Brevet FR3154838A1 — publié le 20250502

PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION D’UN SCORE DE DIVERGENCE ENTRE DEUX IMAGES ET PROCÉDÉ DE SYNCHRONISATION, DISPOSITIF ET SYSTÈME ASSOCIÉS L’invention concerne un procédé de détermination d’un score de divergence entre deux images stéréoscopiques d’une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, caractérisé en ce qu’il comprend une étape (204) de détection dans chaque image d’une pluralité de taches spéculaires, une étape (210) d’appariement de taches spéculaire des deux images, et une étape (214) de calcul d’un score de divergence entre les deux images en fonction des distances entre les descripteurs des taches spéculaires appariées et/ou le nombre de taches appariées. L’invention concerne également un procédé de synchronisation comprenant notamment une étape (112) de détermination du décalage temporel d’un canal par rapport à un autre canal en fonction du score de divergence et une étape (114) de synchronisation des canaux en appliquant à l’un des canaux le décalage temporel déterminé. Figure pour l’abrégé : figure 1 PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION D’UN SCORE DE DIVERGENCE ENTRE DEUX IMAGES ET PROCÉDÉ DE SYNCHRONISATION, DISPOSITIF ET SYSTÈME ASSOCIÉS Domaine technique de l’invention L’invention concerne un procédé et un dispositif de détermination d’un score de divergence entre deux images de deux canaux d’un flux vidéo stéréoscopique, en particulier pour des applications de réalité augmentée, notamment pour les procédures endoscopiques, en particulier cœlioscopiques, par exemple à des fins de chirurgie ou d’interventions robotisées. L’invention concerne plus particulièrement un procédé et un système d’imagerie permettant la synchronisation des deux canaux en fonction de ce score de divergence. Arrière-plan technologique La cœlioscopie, aussi appelée laparoscopie, est une technique médicale d’exploration visuelle de l’intérieur du corps d’un patient grâce à un endoscope, ou plus particulièrement un cœlioscope ou laparoscope lorsqu’il est utilisé pour observer la cavité intra-abdominale et/ou pelvienne d’un patient. Un endoscope comprend généralement une source lumineuse et un moyen de captation de la lumière, par exemple des fibres optiques et/ou un capteur vidéo. Lors d’une intervention chirurgicale par cœlioscopie, le cœlioscope permet une vision directe ou déportée de la cavité intra-abdominale et permet l’observation du site chirurgical et l’intervention directe à l’aide d’outils chirurgicaux. Cette technique chirurgicale présente l’avantage de ne pas nécessiter d’ouverture large de la paroi abdominale (contrairement à la laparotomie ou cœliotomie), faisant de celle-ci une technique minimalement invasive. De manière analogue, des interventions chirurgicales minimalement invasives utilisant un endoscope peuvent être mises en œuvre dans la cavité thoracique (thoracoscopie) ou dans la cavité pelvienne. On parle généralement d’opération endoscopique ou endoscopie chirurgicale. Les avancées technologiques récentes ont fait évoluer la cœlioscopie d’une vision simple par le personnel médical de l’image de la zone à opérer vers une vision augmentée, qui permet d’afficher à l’écran des informations supplémentaires sur l’image visualisée de façon à assister le personnel médical lors de l’opération. En particulier, les techniques de vision par ordinateur sont utilisées sur l’image obtenue par le cœlioscope en temps réel pour apporter un complément d’information par réalité augmentée. Par exemple, on peut afficher sur l’image une structure cachée dans l’organe, comme une tumeur. En particulier, on peut souhaiter afficher un lieu d’intervention (incision par exemple) sur l’image de l’organe. Plus généralement, on parle ici de procédures ou de chirurgie guidées par ordinateur. L’endoscope utilisé dans de telles opérations peut être un endoscope stéréoscopique, endoscope stéréo ou endoscope 3D, formant un capteur binoculaire qui permet de capter deux flux vidéo d’images stéréoscopiques comprenant deux canaux, un canal gauche et un canal droit, chacun capté par un capteur dédié de type RGB ou multispectral, ou par un unique capteur captant deux canaux concaténés. Ces canaux peuvent ainsi être chacun affichés à un œil gauche ou droit d’un utilisateur de l’endoscope pour permettre une vision tridimensionnelle (3D). Lors des traitements informatiques réalisés sur le flux vidéo provenant d’un endoscope vidéo, par exemple pour l’affichage de données augmentées, on considère que les canaux sont synchrones, c’est-à-dire que les images du canal gauche et les images du canal droit traitées à un instant t ont été acquises de manière concomitante. La synchronisation des flux est importante pour la bonne visualisation et le bon traitement informatique des paires d’images. Certains capteurs vidéo stéréoscopiques peuvent mélanger les deux canaux en un flux unique par entrelacement ou concaténation des images provenant des canaux dans un même flux. Les endoscopes 3D utilisés dans le contexte chirurgical utilisent généralement deux canaux indépendants, qui sont traités par des chaînes d’acquisition internes parfaitement synchronisées par des mécanismes de déclencheurs ( trigger ) et les canaux sont considérés comme synchrones. Toutefois, l’exploitation des canaux par un logiciel ou un composant non prévu par la chaîne d’acquisition interne peut être une étape sensible car les mécanismes de synchronisation interne ne sont généralement pas accessibles. La synchronie peut alors ne plus être garantie car elle dépend des traitements appliqués à chaque canal, des caractéristiques de chaque capteur optique, mais également de la