sont voisins sont indépendants. Avec le traitement selon la première ou la deuxième réalisation on obtient une « image de test », chaque pixel étant fonction des pixels de l’image de la colonie et de préférence de la moyenne de plusieurs pixels voisins. On relèvera que selon l’état de la technique de caractérisation microbiennes par imagerie hyperspectrale ou multispectrale, par exemple décrites dans les demandes WO2019/122732 et WO 2023/094775, les spectres des pixels d’une colonie sont moyennés, produisant donc un spectre unique par colonie, spectre unique qui est ensuite traité pour obtenir les informations recherchées. Tous les pixels sont donc moyennés. Dans une autre variante, chaque pixel de la colonie, et donc chaque spectre associé à une colonie, est traité pour obtenir ces informations et un consensus final est obtenu par un vote à la majorité. Pour améliorer les performances de ces processus de l’état de la technique à base de moyennage sur la colonie ou de traitement pixel à pixel suivi du vote à la majorité, il était question d’améliorer des jeux d’entrainement (notamment en termes de diversité, de quantité de données, de stratégie de cross-validation, etc.) et sur l’application d’autres algorithmes, en particulier à base d’apprentissage profond (réseaux de neurones convolutif notamment). Dans l’invention ici décrite, les inventeurs ne cherchent pas améliorer des bases d’apprentissage ou des modèles de prédiction mais cherchent à caractériser le rapport signal sur bruit des spectres. En effet, les inventeurs ont notamment constaté qu’un moyennage des spectres sur une colonie, et donc le moyennage de plusieurs dizaines, voire une centaine, de spectres, fait perdre une information importante pour la caractérisation des microorganismes. D’un autre côté, le spectre d’un pixel est si bruité que cette information « fine » est difficilement exploitable. Les inventeurs ont ainsi constaté qu’un moyennage de 2 à 10 spectres réduit le bruit tout en conservant cette information, les meilleures performances constatées étant associées à un moyennage de 3 à 7 spectres, le pic de performances se situant à 5 spectres. Ceci montre l’intérêt de regrouper les pixels de l’image de la colonie en plusieurs paquets pour que les pixels de l’image de test soient fonction d’une moyenne de ces paquets. Le procédé se poursuit ensuite par une classification de chaque pixel de l’image de test prédisant si le spectre du pixel de l’image de test appartient à une classe d’un modèle de prédiction à au moins deux classes de caractérisation de la souche microbienne (étape E8). A l’issue de classification, chaque pixel est associé à une classe ou est non assigné Ensuite, une détermination de la classe caractérisant la souche microbienne par un vote majoritaire sur l’ensemble des classes prédites pour chaque pixel est effectuée (étape E9). Il s’agit de prendre toutes les classes et de calculer quelle classe de distingue. La classe de la souche est celle qui a le plus de vote. La détermination de la classe est effective pour un pourcentage de vote compris entre 60% et 80%, en particulier un vote à 60% ou à 80%. A partir de la classe de la souche, la susceptibilité de la souche microbienne à un agent microbien comme étant celle associée à la classe caractérisant la souche microbienne est déterminée (étape E10). En effet, à chaque classe est associé la susceptibilité ou non à un agent microbien. Modèle à plusieurs classes Selon un mode de réalisation, le modèle de prédiction permet de prédire à quelle souche parmi plusieurs souches le spectre du pixel correspond, chaque souche étant susceptible ou non à un agent microbien. On parle alors d’un modèle à plusieurs classes (supérieures à 2). Dans le cas d’une souche microbienne Staphylococcus aureus , le modèle de prédiction comprend 73 souches ou classes qui sont susceptibles ou non à la méticilline. A l’issue de classification, chaque pixel est associé à une souche ou alors est non assigné. A l’issue du vote, une souche de Staphylococcus aureus est obtenue et dans la base de données est associé à cette souche sa susceptibilité à la méticilline. On parle par exemple de MRSA pour « Methicillin-resistant Staphylococcus aureus » et MSSA pour « Methicillin-sensitive Staphylococcus aureus », c’est-à-dire des souches de Staphylococcus aureus respectivement résistantes ou non à l’antibiotique méticilline. A ce titre, le modèle utilise une base de données comprenant 73 souches de Staphylococcus aureus auxquelles sont associées des images spectrales