Brevet FR3156302A1 — publié le 20250613

L’invention concerne un procédé d’analyse d’images acquises par endoscopie à partir de tissus biologiques à l’aide d’un dispositif générateur de lumière associé à un endoscope avec caméra. [Fig.4] Procédé d’acquisition de données par endoscopie à partir de tissus biologiques, et système d’imagerie endoscopique correspondant. Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui de l’imagerie médicale. Plus précisément, l’invention concerne l’acquisition de données à partir de l’imagerie résultant de l’exploration par endoscopie de tissus biologiques, et plus précisément, d’organes creux ou de cavités de l’être humain ou animal. Art antérieur Dans le secteur médical, les endoscopes revêtent une importance cruciale en permettant l’observation visuelle des organes creux et des cavités du corps humain, et demeurent essentiels pour le suivi des patients, l’établissement de diagnostics et les procédures interventionnelles. Les endoscopes permettent en particulier de détecter des lésions ou des signes d’inflammation présents à la surface des tissus. En effet, divers cancers d’organes creux sont la conséquence d’un processus carcinologique résultant d’une inflammation chronique. Les lésions pré-cancéreuses à l’origine de ces cancers sont difficiles à détecter en raison de leur aspect peu différent de la muqueuse saine et de leur caractère plan. Ainsi, bien souvent, ces lésions ne sont pas détectées et le diagnostic est porté au stade de cancer, ce qui entraîne une prise en charge lourde et une diminution du taux de survie des patients. Ces dernières années, des techniques d’imagerie médicale ont été développées pour tenter de détecter précocement des modifications tissulaires, et en particulier des lésions pré-cancéreuses ou cancéreuses. Il existe des procédés consistant à éclairer la surface de l’organe à étudier à l’aide d’une source lumineuse, tout en déplaçant l’endoscope dans la cavité humaine, et à acquérir une vidéo par une caméra couleur. Un tel procédé permet d’obtenir une vidéo reflétant la réflectance de la lumière par le tissu éclairé. La caméra couleur enregistre le signal lumineux sous la forme de trois bandes (rouge, vert, et bleu) couvrant le spectre visible, tandis que la source lumineuse est soit une lumière blanche, soit une lumière composée de deux ou quatre bandes de longueurs d’onde. Les visuels obtenus diffèrent selon la source lumineuse utilisée. Il résulte d’une acquisition vidéo sous lumière blanche des images similaires à ce que le système visuel humain peut percevoir. Au contraire, l’acquisition vidéo sous une lumière composée de deux ou quatre bandes de longueurs d’onde, permet d’obtenir des images en fausses couleurs à partir d’une combinaison des images. Toutefois, les systèmes actuels fournissent des images en vraies ou fausses couleurs dont les textures, notamment des muqueuses, sont insuffisamment définies et reconnaissables, ce qui augmente le risque pour l’opérateur de ne pas détecter les lésions. De plus, de tels systèmes ne fournissent aucune aide à l’interprétation des images. Il existe donc un besoin non couvert de fournir un procédé et un dispositif d’acquisition d’imagerie endoscopique permettant d’obtenir des images de qualité améliorée et de fournir des données pouvant être ultérieurement exploitées, notamment par intelligence artificielle. La présente invention permet de résoudre les problèmes soulevés par l’art antérieur. Dans ce but, la présente invention propose un procédé d’acquisition de données par endoscopie à partir de tissus biologiques à l’aide d’un dispositif générateur de lumière associé à un endoscope avec caméra, ledit procédé comprenant : la génération d’une lumière sur une zone de tissu biologique par un dispositif lumineux apte à générer n bandes spectrales de longueurs d’onde différentes successives de manière à couvrir le spectre visible et le proche infrarouge et générer une vidéo multispectrale dans laquelle chaque image correspond à l’une des bandes spectrales ; le découpage de la vidéo endoscopique ainsi obtenue de manière à extraire des images de bandes spectrales de longueurs d’onde différentes ; le recalage des images de bandes spectrales pour obtenir au moins une image multispectrale recalée comprenant une image pour chaque bande spectrale de longueurs d’onde ; la reconstruction spectrale d’un cube de réflectance, à partir de l’image multispectrale recalée, dans lequel chaque pixel correspond à un vecteur reflétant la réflectance de la zone