longueur physique des lignes de transmission des signaux. Plus particulièrement, la présence d’un dispositif d’enregistrement provoque régulièrement une désynchronisation des canaux car le dispositif d’enregistrement n’est pas capable d’ouvrir les canaux de manière synchrone et de maintenir une fréquence d’enregistrement constante. Un décalage temporel initial apparaît ainsi qu’un décalage variable lié au taux de rafraîchissement. Une mauvaise synchronie dégrade ou supprime la perception de la profondeur du flux vidéo stéréoscopique, et donc de l’information tridimensionnelle associée à ce flux. Un tel fonctionnement dégradé ne permet pas de tirer parti des informations complémentaires apportées par la vision stéréoscopique et il n’y a donc plus d’avantage par rapport à un système monoculaire à un seul capteur et un seul canal, voire un désavantage si le résultat fausse la perception 3D de l’utilisateur, en particulier si le décalage est important. Des solutions ont été proposées pour permettre cette synchronisation des canaux. Un premier groupe de solutions sont les solutions matérielles, nécessitant l’ajout d’éléments extérieurs pour permettre la synchronisation, par exemple par une source de lumière à état binaire (de type LED), un positionnement GPS, des objets oscillants, etc. Ces solutions présentent comme inconvénient majeur qu’elles sont difficilement utilisables dans un contexte chirurgical (ou contexte opératoire), d’une part parce que le cadre opératoire est un environnement aux conditions sanitaires contrôlées, et d’autre part car les dispositifs présents dans le cadre opératoire sont des dispositifs médicaux soumis à des normes qui ne peuvent pas être modifiées pour l’implémentation de ces solutions matérielles. Un deuxième groupe de solutions sont les solutions logicielles, qui se basent uniquement sur les paramètres des signaux reçus, en particulier des métadonnées liées à l’encodage, des données d’horodatage ou bien du contenu des signaux eux-mêmes, en particulier des images et des pixels des images. Parmi ces solutions logicielles, celles-ci se classent en plusieurs catégories : les solutions utilisant uniquement l’image, en particulier sa composante diffuse : l’analyse de la luminosité : en contexte opératoire, cette analyse est peu informative car la luminosité est contrôlée et quasi-constante ; l’analyse du mouvement : cette analyse n’est pas pertinente en contexte opératoire car les phases d’intérêt peuvent être quasi-statiques. En outre, le champ visuel peut également être perturbé par des mouvements d’instruments haute-fréquence ; l’analyse de la similarité des images, utilisant des descripteurs robustes sur l’image, tel que des descripteurs temporels (par exemple vecteurs représentant l’activité), ou des descripteurs basés sur l’image (par exemple des matrices d’autosimilarité (SSM)). Comme l’analyse de mouvement, l’intérêt de cette analyse est réduit car les phases d’intérêt peuvent être quasi-statiques ; la corrélation d’images mettant en œuvre des descripteurs globaux tels que l’analyse fréquentielle ou la corrélation de phase, le calcul d’empreinte, la corrélation d’histogramme, etc. Ces techniques ne permettent généralement pas d’atteindre les exigences de précision nécessaires dans le cadre opératoire ; la mise en correspondance de descripteurs (en particulier l’appariement de points-clés) tel que SIFT qui utilise des détecteurs et descripteurs locaux : cette méthode ne permet également pas d’atteindre les exigences de précision nécessaires dans le cadre opératoire. les solutions utilisant l’horodatage : l’utilisation d’un protocole réseau et d’un horodatage de type timestamp en anglais nécessite la modification matérielle et/ou logicielle de l’équipement du cadre opératoire, ce qui est fortement déconseillé pour les raisons sanitaires et de normes exposées plus haut ; les solutions utilisant les métadonnées d’encodage : l’analyse du profil de débit binaire de la vidéo nécessite la mise en œuvre d’algorithme de compression vidéo (par exemple pour enregistrer les fichiers vidéo sous format compressé), ce qui est contraire à l’utilisation temps réel souhaité dans le cadre opératoire. De plus, une unique valeur pour représenter une image n’est pas suffisamment discriminant. Les inventeurs ont ainsi cherché à fournir une méthode permettant la synchronisation de canaux non-synchronisés ou la resynchronisation de canaux désynchronisés, en particulier une méthode uniquement basée sur du traitement des images captées par le capteur stéréoscopique. Objectifs de l’invention L’invention vise à fournir d’une part un procédé permettant la détermination d’un score de divergence entre deux images stéréoscopiques, en particulier provenant de canaux différents. L’invention vise également à fournir un procédé de synchronisation ou de resynchronisation d’images d’un flux comprenant deux canaux, L’invention vise à fournir un procédé de détermination d’un score de divergence ou un procédé de synchronisation particulièrement adapté aux images représentant des tissus d’organe. L’invention vise également à fournir un produit programme d’ordinateur, un dispositif de détermination d’un score de divergence et un système d’imagerie endoscopique associés. L’invention vise également à fournir, dans au moins un mode de réalisation, de tels procédés, programme d’ordinateur, dispositif et système d’imagerie endoscopique Pour ce faire, l’invention concerne un procédé de détermination d’un score de divergence entre deux images stéréoscopiques d’une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape de détection dans chaque image, par un modèle d’apprentissage automatique entraîné, d’une pluralité