Brevet FR3159033A1 — publié le 20250808

La divulgation se rapporte à un procédé de détection de la présence d’au moins une donnée représentative d’une prolifération cellulaire maligne au sein d’une image histopathologique, ledit procédé étant mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique de traitement. Un tel procédé comprend : - un découpage (S01) de l’image représentative de la coupe tissulaire, délivrant un ensemble de tuiles de taille prédéterminée, chaque tuile ayant une position au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - une détermination (S02), pour chaque tuile de l’ensemble de tuiles, d’une donnée représentative d’un nombre de cellules malignes et d’une donnée représentative d’un nombre de total de cellules, ces données étant insérées respectivement dans une première matrice Mp et dans une deuxième matrice Mt dont chaque élément est associé à une position de tuile au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - une détection (S03) de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique, ladite détection mettant en œuvre des calculs de regroupements de données de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt, selon un algorithme de répartition des calculs en parallèle. Fig. 1 Procédé de détermination de la présence d’au moins une donnée représentative d’une prolifération cellulaire maligne au sein d’une image, dispositif et programme correspondant. Domaine La divulgation se rapporte au domaine de la quantification de la prolifération de cellules malignes. La divulgation se rapporte plus particulièrement à une méthode de détermination d’un degré de prolifération de cellules malignes au sein d’images représentatives de tissus biomarqués prélevés sur un ou plusieurs patients. Art antérieur La quantification précise des biomarqueurs nucléaires joue un rôle essentiel dans le processus de prise de décision thérapeutique en oncologie. Cette approche repose sur la détection et le décompte des cellules spécifiquement marquées au moyen d'une réaction antigène-anticorps appliquée à des échantillons de tissus prélevés sur les patients. Une fois cette technique appliquée, les cellules tumorales deviennent visuellement discernables, permettant ainsi aux pathologistes médicaux d'effectuer un décompte précis. Par exemple, pour ce qui est du biomarqueur "KI67", les cellules tumorales sont colorées en deux variations : "marron" pour les résultats positifs (cellules cancéreuses) et "bleu" pour les négatifs. En combinant ces deux informations, le pathologiste peut calculer un indice de prolifération, une mesure cruciale pour évaluer l'activité cellulaire. On rappelle que Ki67 est une protéine associée à la prolifération cellulaire, et son immunomarquage est couramment utilisé en pathologie pour évaluer le taux de prolifération des cellules. Cet indice de prolifération, par exemple basé sur le biomarqueur KI67, reflète le pourcentage de cellules tumorales marquées positivement par rapport au nombre total de cellules marquées dans des zones spécifiques de l'échantillon, communément appelées "hotspots". Ces "hotspots" correspondent à des zones de l'image dans lesquelles un nombre significatif de cellules sont présentes, généralement défini par un seuil (par exemple supérieur à 500 cellules). Cette approche garantit que les régions analysées sont représentatives de l'activité cellulaire dans la tumeur, en évitant les biais potentiels liés à la sélection de zones moins caractéristiques. L'indice de prolifération obtenu à partir de cette quantification permet aux oncologues de mieux comprendre la nature agressive de la tumeur et de prendre des décisions plus éclairées en matière de traitement. Les tumeurs à forte prolifération sont souvent associées à une croissance tumorale plus rapide, ce qui peut influencer la décision de recourir à des traitements plus agressifs tels que la chimiothérapie. D'un autre côté, les tumeurs à faible indice de prolifération pourraient potentiellement répondre à des traitements plus ciblés. Afin de calculer l'indice de prolifération, notamment du biomarqueur KI67, de manière plus précise et efficace, des approches modernes basées sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont été développées. Ces approches sont essentiellement basées sur la détection globale de zones d’intérêt dans les images histopathologiques marquées (par exemple KI67). Plus particulièrement, des méthodes d'apprentissage en profondeur sont utilisées pour identifier, dans des images histopathologiques marquées, des zones potentielles de prolifération. Ainsi, le processus d'entraînement d'un réseau neuronal convolutionnel (CNN) pour détecter les hotspots dans les images de tissus comprend généralement les étapes suivantes : - Acquisition et prétraitement des données : Les images histopathologiques marquées sont acquises et annotées manuellement par des praticiens ; - Entraînement des CNN : Les modèles CNN sont entraînés sur les images annotées. La phase d'entraînement peut impliquer l'utilisation d'information mutuelle d’images de types différent (par exemples H&E et Ki67) de la lame entière pour identifier les hotspots de l'expression du marqueur (par exemple KI67) ; - Identification des régions d'intérêt (RoI) : Le(s) CNN(s) formé(s) mettent en évidence des régions présentant une forte densité de cellules marquées positivement, qui sont des hotspots potentiels, qui permet d'identifier les zones d'intérêt en vue d'une analyse et d'une quantification plus approfondies. - Calcul de l'indice de prolifération : Après l'identification des hotspots, d’autres CNN sont