de tissu biologique. Les images obtenues dans les bandes spectrales couvrant le proche infrarouge servent avantageusement à caractériser les tissus de manière plus absolue par complémentarité avec les bandes spectrales couvrant le spectre visible. Cette multiplicité de bandes spectrales couvrant le spectre visible et le proche infrarouge permet dans un premier temps l’obtention d’une image multispectrale présentant une résolution spectrale améliorée et étendue au regard des images couleur, et dans un second temps de générer un cube de réflectance dans lequel chaque pixel correspond à un vecteur reflétant uniquement la réflectance de la zone de tissu correspondante. En comparaison des images acquises par les n bandes spectrales, de tels cubes de réflectance comprennent en outre une meilleure résolution spectrale sur la plage visible et proche infra-rouge en chaque pixel propre à la réflectance du tissu après s’être affranchi de la radiance de l’illuminant et de la sensibilité de la caméra. De manière avantageuse, les bandes de longueurs d’onde peuvent être comprises entre 380 et 1000 nm, de préférence entre 400 et 850 nm. De manière avantageuse, n peut être égal à six ou un multiple de six. De manière avantageuse, au moins quatre des bandes spectrales peuvent avoir des longueurs d’onde couvrant le spectre visible et au moins une desdites bandes spectrales a des longueurs d’onde couvrant le proche infrarouge. Selon une caractéristique particulière, au moins quatre desdites bandes spectrales peuvent avoir des longueurs d’onde couvrant le spectre visible et au moins deux des bandes spectrales peuvent avoir des longueurs d’onde couvrant le proche infrarouge. L’utilisation d’une deuxième bande spectrale couvrant l’infrarouge permet d’augmenter la qualité de l’image multispectrale obtenue. De manière avantageuse, la caméra peut capturer 20 à 30 images par seconde au cours de l’acquisition de la vidéo multispectrale, et seule une image sur deux peut être alternativement sélectionnée pour la réalisation d’une image multispectrale lors du découpage de la vidéo multispectrale obtenue. Selon un premier mode de réalisation avantageux du procédé selon l’invention, la reconstruction spectrale d’un cube de réflectance à partir de l’image multispectrale peut comprendre un traitement de l’image multispectrale par un réseau de neurones profond. Selon un deuxième mode de réalisation avantageux du procédé selon l’invention, la reconstruction spectrale d’un cube de réflectance à partir des images multispectrales recalées peut comprendre : un deuxième recalage (ou « mosaïquage ») des images multispectrales recalées de façon à obtenir une mosaïque d’images multispectrales ; un traitement de la mosaïque d’images multispectrales par un réseau de neurones profond ou par un modèle d’interaction lumière-tissus. Le mosaïquage d'un ensemble d'images consiste à positionner les différentes images dans un référentiel commun couvrant alors un champ de vue plus grand que celui des images prises individuellement. La mise en œuvre du procédé selon le deuxième mode de réalisation permet l’obtention de plusieurs images multispectrales représentant une zone commune du tissu biologique observé. Ainsi, la génération d’un spectre de réflectance peut être réalisée à partir de plusieurs vecteurs de données de réflectance d’une même zone mais acquis avec un positionnement différent de l’endoscope, ce qui permet d’améliorer l’estimation de la réflectance du tissu biologique. De préférence, que ce soit pour le premier ou le deuxième mode de réalisation, le réseau de neurones profond peut être pré-entrainé à partir de données de spectres de réflectance caractéristiques de tissus sains et pathologiques. Le procédé peut comprendre en outre une analyse histologique associée à la zone du tissu, notamment par analyse microscopique. Cette analyse histologique fournit une vérité terrain potentiellement nécessaire à un apprentissage à des fins d’analyse ou de caractérisation automatique des tissus. De manière avantageuse, le procédé peut en outre comprendre l’analyse du cube de réflectance par intelligence artificielle. Il est à noter que le procédé selon la présente description peut être indifféremment implémenté en temps réel, c’est-à-dire au cours de l’examen endoscopique, ou dans un temps différé, c’est-à-dire après l’examen endoscopique. La présente invention a également pour objet un système d’imagerie endoscopique qui comprend : un endoscope configuré pour capter un flux vidéo, au moins un