de taches spéculaires correspondant à une pluralité de réflexions spéculaires de la source de lumière sur un tissu d’organe, une étape de définition d’un descripteur pour chaque tache spéculaire détectée dans chaque image, une étape d’appariement de chaque tache spéculaire d’au moins une des deux images avec au moins une tache spéculaire de l’autre image, par recherche de la tache spéculaire la plus proche de chaque tache spéculaire à apparier, une étape de calcul d’un score de divergence entre les deux images en fonction des distances entre les descripteurs des taches spéculaires appariées et/ou le nombre de taches appariées. Un procédé de détermination selon l’invention permet donc uniquement à partir d’images de déterminer un score de divergence en utilisant les réflexions spéculaires présentes en quantité généralement importante sur les tissus d’organe. Le procédé de détermination est ainsi simple à calculer et à mettre en œuvre, tout en fournissant de meilleures performances de précision et de robustesse dans les scènes où les réflexions spéculaires sont omniprésentes. Le score de divergence, pouvant également être une métrique de divergence, permet de déterminer la divergence ou la convergence (selon la valeur du score) des deux images pour envisager une comparaison entre des flux d’images stéréoscopiques pour permettre une synchronisation, lorsque le procédé de détermination du score de divergence est exécuté dans le cadre d’un procédé de synchronisation d’images stéréoscopiques. Les réflexions spéculaires sont des réflexions directes associées à un comportement miroir des tissus qui entraîne une réflexion localisée et directe de la lumière incidente dans un ensemble de directions restreint sur lequel se concentre l’énergie lumineuse. Les réflexions spéculaires se traduisent généralement sur l’image par une tache brillante car elles induisent une saturation du capteur. Elles se produisent le plus fréquemment sur des matériaux de faible rugosité, sur les tissus d’organe (aussi appelés tissus organiques ou tissus biologiques), les liquides et les métaux. Les images représentant des scènes comprenant des tissus d’organe, en particulier des scènes captées par un endoscope, notamment lors d’une cœlioscopie comprennent généralement un nombre important de réflexions spéculaires sur les tissus ce qui permet la mise en œuvre de ce procédé. Ces réflexions spéculaires sont d’autant plus présentes lorsque les éléments de la scène sont humides. La réflexion de la lumière dans la scène comprend également une composante diffuse qui est parfois utilisée dans les solutions de synchronisation existantes. Les réflexions spéculaires sont généralement considérées comme une perturbation de l’image lors de l’analyse de la composante diffuse. L’utilisation des réflexions spéculaires pour la détermination d’un score de divergence entre les images n’est pas incompatible avec un post-traitement permettant la suppression des taches spéculaires sur l’image affichée sur un dispositif de visualisation, si ces taches spéculaires sont considérées comme gênantes pour la visualisation du flux vidéo stéréoscopique par un opérateur humain. Le modèle d’apprentissage automatique, plus connu sous le terme machine learning model en anglais, et en particulier un modèle d’apprentissage automatique adapté au traitement d’image et/ou un modèle d’apprentissage profond ( deep learning model ), par exemple un réseau neuronal, par exemple un réseau neuronal convolutif et en particulier un réseau neuronal totalement convolutif (ou FCN pour Fully Convolutional Network en anglais). Un exemple de réseau neuronal totalement convolutif, en particulier pour de la segmentation sémantique, est décrit par exemple dans la publication « LONG, Jonathan, SHELHAMER, Evan, et DARRELL, Trevor. Fully convolutional networks for semantic segmentation. In : Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition . 2015. p. 3431-3440. ». Avantageusement et selon l’invention, dans l’étape de détection d’une pluralité de taches spéculaires, le procédé comprend une sous-étape de génération d’un masque de segmentation comprenant les descripteurs de chaque tache spéculaire. Selon cet aspect de l’invention, l’utilisation d’un masque de segmentation permet de simplifier le traitement des taches spéculaires et ainsi permettre une exécution plus rapide du procédé de détermination. Avantageusement et selon l’invention, le procédé de détermination comprend une étape d’isolation de chaque tache spéculaire détectée dans l’étape de détection des taches spéculaires. Selon cet aspect de l’invention, l’isolation des taches spéculaires permet de faciliter le calcul du descripteur de chaque tache, en particulier lorsque le descripteur est le centroïde de la tache. En particulier, l’isolation des taches spéculaires permet de simplifier la définition d’un descripteur local pour chaque tache, par rapport à un descripteur global qui concernerait l’ensemble de l’image. Avantageusement et selon l’invention, le descripteur défini à l’étape de définition est un descripteur géométrique et/ou un descripteur radiométrique et/ou un descripteur de localisation. L’invention concerne également un procédé de synchronisation ou de resynchronisation d’un flux vidéo d’images stéréoscopiques comprenant un canal d’images gauche, dit canal gauche, et un canal d’images droite, dit canal droit, asynchronisés ou désynchronisés, le flux vidéo comprenant une succession d’images représentant une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape de réception du flux vidéo d’images stéréoscopiques, une étape de sauvegarde, dans au moins un dispositif mémoire, d’une pluralité d’images de chaque