utilisés pour segmenter les cellules tumorales et calculer l'indice de prolifération dans ces hotspots. Dans le cadre de ces procédés, les réseaux de neurones profonds sont supposés : mettre en évidence des régions présentant une forte densité de cellules pertinentes ; et éliminer tout artefact de coloration susceptible d'induire en erreur la phase de segmentation. Le problème de cette approche réside essentiellement dans la grande quantité de calcul nécessaire à l’identification des zones globales et généralement sur les taux d’erreurs qui peuvent être dus à une faiblesse de l’apprentissage ou à un trop faible échantillon d’apprentissage. La présente technique vise à améliorer la situation. Ainsi la divulgation se rapporte à un procédé de détection de la présence d’au moins une donnée représentative d’une prolifération cellulaire maligne au sein d’une image histopathologique, ledit procédé étant mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique de traitement. Ce procédé comprend au moins une itération des étapes suivantes : - découpage de l’image représentative de la coupe tissulaire, délivrant un ensemble de tuiles de taille prédéterminée, chaque tuile ayant une position au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - détermination, pour chaque tuile de l’ensemble de tuiles, d’une donnée représentative d’un nombre de cellules malignes et d’une donnée représentative d’un nombre de total de cellules, ces données étant insérées respectivement dans une première matrice Mp et dans une deuxième matrice Mt dont chaque élément est associé à une position de tuile au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - détection de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique, ladite détection mettant en œuvre des calculs de regroupements de données de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt, selon un algorithme de répartition des calculs en parallèle. Ainsi, à la différence des procédés existants, qui utilisent l’intelligence artificielle pour déterminer directement les zones de prolifération, le procédé de l’invention travaille au niveau cellulaire, en effectuant un comptage de cellules sur des imagettes de petite tailles (ce qui est donc une première fois parallélisable) puis en effectuant des calculs de regroupement de cellules de matrices sur la base du nombre de cellules comptabilisées, ce qui est plus rapide et plus efficace que la méthodes actuelles. Selon une caractéristique particulière, l’étape de détermination comprend, pour une tuile courante de l’ensemble de tuiles, une étape de détermination de la donnée représentative d’un nombre de cellules malignes de la tuile courante à l’aide d’un premier réseau de neurones, préalablement entraîné à l’identification de cellules malignes. Selon une caractéristique particulière l’étape de détermination comprend, pour une tuile courante de l’ensemble de tuiles, une étape de détermination de la donnée représentative d’un nombre total de cellules de la tuile courante à l’aide d’un deuxième réseau de neurones, préalablement entrainé à l’identification de cellules. Ainsi, on dispose de réseaux de recherche de cellules plus spécialisés, qui peuvent faire l’objet d’entrainements séparés pour augmenter le taux de détection et de comptage de cellules au sein du tissus. Selon une caractéristique particulière, le premier et le deuxième réseau de neurones forment un seul et même réseau de neurones. Ainsi, dans cette situation, la rapidité d’obtention des comptages de cellules est augmentée, permettant de mettre en œuvre le procédé décrit en temps réel ou quasi réel. Selon une caractéristique particulière, l’étape de détection de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique comprend au moins une itération de détection comprenant les étapes suivantes : - découpage d’une matrice courante des cellules marquées positivement en au moins trois matrices résultantes des cellules marquées positivement, chaque matrice résultante comprenant une zone de recouvrement avec une autre des au moins deux matrices résultantes restantes ; - découpage identique d’une matrice courante du nombre de cellules, délivrant au moins trois matrices résultantes du nombre de cellules ; - obtention, pour chaque binôme de matrices résultantes des cellules marquées positivement et de matrices résultantes du nombre de cellules, d’un indice de prolifération temporaire, lequel est enregistré au sien d’une structure de données ; chaque binôme de matrices résultantes formant les matrices courantes de l’itération suivante de l’étape de détection jusqu’à un l’atteinte d’un paramètre d’arrêt prédéterminé. Cette méthodologie de regroupement des cases de cellules entre elles est efficace pour distribuer les calculs sur plusieurs unités de calculs en parallèle, de manière croissante, afin de délimiter les zones de prolifération de manière précise. Selon une caractéristique particulière, l’étape de détection comprend en outre, postérieurement aux itérations de détection, une étape de classement, par ordre décroissant, des indices de prolifération temporaires de sorte que les indices de prolifération les plus élevés sont associés aux éléments des matrices résultantes qui identifient ladite moins une donnée représentative de prolifération cellulaire maligne au sein de l’image histopathologique. Il est ainsi possible de traiter les regroupements qui sont les plus prometteurs en premier s’il advient que les ressources de calcul en parallèle sont limitées. Selon une caractéristique particulière, l’étape de détection de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique comprend au moins une étape de détermination, à partir d’au moins un élément, de la première matrice Mp, présentant la valeur la plus élevée, d’au moins un groupe d’éléments contigus dont les valeurs permettent de calculer un indice de prolifération temporaire d’une valeur supérieure à ceux d’autres groupe d’éléments contigus, ledit groupe constituant un noyau de recherche itérative d’une zone de prolifération au sein de ladite image histopathologique. Ainsi, cette approche permet de cibler plusieurs zones potentielles en parallèle, en fonction du seuil choisi pour la sélection des valeurs les plus élevées. Selon une caractéristique particulière, l’étape de détection comprend en outre, postérieurement à l’étape de détermination dudit au moins un noyau d’éléments, au moins une itération d’une étape d’expansion dudit au moins un noyau de sorte à maximiser l’indice de prolifération temporaire obtenu en sélectionnant des éléments contigus de ladite de la première matrice Mp et des éléments contigus correspondants de la deuxième matrice Mt. Selon une caractéristique particulière, les itérations d’expansion du noyau sont mises en œuvre à l’aide de moyens de calculs parallélisables. Selon un autre aspect, la divulgation se rapporte également à un dispositif électronique de détection de la présence d’au moins une donnée représentative d’une prolifération cellulaire maligne au sein d’une image histopathologique. Un tel dispositif comprenant des modules de : - découpage de l’image représentative de la coupe tissulaire, délivrant un ensemble de tuiles de taille prédéterminée, chaque tuile ayant une position au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - détermination, pour chaque tuile de l’ensemble de tuiles, d’une donnée représentative d’un nombre de cellules malignes et d’une donnée représentative d’un nombre de total de cellules, ces données étant insérées respectivement dans une première matrice Mp et dans une deuxième matrice Mt dont chaque élément est associé à une position de tuile au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - détection de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique, ladite détection mettant en œuvre des calculs de regroupements de données de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt, selon un algorithme de répartition des calculs en parallèle. Selon un autre aspect, l’invention se rapporte également à un programme d’ordinateur apte à mettre en œuvre le procédé décrit ainsi qu’à un support de données pour l’enregistrement de ce programme d’ordinateur. Le dispositif de détermination présente l’architecture d’un ordinateur. Il est muni d’un ou plusieurs processeurs capables d’exécuter tous types de programmes d’ordinateurs, depuis des systèmes d’exploitation jusqu’à des logiciels applicatifs, écrits dans des langages compilés ou interprétés. Les différents composants du dispositif sont reliés entre eux par un bus de communication. Le dispositif peut éventuellement être muni d’un système de communication pour communiquer via des protocoles tels Bluetooth, Ethernet ou WiFi avec d’autres systèmes et se connecter à des réseaux de télécommunications mobiles ou non. Le dispositif comprend en plus des composants mémoire qui vont enregistrer les données et programmes nécessaires au fonctionnement du dispositif. Le dispositif est, de plus, modifié pour qu’il puisse exécuter les opérations de détermination portant sur un nombre important d’images et gérer plusieurs milliers d’opérations simultanées par seconde, notamment par une mise en œuvre parallèle des calculs de regroupement de zones de prolifération cellulaires. Les supports de données peuvent être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, les supports peuvent comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD-ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique tel qu’un disque dur, ou plus souvent une mémoire Flash. D'autre part, les supports peuvent être des supports transmissibles tels qu'un signal électrique ou optique, qui peuvent être acheminés via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Les programmes selon l'invention peuvent être en particulier téléchargés sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Description des dessins D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation particulier, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : - FIG. 1 représente les étapes principales du procédé de détection ; - FIG. 2 illustre les phases de découpage et de sommation d’un premier exemple de réalisation ; - FIG. 3 illustre les phases de détermination de noyau et d’expansion d’un deuxième exemple de réalisation ; - FIG. 4 illustre un dispositif pour la mise en œuvre du procédé de détection. Description d’un mode de réalisation Comme explicité précédemment, un objet de la divulgation est de permettre d’obtenir une donnée représentative d’un indice de prolifération qui soit plus rapide et plus efficace que les techniques actuelles. La FIG. 1 illustre les étapes du procédé de détection objet de la divulgation. Un tel procédé comprend : - le découpage (S01) de l’image représentative de la coupe tissulaire IRCT, délivrant un ensemble de tuiles ETU de taille prédéterminée, chaque tuile ayant une position au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - la détermination (S02) (e.g. le comptage), pour chaque tuile de l’ensemble de tuiles, d’une donnée représentative d’un nombre de cellules malignes et d’une donnée représentative d’un nombre de total de cellules, ces données étant insérées respectivement dans une première matrice Mp et dans