boitier générant de la lumière à partir d’une source LED, et un écran de visualisation configuré pour afficher des images acquises par l’endoscope et/ou tout ou partie de l’information contenue dans les cubes de réflectance obtenus avec un procédé d’acquisition de données tel que décrit précédemment. Liste des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description suivante de modes de réalisation préférentiels, donnés à titre d’exemples illustratifs et non limitatifs, et des figures annexées parmi lesquelles : FIG. 1 illustre les principales étapes d’un procédé d’acquisition de données par endoscopie à partir de tissus biologiques selon l’invention ; FIG. 2 illustre un exemple de recalage interbandes non rigide selon la présente description ; FIG. 3 illustre les principales étapes du procédé de la FIG. 1 , selon un premier mode de réalisation ; FIG. 4 illustre les principales étapes du procédé de la FIG. 1 , selon un deuxième mode de réalisation ; FIG. 5 illustre les principales étapes du procédé de la FIG. 4 , selon une variante ; et FIG. 6 illustre les spectres d'absorption de l'hémoglobine. Description détaillée de l’invention Le principe général du procédé d’acquisition de données par endoscopie à partir de tissus biologiques est décrit plus en détail en relation avec la FIG. 1 . Au cours d’une étape 11, un dispositif lumineux associé à un endoscope génère une lumière à n bandes spectrales de longueurs d’onde différentes et successives de façon à générer une vidéo multispectrale dans laquelle chaque image correspond à l’une des bandes spectrales. Plus précisément, cette étape 11 comprend la génération d’une lumière 111 ayant des bandes de longueurs d’ondes couvrant le spectre visible et le proche infrarouge, c’est-à-dire de façon à couvrir respectivement des gammes de longueurs d’onde comprises entre 380-780 nanomètres (nm) et 780-1000 nm. Le dispositif lumineux peut éclairer le tissu à observer successivement avec les différentes bandes spectrales, ou alternativement, peut éclairer le tissu à observer avec une pluralité de bandes spectrales. Chacune des bandes spectrales peut couvrir une gamme de longueurs d’onde de quelques nanomètres à plusieurs dizaines de nanomètres, par exemple une gamme de longueurs d’onde de 50 nanomètres, préférentiellement une gamme de longueurs d’onde de 40 nanomètres. Les bandes spectrales de la lumière générée sont préférentiellement au nombre de six, ou un multiple de six. Ainsi, il est possible de sélectionner au moins quatre bandes couvrant le spectre visible et au moins une bande spectrale couvrant l’infrarouge. Les quatre bandes spectrales couvrant le spectre visible permettent d’obtenir des images comprenant chacune différents pics d’absorption. La précision de ces résultats est affinée par les images obtenues avec la ou les bandes spectrales de l’infrarouge. En effet, les bandes spectrales couvrant l’infrarouge permettent d’obtenir des pics d’absorption supplémentaires, et offrent ainsi la possibilité d’obtenir des informations ne pouvant être perçues avec des bandes spectrales couvrant le spectre visible. A titre d’exemple, les six bandes de longueurs d’onde suivantes peuvent être utilisées : une première bande centrée sur 415 nm, une deuxième bande centrée sur 450 nm, une troisième bande centrée sur 540 nm, une quatrième bande centrée sur 605 nm, une cinquième bande comprise entre 650 et 700 nm, une sixième bande comprise entre 700 et 750 nm. Selon une première alternative, la lumière émise par le dispositif lumineux remplace la lumière émise par l’endoscope, cette dernière étant par conséquent éteinte lors de la mise en œuvre du présent procédé. En d’autres termes, dans cette alternative, la lumière blanche peut être allumée et utilisée pour positionner la caméra de l’endoscope dans l’organe et la zone devant être observée, et éteinte pendant l’enregistrement de la vidéo. Selon une deuxième alternative, la lumière émise par le dispositif lumineux complète la lumière émise par l’endoscope. En d’autres termes, la lumière blanche de l’endoscope reste allumée au cours de l’acquisition de la vidéo. Cette deuxième alternative peut notamment être mise en œuvre lorsque la puissance de la source LED est suffisamment grande pour éclairer la zone de tissu observée et acquérir des images caractéristiques des bandes spectrales. En effet, la source LED doit garantir que les détails pertinents de la bande spectrale d’une gamme de longueurs d’onde donnée sont capturés malgré la présence de la lumière blanche de