canal, une étape de détermination d’un score de divergence entre une image la plus récente d’un canal avec la pluralité d’images sauvegardées de l’autre canal selon un procédé de détermination d’un score de divergence selon l’invention, une étape de détermination du décalage temporel d’un canal par rapport à l’autre canal en fonction du score de divergence calculé entre l’image la plus récente d’un canal et les images de l’autre canal, une étape de synchronisation ou de resynchronisation des canaux en appliquant à l’un des canaux le décalage temporel déterminé de sorte à ce que les canaux soient synchronisés. Un procédé de synchronisation permet donc, à partir de la détermination d’un score de divergence du procédé de détermination, de permettre la synchronisation des images provenant des deux canaux du flux vidéo pour permettre son utilisation comme flux vidéo stéréoscopique et garantir ainsi la vision 3D des images du flux. La synchronisation est simple et rapide et donc utilisable en temps réel lors d’une captation en direct dans un contexte opératoire, mais le procédé peut également être utilisé à posteriori sur un enregistrement. En particulier, le score de divergence permet de caractériser la proximité ou non de deux images de canaux différents et ainsi de déterminer les images considérées comme synchrones en comparant les scores de plusieurs images de chaque canal du flux. Dans toute la demande, on utilisera l'expression « synchronisation » pour désigner à la fois une synchronisation et une resynchronisation, la différence entre les deux étant uniquement basée sur le type de flux reçu et traité, selon que les canaux de ce flux n’aient pas été synchronisés, ou bien ont été déjà été synchronisés dans la chaîne de traitement mais ont subi une désynchronisation. L’étape de détermination du décalage temporel permet la détermination du décalage temporel : du canal gauche par rapport au canal droit en fonction du score de divergence calculé entre l’image la plus récente du canal gauche et les images du canal droit, du canal droit par rapport au canal gauche en fonction du score de divergence calculé entre l’image la plus récente du canal droit et les images du canal gauche, d’une combinaison de ces deux dernières possibilités, la détermination étant réalisée successivement ou simultanément pour les deux canaux et le décalage temporel entre les canaux est déterminé en fonction de ces deux calculs. Le procédé peut également comprendre une étape de lissage temporel permettant le traitement du flux d’images vidéo pour atténuer le bruit. Le lissage temporel s’appuie sur un modèle de régression et/ou de mouvement, par exemple filtre de Kalman, une méthode de lissage et cartographie (ou SAM pour smoothing and mapping en anglais) telle que GTSAM, filtre à fenêtre glissante moyenneur et/ou modèle d’accélération constante. Si les scores de divergence calculés ne permettent pas d’identifier un couple d’images proches, un décalage temporel ne peut pas être déterminé. Le procédé peut alors conserver le dernier décalage temporel calculé et continuer le procédé avec une image suivante dans le canal traité. Le score de divergence peut être combiné avec un autre score existant, notamment un score basé sur les points d’intérêt, pour affiner la détermination de l’image d’un canal la plus proche de l’autre canal. Avantageusement et selon l’invention, l’étape de détermination du décalage temporel par rapport à l’autre canal comprend : une sous-étape de comparaison des scores de divergence entre l’image la plus récente d’un canal et la pluralité d’images sauvegardés de l’autre canal, une sous-étape de détermination de l’image sauvegardée d’un canal la plus proche de l’image sauvegardée de l’autre canal en fonction de ladite comparaison des scores de divergence, une sous-étape de calcul du décalage temporel entre le canal gauche et le canal droit du flux vidéo d’images stéréoscopiques par calcul du décalage temporel entre l’image la plus récente d’un canal et l’image déterminée comme la plus proche de l’autre canal. L’image d’un canal la plus proche de l’autre canal est fonction de la valeur du score de divergence. Ce score de divergence peut être exprimé de différentes manières, par exemple on peut considérer que les images les plus proches sont celles qui ont la valeur de score de divergence la plus faible si une valeur de score de divergence élevée est représentative d’une plus grande divergence entre les deux images, ou bien à l’inverse on peut considérer que les images les plus proches sont celles qui ont la valeur de score de divergence la plus élevée si une valeur de score de divergence élevée est représentative d’une plus faible divergence entre les deux images. Avantageusement et selon l’invention, le décalage temporel est exprimé en un nombre d’images de décalage dans le flux vidéo entre l’image la plus récente d’un canal et l’image déterminée comme la plus proche de l’autre canal. Selon cet aspect de l’invention, cette définition de la valeur temporelle permet de simplifier la synchronisation en appliquant un décalage à un canal en fonction du nombre d’images d’avance ou de retard sur l’autre canal. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur de détermination d’un score de divergence entre deux images stéréoscopiques d’une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, les deux images étant une image gauche et une image droite, ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur, des étapes d’un procédé comprenant : une étape de détection dans chaque image, par un modèle d’apprentissage automatique entraîné, d’une pluralité de taches spéculaires correspondant à une pluralité de réflexions spéculaires de la source de lumière sur un tissu d’organe, une étape de définition d’un descripteur pour chaque tache spéculaire détectée dans chaque image, une étape d’appariement de chaque tache spéculaire d’au moins une des deux images avec au moins une tache spéculaire de l’autre image, par recherche de la tache spéculaire la plus proche de chaque tache spéculaire à apparier, une étape de calcul d’un score de divergence en fonction des distances entre les descripteurs des taches spéculaires appariées et/ou le nombre de taches appariées. Avantageusement, le produit programme d’ordinateur selon l’invention est configuré pour mettre en œuvre le procédé de détermination d’un score de divergence selon l’invention. Avantageusement, le procédé de détermination d’un score de divergence selon l’invention est mis en œuvre par un produit programme d’ordinateur selon l’invention. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur pour la synchronisation ou de resynchronisation d’un flux vidéo d’images stéréoscopiques comprenant un canal d’images gauche, dit canal gauche, et un canal d’images droite, dit canal droit, asynchronisés ou désynchronisés, le flux vidéo comprenant une succession d’images représentant une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur, des étapes d’un procédé de synchronisation ou de resynchronisation selon l’invention. Le produit programme d’ordinateur pour la synchronisation ou de resynchronisation comprend avantageusement les instructions de code de programme du produit programme d’ordinateur de détermination d’un score de divergence selon l’invention. L’invention concerne également un dispositif de détermination d’un score de divergence entre deux images stéréoscopiques d’une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, caractérisé en ce qu’il comprend : un module de détection dans chaque image, par un modèle d’apprentissage automatique entraîné, d’une pluralité de taches spéculaires correspondant à une pluralité de réflexions spéculaires de la source de lumière sur un tissu d’organe, un module de définition d’un descripteur pour chaque tache spéculaire détectée dans chaque image, un module d’appariement de chaque tache spéculaire d’au moins une des deux images avec au moins une tache spéculaire de l’autre image, par recherche de la tache spéculaire la plus proche de chaque tache spéculaire à apparier, un module de calcul d’un score de divergence en fonction des distances entre les descripteurs des taches spéculaires appariées et/ou le nombre de taches appariées. Un module peut par exemple consister en un dispositif informatique tel qu’un ordinateur, d’un ensemble de dispositifs informatiques, d’un composant électronique ou d’un ensemble de composants électroniques, ou par exemple d’un programme informatique, d’un ensemble de programmes informatiques, d’une librairie d’un programme informatique ou d’une fonction d’un programme informatique exécuté par un dispositif informatique tel qu’un ordinateur, un ensemble de dispositifs informatiques, un composant électronique ou un ensemble de composants électroniques. Avantageusement, le dispositif de détermination d’un score de divergence selon l’invention est configuré pour mettre en œuvre le procédé de détermination d’un score de divergence selon l’invention. Avantageusement, le procédé de détermination d’un score de divergence selon l’invention est mis en œuvre par un dispositif de détermination d’un score de divergence selon l’invention. L’invention concerne également un système d’imagerie endoscopique stéréoscopique comprenant un endoscope stéréoscopique, une source de lumière, et un dispositif mémoire, caractérisé en ce qu’il comprend un système de synchronisation ou de resynchronisation d’un flux vidéo d’images stéréoscopiques transmis par l’endoscope stéréoscopique et comprenant un canal d’images gauche, dit canal gauche, et un canal d’images droite, dit canal droit, asynchronisés ou désynchronisés, le flux vidéo comprenant une succession d’images représentant une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par la source de lumière, ledit système de synchronisation ou de resynchronisation comprenant : un module de réception du flux vidéo d’images stéréoscopiques, un module de sauvegarde, dans ledit au moins un dispositif mémoire, d’une pluralité d’images de chaque canal, un dispositif de détermination d’un score de divergence selon l’invention, configuré pour déterminer un score de divergence entre une image la plus récente d’un canal avec la pluralité d’images sauvegardées de l’autre canal, un module de détermination du décalage temporel d’un canal par rapport à l’autre canal en fonction du score de divergence calculé entre l’image la plus récente d’un canal et les images de l’autre canal, un module de synchronisation ou de resynchronisation des canaux en appliquant à l’un des canaux le décalage temporel déterminé de sorte à ce que les canaux soient synchronisés. De préférence, le système est utilisé pour l’imagerie cœlioscopique, thoracoscopique ou pelvioscopique. La source de lumière est de préférence attachée à l’endoscope stéréoscopique et/ou agencée à une distance relative faible de l’endoscope stéréoscopique. L’invention concerne également un procédé de détermination d’un score de divergence, un procédé de synchronisation ou resynchronisation, un produit programme d’ordinateur, un dispositif de détermination d’un score de divergence et un système d’imagerie endoscopique caractérisés en combinaison par tout ou partie des caractéristiques mentionnées ci-dessus ou ci-après. Liste des figures D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description suivante donnée à titre uniquement