de colonies obtenues dans les mêmes conditions que celles du procédé de caractérisation. A chaque souche est associé une susceptibilité MSA ou MRSA. Le modèle donne ici la souche. Selon un mode de réalisation, le modèle de prédiction permet de prédire l’espèce microbienne à laquelle la colonie appartient. Modèle à 2 classes Selon un mode de réalisation, le modèle de prédiction permet de prédire si le pixel appartient à une souche susceptible ou non à un agent microbien. On parle alors d’un modèle à 2 classes. Dans le cas d’une souche microbienne Staphylococcus aureus , le modèle de prédiction comprend 2 classes à savoir MRSA ou MSA. A l’issue de classification, chaque pixel est associé à une susceptibilité ou est non assigné. Le vote majoritaire permet d’obtenir si la souche est MRSA ou MSA. A ce titre, le modèle utilise une base de données comprenant 73 souches de Staphylococcus aureus auxquelles sont associées des images spectrales de colonies obtenues dans les mêmes conditions que celles du procédé de caractérisation. A chaque souche est associé une susceptibilité MSA ou MRSA. Le modèle donne ici directement la susceptibilité à la méticilline. Le modèle à 2 classes ou plusieurs classes est un modèle de classification à vecteur de support (SVM) ou un réseau de neurones à convolution (CNN). Dans le cas d’un SVM, on choisit par exemple un SVM à noyau RBF (pour en anglais, Radial Basis Function). Apprentissage Le procédé comprend avantageusement une étape d’apprentissage (étape E0) au moyen d’une base de données d’apprentissage stockée dans l’unité de traitement 4. La base de données d’apprentissage pour l’espèce microbienne considérée est constituée comme suit (étape E01). Pour chaque souche d’une espèce, il est procédé à une préparation de la souche dans une boite de Pétri comme à l’étape E1 décrite précédemment. En particulier, pour chaque souche plusieurs échantillons (par exemple trois, de préférence quatre) sont réalisés et des images spectrales sont acquises pour chaque colonie de chaque échantillon au moyen du dispositif 1, 1’ tel que décrit aux figures 2 et 3, de préférence de plusieurs colonies par boite de Pétri. Le spectre est traité comme à l’étape E4. Les spectres des deux premiers échantillons sont utilisés pour l’apprentissage des classes microbiennes de souches, les spectres des autres échantillons (e.g. du troisième échantillon dans le cas d’une production de tréplicats) sont utilisés pour tester les performances de l’apprentissage. Optionnellement, l’acquisition est réalisée également sur plusieurs échantillons à l’aide de différents dispositifs de capture afin de capter la variabilité des spectres provoquées par des différences dans les caractéristiques des dispositifs (e.g. la variabilité des sources de lumières entre dispositifs, etc). La mesure phénotypique de la susceptibilité de la souche à l’agent antimicrobien, et sa mémorisation est effectuée. Enfin, une caractérisation génomique de la souche est effectuée à l’aide d’un séquençage complet de son génome et l’établissement d’un profil wgMLST tel que décrit dans le document « MLST revisited: the gene-by-gene approach to bacterial genomics » de Martin C.J. Maiden, Nature Reviews Microbiology, 2013, et la mémorisation de cette caractérisation. La base de données d’apprentissage comprend alors pour chaque souche d’une espèce, sa susceptibilité à l’agent microbien ainsi que des spectres de colonies correspondantes. Dans le cas de Staphylococcus aureus, 73 souches différentes sont utilisées pour l’apprentissage auxquelles une susceptibilité ou non à la méticilline est associée. Ceci est visible sur la FIG. 5 . Une fois la base de données constituée, l’entrainement en tant que tel du modèle de prédiction (étape E02) est mis en œuvre de manière classique. Un modèle de prédiction comporte classiquement deux parties, une première partie qui produit en sortie un score pour chaque classe (par exemple compris entre 0 et 1 pour une prédiction multi-classe), éventuellement associé à un indice de confiance, et une deuxième partie qui applique une règle prédéterminée à ces scores pour rendre un résultat final de classification, par exemple la sélection de la classe associée au score le plus élevé ou bien la sélection des classes dont les scores dépassent un seuil prédéterminé. Dans ce second cas, pour le traitement de chaque pixel suivi d’un vote à la majorité, un pixel est non assigné lorsqu’aucun des scores dépasse le seul, ou lorsqu’un indice de confiance est produit, lorsque ce dernier ne dépasse