l’endoscope. L’étape 11 comprend en outre l’acquisition d’une vidéo multispectrale 112 par la caméra de l’endoscope, ainsi qu’un éclairage successif 113 de la zone observée par les différentes bandes spectrales. Il en résulte une vidéo endoscopique dans laquelle chaque image correspond à l’une des bandes spectrales avec lesquelles la zone de tissu a été éclairée. Cet éclairage successif est réalisé de manière synchronisée avec la cadence de la caméra. Pour ce faire, des informations de cadence de la caméra endoscopique provenant du flux vidéo sont récupérées de façon à générer un minuteur (ou « timer » en anglais) basé sur un dispositif électronique qui permet le déclenchement des bandes spectrales émises par la source lumineuse. Au cours d’une étape 12, un découpage 121 de la vidéo endoscopique obtenue est réalisé de manière à extraire des images de bandes spectrales de longueurs d’onde différentes, La vidéo nécessite en effet d’être découpée de façon à éliminer les images dites « de transition ». On désigne par images « de transition » les images obtenues entre deux éclairages successifs par des bandes spectrales différentes, et lesquelles présentent généralement des données inexploitables issues du changement de bandes spectrales. La caméra peut par exemple capturer 20 à 30 images par seconde au cours de l’acquisition de la vidéo. Lorsque la caméra présente cette dernière cadence, une étape de découpage peut être réalisée de façon à sélectionner une image sur deux de la vidéo endoscopique. Il résulte de ce découpage une ou plusieurs images multispectrales. Chaque image multispectrale comprend au moins une image représentative de chacune des bandes spectrales. La taille des images peut être choisie de façon à ce que les images puissent englober une ou plusieurs lésions présentes à la surface du tissu. Les dimensions des images peuvent varier en fonction de différents paramètres tels que les conditions d’acquisition, la nature de l’organe étudié et des zones pathologiques susceptibles de s’y développer. Au cours d’une étape 13, les images issues du découpage subissent un recalage 132 de façon à obtenir une ou plusieurs image(s) multispectrale(s) comprenant une image pour chaque bande spectrale de longueurs d’onde. Les images des bandes spectrales d’une même image multispectrale sont superposées les unes par rapport aux autres de façon à ce que les éléments caractéristiques des tissus analysés, présents dans chacune d’entre elles, soient alignés. Les éléments caractéristiques sont toutes les variations de tissus pouvant être à la surface des organes observés, et peuvent être par exemple des lésions, de signes d’inflammation, des vaisseaux sanguins ou des variations de granulosité de tissus. En particulier, il est effectué un recalage interbandes dit « non rigide ». Dans la présente description, on désigne par « recalage interbandes non rigide » un recalage élastique et anisotrope pour tous les pixels pour répondre aux déformations élastiques des tissus observés. Ainsi, à la différence d’un recalage interbande rigide qui consiste à aligner tous les éléments caractéristiques d’une image par une unique transformation géométrique composée d’une rotation et d’une translation, le recalage interbandes non rigide consiste à aligner chaque élément caractéristique obtenu dans les différentes bandes spectrales de manière indépendante dans une ou plusieurs des images de l’image multispectrale. En effet, les mouvements de l’organe observé couplés à ceux de l’endoscope, notamment lorsqu’il s’agit d’un estomac, sont susceptibles d’entrainer un déplacement dans l’espace de l’élément caractéristique observé, et ainsi, l’élément caractéristique présente une position et une forme différentes dans chaque image de l’image multispectrale. A titre illustratif, la FIG. 2 représente un exemple de recalage interbandes non rigide d’un point A dans une image multispectrale. La FIG. 2 montre qu’avant recalage, l’un des points A (correspondant à un élément caractéristique) n’est pas aligné avec les autres points A correspondants, et ce malgré l’alignement des différentes images constituant l’image multispectrale. Ce type de décalage du positionnement du point A peut notamment être le résultat d’un mouvement de la paroi interne de l’organe observé. Afin de prendre en compte ce mouvement, le point A non aligné est recentré de façon à être aligné avec les points A correspondants. Ce type de recalage peut être réalisé par une approche géométrique. Cette dernière se fonde en effet