non limitatif et qui se réfère aux figures annexées dans lesquelles : FIG. 1 est une vue schématique d’un procédé de synchronisation ou resynchronisation selon un mode de réalisation de l’invention, FIG. 2 est une image représentant une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, telle que prise par exemple par un endoscope stéréoscopique d’un système d’imagerie endoscopique selon un mode de réalisation de l’invention, FIG. 3 est une vue schématique d’un système d’imagerie endoscopique selon un mode de réalisation de l’invention. Description détaillée d’un mode de réalisation de l’invention Sur les figures, les échelles et les proportions ne sont pas strictement respectées et ce, à des fins d’illustration et de clarté. En outre, les éléments identiques, similaires ou analogues sont désignés par les mêmes références dans toutes les figures. La FIG. 1 représente schématiquement un procédé 100 de synchronisation ou resynchronisation selon un mode de réalisation de l’invention, appelé procédé 100 de synchronisation dans la suite de la description. Le procédé 100 de synchronisation vise à synchroniser ou resynchroniser un flux 102 vidéo d’images stéréoscopiques comprenant un canal d’images gauche, dit canal 102a gauche, et un canal 102b d’images droite, dit canal droit, asynchronisés ou désynchronisés. Le flux vidéo est en particulier un flux comprenant une succession d’images représentant une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, comme visible sur la FIG. 3 décrite plus loin. Le procédé 100 de synchronisation comprend ainsi une étape 104 de réception du flux d’images stéréoscopique, puis une étape 106 de sauvegarde, dans au moins un dispositif mémoire, d’une pluralité d’images de chaque canal. Dans ce mode de réalisation, une première série d’images 108a provenant du canal gauche et une deuxième série d’images 108b provenant du canal droit sont sauvegardées dans un même dispositif mémoire ou dans une pluralité de dispositifs mémoire. Les images sauvegardées sont comparées pour permettre de déterminer un décalage temporel entre les canaux. Pour ce faire, le procédé 100 de synchronisation comprend une étape 110 de détermination d’un score de divergence entre une image la plus récente d’un canal avec la pluralité d’images sauvegardées de l’autre canal. Cette étape 110 comprend, pour chaque couple d’image dont le score de divergence est déterminé, l’exécution d’un procédé 200 de détermination d’un score de divergence selon un mode de réalisation de l’invention. Le procédé 200 de détermination d’un score de divergence entre deux images 202a, 202b stéréoscopiques d’une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière comprend une étape 204 de détection dans chaque image, par un modèle d’apprentissage entraîné, d’une pluralité de taches spéculaires correspondant à une pluralité de réflexions spéculaires de la source de lumière sur un tissu d’organe. Cette étape peut comprendre également une sous-étape 204a de génération d’un masque de segmentation comprenant les descripteurs de chaque tache spéculaire. Le procédé 200 de détermination peut comprendre une étape 206 d’isolation de chaque tache spéculaire détectée dans l’étape de détection des taches spéculaires, permettant de faciliter la définition des descripteurs. La FIG. 2 est une image représentant une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, telle que prise par exemple par un endoscope stéréoscopique d’un système d’imagerie endoscopique selon un mode de réalisation de l’invention. L’image représente des tissus d’organe, ici des tissus de graisse périrénale et de parenchyme rénal. Les tissus d’organe, en particulier lorsqu’ils sont humides, sont des surfaces lisses et brillantes qui génèrent un grand nombre de taches 300 spéculaires du fait de l’éclairage par la source de lumière. De retour à la FIG. 1 , le procédé 200 de détermination comprend une étape 208 de définition d’un descripteur pour chaque tache spéculaire détectée dans chaque image. Le descripteur est en particulier un descripteur géométrique, par exemple la forme de la tache et/ou un descripteur radiométrique (ou colorimétrique) et/ou un descripteur de localisation, par exemple le centroïde de la tache, ou d’autres types de descripteur. Le procédé 200 de détermination comprend ensuite une étape 210 d’appariement de chaque tache spéculaire d’au moins une des deux images avec au moins une tache spéculaire de l’autre image, par recherche de la tache spéculaire la plus proche de chaque tache spéculaire à apparier. L’appariement peut par exemple utiliser une méthode de mise en correspondance par force brute ( brute-force matching en anglais) visant à trouver la tache spéculaire la plus proche de la tache à apparier. Cette méthode de mise en correspondance est rapide et compatible avec un traitement temps réel. Le procédé 200 de détermination peut comprendre ensuite une étape 212 de filtrage des taches appariées, de sorte à ce que les taches appariées respectent certains critères, notamment de proximité, par exemple mettre en œuvre le critère de Lowe pour garantir un bon appariement. Le procédé 200 de détermination comprend ensuite une étape 214 de calcul d’un score de divergence entre les deux images en fonction des distances entre les taches spéculaires appariées. De retour au procédé 100 de synchronisation, l’ensemble des scores calculés entre les images sauvegardées de chaque canal permettent une étape 112 de détermination du décalage temporel d’un canal par rapport à l’autre canal en fonction du score de divergence calculé entre l’image la plus récente d’un canal et les images de l’autre canal. L’étape 112 de détermination du décalage temporel