pas un seuil prédéterminé. De même lorsque la majorité des pixels ne dépasse pas le seuil de vote, la colonie se voit attribuer le caractère non assignée. Pour les traitements se fondant sur le spectre moyen d’une colonie, cette dernière se voit attribuer le caractère non assigné lorsqu’aucun des scores ne dépasse un seuil ou, le cas échéant, l’indice de confiance est trop faible. Quel que soit l’algorithme employé, la manière dont il prédit les classes et/ou calcule un indice de confiance, il convient de noter que pour les applications sensibles, telle que le diagnostic in vitro de microorganismes infectant un patient, il est important d’avoir une spécificité la plus haute possible sur les résultats positifs, au détriment de la sensibilité (et donc de la prédiction « non assigné »). En effet, des faux positifs ou des vrais négatifs peuvent entraîner des conséquences néfastes sur la santé du patient, comme le choix d’un antibiotique inefficace sur la base d’une prédiction du caractère sensible d’une bactérie à cet antibiotique. Lorsqu’une prédiction rend un résultat « non assigné », les microbiologistes peut alors lancer des tests complémentaires pour obtenir les informations souhaitées. Ainsi l’amélioration d’un modèle prédictif appliqué à un diagnostic in vitro consiste notamment à être exigent sur le caractère certain de la prédiction tout en limitant au possible le taux de non-assignation qui oblige à réaliser d’autres tests. L’invention a été appliquée à caractérisation de souches microbiennes de Staphylocus aureus à la méticilline de manière à identifier des souches MRSA et MSA. La FIG. 7 montre des souches MRSA et MSSA utilisées. Plusieurs niveaux ont été testés : Colonie : classification selon toute la colonie en moyennant les spectres des pixels et classification directe par un modèle de classification. Pixel : classification de chaque pixel par le modèle de classification. Paquets : regroupement par paquets de 5 pixels et moyennant des spectres pour chaque paquet et classification de chaque paquet par le modèle de classification. Dans ce qui suit le taux de classification correspond à une classification juste tandis que non assigné signifie que la classification n’a pas retourné de résultat comme explicité ci-avant. Scénario 1 : Modèle à 73 classes – Image hyperspectrale Niveau Taux de classification Non assigné Colonie Colonie 79,0 % Pixel Pixel 42,5 % Colonie vote à 60% 77,8 % 60,4 % Colonie vote à 80% 86,1 % 81,7 % Paquets Regroupement 65,8 % Regroupement (vote à 60%) 78,8 % 21,1 % Regroupement (vote à 80%) 84,1 % 43,7 % Les meilleures performances ont été obtenues avec le niveau pixel et un vote majoritaire de 80%. Toutefois on 81,7% de non assigné. Le niveau paquets a permis de réduire le pourcentage de non assigné à 43,7% avec un taux de classification très satisfaisant. Scénario 2 : Modèle à 2 classes MRSA / MSA– Image hypespectrale Niveau Taux de classification Non assigné Colonie 94,3 % Pixel Pixel 81,2 % Colonie vote à 60% 94,0 % 8,3 % Colonie vote à 80% 97,2 % 31,6 % Paquets Regroupement 90,5 % Regroupement (vote à 60%) 95,2 % 3,7 % Regroupement (vote à 80%) 97,9 % 13,1 % Les meilleures performances sont clairement obtenues pour le niveau paquets avec un faible pourcentage de non-assigné. Scénario 3 - Modèle à 73 classes – comparaison image hyperspectrale HSI / multispectrale MSI (23 canaux de largeur 10 nm) Niveau Type d’image Taux de classification Non assigné Colonie HSI 79,9 % MSI 76,6 % Paquets HSI 68,2 % MSI 65,6 % HSI Colonie vote à 60% 85,5 % 21,1 % MSI Colonie vote à 60% 85,2 % 23,0 % HSI Colonie vote à 80% 92,9 % 43,7 % MSI Colonie vote à 80% 92,1 % 47,5 % Scénario 4 - Modèle à 2 classes – comparaison image hyperspectrale HSI / multispectrale MSI (23 canaux de largeur 10 nm) Niveau Type d’image Taux de classification Non assigné Colonie HSI 94,3 % MSI 93,1 % Paquets HSI 90,5 % MSI 89,4 % HSI Colonie vote à 60% 95,2 % 3,7 % MSI Colonie vote à 60% 94,4 % 3,0 % HSI Colonie vote à 80% 97,9 % 13,1 % MSI Colonie vote à 80% 97,1 % 15,3 % Les scénarios 3 et 4 montrent qu’on obtient de bonnes performances en utilisant le niveau paquets notamment au niveau du modèle à 2 classes en réduisant le pourcentage de non assigné par rapport au modèle à 73 classes. L’utilisation d’une image MSI permet d’obtenir de bonnes performances tout en diminuant la complexité pour l’acquisition des images. En synthèse, les meilleures performances pour l'identification des phénotypes sont obtenues au niveau paquets et 80% de vote majoritaire avec un taux de