sur l'extraction à partir de chacune des images de primitives géométriques qui sont appariées afin de déterminer la transformation entre les images deux à deux, par exemple sous la forme d’une matrice de transformation. Il peut également être effectué par un calcul fournissant un flot optique entre les images deux à deux afin de déterminer un champ de vecteur de déplacement en chaque pixel. Il résulte de cette étape une image multispectrale recalée dans laquelle chaque pixel correspond à un vecteur à n composantes et correspondant, de préférence, au nombre de bandes spectrales utilisées. Chacune des composantes correspond alors à l’une des bandes spectrales. Ainsi, chaque pixel d’une image multispectrale présente n valeurs de réflectance pour un même point du tissu observé. Cependant, bien que ces valeurs intègrent en partie la réflectance du tissu observé, elles dépendent également des caractéristiques du dispositif lumineux utilisé et de la sensibilité de la caméra de l’endoscope. Au cours d’une étape 13, une reconstruction spectrale d’un cube de réflectance à partir de l’image multispectrale recalée obtenue est mise en œuvre. Plus précisément, il est obtenu un cube de réflectance dans lequel chaque pixel correspond à un vecteur reflétant uniquement la réflectance d’une zone du tissu ou de l’organe observé. Dans la présente description, la réflectance est définie par la quantité d'énergie réémise par rapport à la quantité d'énergie reçue, et cela pour chacune des longueurs d’onde couvertes par les bandes spectrales. Ce vecteur correspond au spectre de réflectance du tissu pour le pixel concerné sur une large plage de longueurs d'onde donnée, c’est-à-dire entre 380-780 nm et 780-1000 nm. Chacune de ses valeurs correspond à la réflectance pour une bande étroite de la plage de longueurs d'onde pouvant être de quelques nanomètres à plusieurs dizaines de nanomètres. Cette reconstruction spectrale peut être réalisée à partir d’une ou plusieurs images multispectrales telles que décrites précédemment, selon l’un des modes de réalisation présentés ci-après. Selon un premier mode de réalisation du procédé d’acquisition de données par endoscopie à partir de tissus biologiques représenté par la FIG. 3 , la reconstruction spectrale comprend un traitement de l’image multispectrale par un réseau de neurones profond. Le réseau de neurones profond est entrainé à partir d’une grande quantité de données de façon à ce que le réseau de neurones génère des spectres de réflectance à partir d'images multispectrales. La quantité de données est préférentiellement d’au moins quelques centaines. L’entrainement du réseau de neurones profond implique de lui fournir un ensemble de couples de données. Chaque couple est composé d'un vecteur similaire à ceux présents dans les images multispectrales (entrée) et d'un vecteur similaire à ceux présents dans les cubes de réflectance (sortie) et représentant le spectre de réflectance théorique correspondant à la donnée en entrée. Alternativement, ou en supplément, le réseau de neurones profond peut être préalablement entrainé à partir de couples de données issues de tissus sains et de tissus pathologiques ou anormaux, dont le spectre de réflectance provient d’un dispositif annexe. Selon un deuxième mode de réalisation du procédé d’acquisition de données par endoscopie à partir de tissus biologiques représenté par la FIG. 4 , la reconstruction spectrale comprend un recalage des images multispectrales de façon à obtenir une mosaïque d’images multispectrales correspondante, et un traitement de la mosaïque par un réseau de neurones profond. La reconstruction spectrale dans ce deuxième mode de réalisation nécessite l’utilisation d’une pluralité d’images multispectrales, lesquelles peuvent être obtenues successivement au cours du temps. De préférence, les images formant les différentes images multispectrales sont obtenues par les mêmes bandes spectrales. La mosaïque d’images multispectrales est traitée par un nouveau réseau de neurones. Le réseau de neurones a été préalablement entrainé à fournir un cube de réflectance (sortie) à partir d’une mosaïque d’images multispectrales (entrée). Tel que décrit précédemment, le réseau de neurones profond peut être préalablement entrainé à partir de couples de données issues de tissus sains et de tissus pathologiques ou anormaux, dont le spectre de réflectance provient d’un dispositif annexe. La FIG. 5 représente une variante du deuxième mode de réalisation du procédé précédemment présenté. Selon