comprend : une sous-étape 112a de comparaison des scores de divergence entre l’image la plus récente d’un canal et la pluralité d’images sauvegardées de l’autre canal, une sous-étape 112b de détermination de l’image sauvegardée d’un canal la plus proche de l’image sauvegardée de l’autre canal en fonction de ladite comparaison des scores de divergence, une sous-étape 112c de calcul du décalage temporel entre le canal gauche et le canal droit du flux vidéo d’images stéréoscopiques par calcul du décalage temporel entre l’image la plus récente d’un canal et l’image déterminée comme la plus proche de l’autre canal. Le procédé 100 de synchronisation comprend enfin une étape 114 de synchronisation ou de resynchronisation des canaux en appliquant à l’un des canaux le décalage temporel déterminé de sorte à ce que les canaux soient synchronisés La FIG. 3 représente schématiquement un système 10 d’imagerie endoscopique, comprenant un endoscope 12 stéréoscopique configuré pour capter une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source 14 de lumière, de préférence attachée à l’endoscope 12 stéréoscopique et/ou agencée à une distance relative faible de l’endoscope 12 stéréoscopique. Par exemple, dans le cadre d’une opération cœlioscopique, l’endoscope permet de capter les images d’une cavité 50 abdominale d’un patient comprenant des organes 52. L’endoscope 12 permet de capter la scène dans et de fournir deux flux d’images, un flux d’images gauche ou canal gauche fournissant une image 20a gauche et un flux d’images droite ou canal droit fournissant une image droite, dans lesquelles apparaissent respectivement les tissus 22a, 22b d’organe des organes 52 visibles dans la scène. Les deux images 20a, 20b sont par exemple affichées dans un dispositif d’affichage stéréoscopique, par exemple des lunettes stéréoscopiques ou tout autre système utilisé dans le cadre opératoire pour afficher des images provenant d’un endoscope stéréoscopique. Le système 10 d’imagerie endoscopique comprend un dispositif 30 de traitement du flux d’images provenant de l’endoscope, tel qu’il peut être présent dans l’état de l’art. Pour gérer les contraintes de synchronisation ou de resynchronisation, le système 10 d’imagerie endoscopique comprend un système 32 de synchronisation ou de resynchronisation du flux vidéo d’images stéréoscopiques transmis par l’endoscope stéréoscopique et : un module de réception du flux vidéo d’images stéréoscopiques, un module de sauvegarde, dans ledit au moins un dispositif mémoire, d’une pluralité d’images de chaque canal, un dispositif de détermination d’un score de divergence, configuré pour déterminer un score de divergence entre une image la plus récente d’un canal avec la pluralité d’images sauvegardées de l’autre canal, en particulier en utilisant des modules configurés pour exécuter un procédé tel que décrit en référence avec la FIG. 1 . Le dispositif de détermination du score de divergence créé en particulier un masque 34 de segmentation permettant la localisation des taches spéculaires. un module de détermination du décalage temporel d’un canal par rapport à l’autre canal en fonction du score de divergence calculé entre l’image la plus récente d’un canal et les images de l’autre canal, un module de synchronisation ou de resynchronisation des canaux en appliquant à l’un des canaux le décalage temporel déterminé de sorte à ce que les canaux soient synchronisés. L’invention ne se limite pas au mode de réalisation décrit. En particulier, l’invention est applicable à tout type de système d’imagerie endoscopique dans le cadre d’une endoscopie, par exemple dans la cavité thoracique ou pelvienne, ainsi que plus généralement à tout système utilisant un endoscope stéréoscopique. Procédé de détermination d’un score de divergence entre deux images stéréoscopiques d’une scène comprenant des tissus (22a, 22b) d’organe et éclairée par une source de lumière, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape (204) de détection dans chaque image, par un modèle d’apprentissage automatique entraîné, d’une pluralité de taches (300) spéculaires correspondant à une pluralité de réflexions spéculaires de la source de lumière sur un tissu d’organe, une étape (208) de définition d’un descripteur pour chaque tache (300) spéculaire détectée dans chaque image, une étape (210) d’appariement de chaque tache (300) spéculaire d’au moins une des deux images avec au moins une tache (300) spéculaire de l’autre image, par recherche de la tache (300) spéculaire la plus proche de chaque tache (300) spéculaire à apparier, une étape (214) de calcul d’un score de divergence entre les deux images en fonction des distances entre les descripteurs des taches (300) spéculaires appariées et/ou le nombre de taches appariées. Procédé de détermination d’un score de divergence selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans l’étape (204) de détection d’une pluralité de taches (300) spéculaires, le procédé comprend une sous-étape (204a) de génération d’un masque (34) de segmentation comprenant les descripteurs de chaque tache spéculaire. Procédé de détermination d’un score de divergence selon l’une des revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu’il comprend une étape (206) d’isolation de chaque tache (300) spéculaire détectée dans l’étape (204) de détection des taches spéculaires. Procédé de détermination d’un score de divergence selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le descripteur défini à l’étape de définition est un descripteur géométrique et/ou un descripteur radiométrique et/ou un descripteur de localisation. Procédé de synchronisation ou de resynchronisation d’un flux vidéo d’images