classification de 97,1% et de 15,3% de colonies non assignées. En comparaison avec l'ensemble du spectre au même niveau d'analyse, toutes les performances sont significativement plus faibles avant le vote majoritaire Le vote permet d’améliorer les performances. L’utilisation d’une image MSI avec une largeur FWHM de 10 nm conduit à de bonnes performances. Procédé mis en œuvre par ordinateur de caractérisation d’une souche microbienne, comprenant les étapes suivantes : - obtention (E3) d’une image spectrale d’une colonie, représentant une colonie d’une souche microbienne, l’image spectrale de la colonie comprenant plusieurs pixels, chaque pixel comprenant plusieurs canaux spectraux ; - traitement (E7) de filtrage de l’image spectrale de la colonie pour obtenir une « image de test », chaque pixel de l’image de test étant fonction d’une moyenne d’un paquet de pixels voisins de l’image de la colonie, chaque paquet comprenant M - classification (E8) de chaque pixel de l’image de test prédisant si le spectre du pixel appartient à une classe d’un modèle de prédiction à moins deux classes de caractérisation de la souche microbienne ; - détermination (E9) de la classe caractérisant la souche microbienne par un vote majoritaire sur l’ensemble des classes prédites pour chaque pixel ; - détermination (E10) d’une susceptibilité de la souche microbienne à un agent microbien comme étant celle associée à la classe caractérisant la souche microbienne. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le filtrage consiste à regrouper les N pixels de l’image de la colonie par paquets de M Procédé selon la revendication 1, dans lequel le traitement de filtrage consiste à appliquer un filtre convolutif à l’image de la colonie, un pixel de l’image de test étant issu d’un traitement de plusieurs pixels voisins de l’image de la colonie au moyen d’un noyau de convolution, l’image de test comprenant N pixels, chaque pixel correspond à une moyenne de M Procédé selon l’une des revendications 1 à 3 dans lequel M est compris entre 2 et 10, de préférence égal à 5. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le seuil pour le vote majoritaire est compris entre 60% et 80%, en particulier 60% ou 80%. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel le modèle de prédiction est un modèle à au moins trois classes, chaque classe correspondant à une souche microbienne d’un type, chaque souche étant préalablement caractérisée comme susceptible ou non à un agent microbien, la susceptibilité ou la résistance de la souche microbienne à un agent microbien étant celle associée à la classe microbienne. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel le modèle de prédiction est un modèle à 2 classes, chaque classe indiquant une susceptibilité ou non à un agent microbien, la susceptibilité de la souche microbienne à un agent microbien étant le résultat de l’étape de détermination de la classe caractérisant la souche microbienne. Procédé selon l’une des revendications 6 à 7, comprenant un apprentissage (E0) du modèle de prédiction, l’entrainement comprenant les étapes suivantes : - obtention pour plusieurs souches microbiennes d’images spectrales de colonies différentes ; - entrainement de la classification sur les images spectrales de colonies différentes. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’image spectrale comprend pour chaque pixel 240 canaux espacés de 2,1nm sur une bande comprise entre 390 nm et 900 nm, l’image spectrale étant hyperspectrale. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’image spectrale comprend pour chaque pixel 23 canaux espacés de 10 nm sur une bande spectrale comprise entre 390 nm et 900 nm, l’image étant multispectrale. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la souche microbienne est une souche de Staphylococcus aureus et l’agent antimicrobien est la méticilline. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications précédentes lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Procédé mis en œuvre par ordinateur d’apprentissage d’un modèle de prédiction mis en œuvre dans le procédé de caractérisation selon l’une des revendications 1 à 11, comprenant les étapes suivantes : - constitution (E01) d’une base de données d’apprentissage comprenant pour chaque souche d’une espèce, sa susceptibilité à l’agent microbien ainsi que des spectres de colonies correspondantes ; - entrainement (E02) supervisé du modèle de prédiction de manière à obtenir des paramètres du modèle de prédiction sur des spectres de colonies différentes.