cette variante, la reconstruction spectrale comprend le recalage des images multispectrales de façon à obtenir une mosaïque d’images multispectrales correspondante, et un traitement de la mosaïque par un modèle d’interaction lumière-tissus. Le modèle d’interaction lumière-tissus est un modèle analytique décrit par des équations. Il est obtenu après caractérisation de chacun des tissus à partir de leurs propriétés optiques telles que l’absorption et la diffusion de lumière. En particulier, les équations du modèle d’interaction lumière-tissus comprennent des valeurs caractéristiques pour chaque tissu. A titre d’exemple, il est possible de déterminer avec certaines bandes spectrales de longueurs d’onde spécifiques la quantité d’hémoglobine présente dans une zone du tissu observé. Cette information concernant la quantité d’hémoglobine peut donner un indice sur la présence d’une anomalie, d’une lésion cancéreuse ou précancéreuse. La propagation de la lumière dans une couche de tissu peut être modélisée via deux processus optiques : la diffusion (définie par son coefficient de diffusion réduit µ’ s ) et l'absorption (définie par son coefficient µ a ). Avec ce modèle, la réflectance R peut être décrite selon la formule suivante : R0 est basé sur la théorie du transport de la lumière (théorie de la diffusion ou simulations de Monte-Carlo). Les spectres d'absorption de l'hémoglobine sont représentés dans la FIG. 6 . De préférence, il résulte de la reconstruction spectrale selon le premier ou deuxième mode de réalisation, un cube de réflectance de taille spatiale identique aux images acquises, mais dont chaque pixel correspond à un vecteur spectral de dimension supérieure au nombre de bandes initiales. Il est également possible d’obtenir un cube de réflectance de taille spatiale inférieure aux images acquises. En effet, les images capturées peuvent représenter une même zone avec un décalage plus ou moins important, et en conséquence une ou plusieurs parties d’une image peuvent se retrouver absentes des autres images destinées à former l’image multispectrale. Le recalage des images entre elles peut ainsi nécessiter de réduire les tailles des images de façon à ce qu’elles aient des tailles identiques entre elles et représentent une même et unique zone de tissu biologique. Au contraire, lorsque plusieurs images multispectrales sont acquises, la taille spatiale du cube de réflectance peut être supérieure à la taille des images acquises. Les images multispectrales constituant la mosaïque comprennent une pluralité d’images couvrant la zone de tissu observé, ce qui permet de construire un cube de réflectance dont la taille résulte de la combinaison des différentes images multispectrales. Selon un autre aspect, un système d’imagerie endoscopique destiné à mettre en œuvre le procédé selon la présente description comprend un endoscope, un ou plusieurs boitiers générant de la lumière à partir d’une source LED, et un écran de visualisation. En particulier, la vidéo endoscopique peut être acquise à l’aide d’un système d’imagerie endoscopique, comprenant un endoscope et un écran de visualisation. L’endoscope comprend classiquement un canal opérateur muni d’un faisceau lumineux (pouvant être conduit par des fibres optiques), et un système de vision optique ou vidéo (tel qu’une caméra) positionné au niveau de l’extrémité présente dans l’organe à inspecter. L’endoscope est destiné à analyser des tissus biologiques humain ou animal, et à être inséré dans des cavités ou organes creux tels qu’un estomac, une vessie, ou encore un côlon. La source LED peut être introduite dans le canal opérateur de l’endoscope via une fibre optique. Ainsi, la source LED peut être ajoutée sur un grand nombre des endoscopes présents sur le marché. De préférence, la source LED utilisée dans le système d’imagerie endoscopique génère n bandes spectrales ayant des longueurs d’ondes différentes et préférentiellement situées entre 380 et 1000 nanomètres. Chaque source LED génère préférentiellement six bandes spectrales, avec au moins quatre bandes spectrales couvrant le spectre visible et au moins une bande spectrale couvrant le spectre proche infrarouge. Ainsi, il est par exemple possible d’assembler deux boitiers à l’endoscope de façon à avoir douze bandes spectrales couvrant le spectre visible et le proche infrarouge. Le boitier est positionné à côté de la colonne endoscopique de l’endoscope, ou alternativement sur la colonne endoscopique, et permet de programmer et d’émettre de la lumière avec