stéréoscopiques comprenant un canal d’images gauche, dit canal gauche, et un canal d’images droite, dit canal droit, asynchronisés ou désynchronisés, le flux vidéo comprenant une succession d’images représentant une scène comprenant des tissus (22a, 22b) d’organe et éclairée par une source de lumière, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape (104) de réception du flux vidéo d’images stéréoscopiques, une étape (106) de sauvegarde, dans au moins un dispositif mémoire, d’une pluralité d’images de chaque canal, une étape (110) de détermination d’un score de divergence entre une image la plus récente d’un canal avec la pluralité d’images sauvegardées de l’autre canal selon un procédé (200) de détermination d’un score de divergence selon l’une des revendications 1 à 4, une étape (112) de détermination du décalage temporel d’un canal par rapport à l’autre canal en fonction du score de divergence calculé entre l’image la plus récente d’un canal et les images de l’autre canal, une étape (114) de synchronisation ou de resynchronisation des canaux en appliquant à l’un des canaux le décalage temporel déterminé de sorte à ce que les canaux soient synchronisés. Procédé de synchronisation ou de resynchronisation selon la revendication 5, caractérisé en ce que l’étape (112) de détermination du décalage temporel par rapport à l’autre canal comprend : une sous-étape (112a) de comparaison des scores de divergence entre l’image la plus récente d’un canal et la pluralité d’images sauvegardés de l’autre canal, une sous-étape (112b) de détermination de l’image sauvegardée d’un canal la plus proche de l’image sauvegardée de l’autre canal en fonction de ladite comparaison des scores de divergence, une sous-étape (112c) de calcul du décalage temporel entre le canal gauche et le canal droit du flux vidéo d’images stéréoscopiques par calcul du décalage temporel entre l’image la plus récente d’un canal et l’image déterminée comme la plus proche de l’autre canal. Procédé de synchronisation ou de resynchronisation selon l’une des revendications 5 ou 6, caractérisé en ce que le décalage temporel est exprimé en un nombre d’images de décalage dans le flux vidéo entre l’image la plus récente d’un canal et l’image déterminée comme la plus proche de l’autre canal. Produit programme d’ordinateur de détermination d’un score de divergence entre deux images stéréoscopiques d’une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, les deux images étant une image gauche et une image droite, ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur, des étapes d’un procédé comprenant : une étape de détection dans chaque image, par un modèle d’apprentissage automatique entraîné, d’une pluralité de taches spéculaires correspondant à une pluralité de réflexions spéculaires de la source de lumière sur un tissu d’organe, une étape de définition d’un descripteur pour chaque tache spéculaire détectée dans chaque image, une étape d’appariement de chaque tache spéculaire d’au moins une des deux images avec au moins une tache spéculaire de l’autre image, par recherche de la tache spéculaire la plus proche de chaque tache spéculaire à apparier, une étape de calcul d’un score de divergence en fonction des distances entre les descripteurs des taches spéculaires appariées et/ou le nombre de taches appariées. Dispositif de détermination d’un score de divergence entre deux images stéréoscopiques d’une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par une source de lumière, caractérisé en ce qu’il comprend : un module de détection dans chaque image, par un modèle d’apprentissage automatique entraîné, d’une pluralité de taches spéculaires correspondant à une pluralité de réflexions spéculaires de la source de lumière sur un tissu d’organe, un module de définition d’un descripteur pour chaque tache spéculaire détectée dans chaque image, un module d’appariement de chaque tache spéculaire d’au moins une des deux images avec au moins une tache spéculaire de l’autre image, par recherche de la tache spéculaire la plus proche de chaque tache spéculaire à apparier, un module de calcul d’un score de divergence en fonction des distances entre les descripteurs des taches spéculaires appariées et/ou le nombre de taches appariées. Système d’imagerie endoscopique stéréoscopique comprenant un endoscope (12) stéréoscopique, une source (14) de lumière, et un dispositif mémoire, caractérisé en ce qu’il comprend un système (32) de synchronisation ou de resynchronisation d’un flux vidéo d’images stéréoscopiques transmis par l’endoscope stéréoscopique et comprenant un canal d’images gauche, dit canal gauche, et un canal d’images droite, dit canal droit, asynchronisés ou désynchronisés, le flux vidéo comprenant une succession d’images représentant une scène comprenant des tissus d’organe et éclairée par la source de lumière, ledit système de synchronisation ou de resynchronisation comprenant : un module de réception du flux vidéo d’images stéréoscopiques, un module de sauvegarde, dans ledit au moins un dispositif mémoire, d’une pluralité d’images de chaque canal, un dispositif de détermination d’un score de divergence selon la revendication 9, configuré pour déterminer un score de divergence entre une image la plus récente d’un canal avec la pluralité d’images sauvegardées de l’autre canal, un module de détermination du décalage temporel d’un canal par rapport à l’autre canal en fonction du score de divergence calculé entre l’image la plus récente d’un canal et les images de l’autre canal, un module de synchronisation ou de resynchronisation des canaux en appliquant à l’un des canaux le décalage temporel déterminé de sorte à ce que les canaux soient synchronisés.