une ou plusieurs bandes spectrales couvrant des plages de longueurs d’onde définies. Par ailleurs, le boitier offre la possibilité de générer une ou plusieurs bandes spectrales avec une fréquence de changement de bandes pouvant être élevée. Au cours ou à l’issue de la mise en œuvre du procédé d’acquisition de données selon la présente description, l’écran de visualisation peut afficher les images acquises par l’endoscope, les cubes de réflectance obtenus, et toutes les informations obtenues à partir du procédé décrit précédemment. L’écran de visualisation peut également afficher des résultats d’un traitement par intelligence artificielle des informations issues des cubes de réflectance obtenus. Un tel système permet alors d’alerter l’utilisateur de l’endoscope sur la présence éventuelle d’une ou plusieurs anomalies notamment précoces sur les tissus biologiques observés. Procédé d’analyse d’une vidéo multispectrale préalablement acquise par endoscopie à partir de tissus biologiques, ladite vidéo multispectrale ayant été préalablement acquise à l’aide d’un dispositif générateur de lumière associé à un endoscope avec caméra et comprenant : un dispositif lumineux apte à générer n bandes spectrales de longueurs d’onde différentes successives de manière à couvrir le spectre visible et le proche infrarouge et générer une vidéo multispectrale dans laquelle chaque image correspond à l’une desdites bandes spectrales ; ledit procédé comprenant : le découpage de ladite vidéo multispectrale ainsi obtenue, de manière à extraire des images de bandes spectrales de longueurs d’onde différentes ; le recalage desdites images de bandes spectrales pour obtenir au moins une image multispectrale recalée comprenant une image pour chaque bande spectrale de longueurs d’onde ; la reconstruction spectrale d’un cube de réflectance, à partir de ladite image multispectrale recalée, dans lequel chaque pixel correspond à un vecteur reflétant la réflectance de ladite zone de tissu biologique. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les bandes de longueurs d’onde sont situées entre 380 et 1000 nm, de préférence entre 400 et 850 nm. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel n est égal à six ou un multiple de six. Procédé selon la revendication 3, dans lequel au moins quatre desdites bandes spectrales ont des longueurs d’onde couvrant le spectre visible et au moins une desdites bandes spectrales a des longueurs d’onde couvrant le proche infrarouge. Procédé selon la revendication 4, dans lequel au moins quatre desdites bandes spectrales ont des longueurs d’onde couvrant le spectre visible et au moins deux desdites bandes spectrales ont des longueurs d’onde couvrant le proche infrarouge. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la caméra capture 20 à 30 images par seconde au cours de l’acquisition de la vidéo multispectrale, et dans lequel seule une image sur deux est alternativement sélectionnée pour la réalisation d’une image multispectrale lors du découpage de ladite vidéo multispectrale obtenue. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la reconstruction spectrale d’un cube de réflectance à partir de ladite image multispectrale comprend un traitement de ladite image multispectrale par un réseau de neurones profond. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la reconstruction spectrale d’un cube de réflectance à partir desdites images multispectrales recalées comprend : un deuxième recalage desdites images multispectrales recalées de façon à obtenir une mosaïque d’images multispectrales ; un traitement de ladite mosaïque d’images multispectrales par un réseau de neurones profond ou par un modèle d’interaction lumière-tissus. Procédé selon l’une quelconque des revendications 7 et 8, dans lequel le réseau de neurones profond est pré-entrainé à partir de données de spectres de réflectance caractéristiques de tissus sains et pathologiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel il comprend en outre l’analyse du cube de réflectance par intelligence artificielle. Système d’imagerie endoscopique caractérisé en ce qu’il comprend : un endoscope configuré pour capter un flux vidéo, au moins un boitier générant de la lumière à partir d’une source LED, et un écran de visualisation configuré pour afficher des images acquises par l’endoscope et/ou tout ou partie de l’information contenue dans des cubes de réflectances obtenus avec un procédé d’acquisition de données tel que défini selon l’une quelconques des revendications 1 à 10.