une deuxième matrice Mt dont chaque élément est associé à une position de tuile au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - la détection (S03) de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique, ladite détection mettant en œuvre des calculs de regroupements de données de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt, selon un algorithme de répartition des calculs en parallèle. Ainsi, on met en œuvre un procédé en plusieurs phases successives. La deuxième de ces phases consiste en un comptage des cellules marquées positivement, un comptage des cellules marquées négativement. Ce comptage est effectué pour un ensemble de tuiles qui sont issues d’un découpage de l’image d’origine. Les tuiles sont de taille fixe, et leur extraction est effectuée sans recouvrement (cela signifie qu’il n’y a pas de zone de recouvrement, ou de zone glissante sur les tuiles). Chaque tuile est fournie à un détecteur, ce détecteur étant configuré pour délivrer le nombre total de cellules marquées positivement et le nombre total de cellules marquées négativement au sein d’une tuile. Ainsi, à l’issue de cette première phase, on associe, à l’image histopathologique d’entrée, une première matrice de nombre de cellules marquées positivement (dite première matrice Mp) et une matrice comprenant le nombre de cellules marquées négativement (ou le nombre total de cellules en fonction des modes de réalisation, dite deuxième matrice Mt). Chaque élément (cellule) de ces deux matrices Mp et Mt correspond à une tuile de l’image histopathologique d’entrée. Par exemple, à titre purement illustratif de la technique employée, une image histopathologique d’entrée pourrait être de taille 4096*8192 pixels. Chaque tuile est de taille fixe, par exemple 128*128 pixels. La première matrice Mp et la deuxième matrice Mt ont alors toutes deux respectivement une taille de 32*64 cellules (éléments) et les valeurs de ces éléments correspondent à des nombres de cellules. La dernière phase consiste, à partir de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt, à identifier une ou plusieurs zones de prolifération (hotspots) en effectuant des regroupements des cellules (éléments, cases) de ces matrices. Il est important de noter que ces regroupements sont effectués sur la base des données des matrices, et non pas sur la base des images ou des tuiles, comme cela est le cas des techniques de l’art antérieur. Cet aspect de la méthodologie proposée est important car il permet d’être efficace et rapide dans le traitement de l’image histopathologique d’entrée, en évitant une consommation excessive de ressources. Au moins deux méthodes différentes sont proposées pour effectuer cette détection de zones de prolifération (hotspots) à partir de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt. Dans la suite, en lien avec un exemple de réalisation, une première méthode de détection est présentée, puis en lien avec un deuxième exemple de réalisation, une deuxième méthode de détection est présentée. Ainsi, à la différence des techniques présentées en relation avec l’art antérieur, qui reposent d’abord sur la détection de régions d’intérêt (sur la base d’images histopathologiques) puis sur le calcul de l’indice de prolifération au sein de ces régions d’intérêt, l’invention permet de d’obtenir ces informations de manière beaucoup plus simple et rapide en transformant le problème initial de reconnaissance (d’identification) des régions d’intérêt (RoI) en un problème de comptage de cellules, beaucoup plus rapide à traiter par la suite, ce comptage permettant tout à la fois d’identifier le ou les hotspots et de déterminer l’indice de prolifération. Comptage des cellules marquées négativement et des cellules marquées positivement On présente, dans ce qui suit, une technique de comptage des cellules qui peut être mise en œuvre pour une histopathologique courante. Cette technique est basée sur la mise en œuvre d’un ou de plusieurs réseaux de neurones, comme cela est détaillé par la suite. Préalablement à la mise en œuvre du comptage des cellules au sein de l’image histopathologique courante, on rappelle que l’ensemble des images (c’est-à-dire l’image histopathologique courante, mais également les images histopathologiques qui ont été utilisées pour l'entraînement du ou des réseaux de neurones) ont été prétraitées afin d'améliorer la qualité des images, la précision de la segmentation et de faciliter l'analyse ultérieure, pour préparer les images de manière à minimiser les variations, à mettre en valeur les caractéristiques pertinentes (notamment de coloration) et à faciliter une analyse précise et reproductible. Comme indiqué, dans au moins un exemple de réalisation, le comptage des cellules est réalisé en mettant en œuvre au moins un réseau de neurones. Ce réseau de neurones est entraîné, selon la présente, en fournissant à celui-ci un ensemble d’images, de taille prédéterminée, qui ont fait l’objet d’un marquage (annotation) manuel. À la différence de techniques existantes, cependant, le marquage manuel a été effectué au niveau de la cellule elle-même (et non pas au niveau de régions d’intérêt). Plus particulièrement, le marquage manuel a été effectué par des praticiens qui ont identifié, au sein des images qui leur ont été présentées, les cellules marquées positivement, les cellules marquées négativement, et dans une variante, les lymphocytes. Ces images d'entraînement ont préférentiellement une résolution de 0.25μm (correspondant à un zoom d’environ x40) pour permettre une détection précise des cellules individuelles et de leurs caractéristiques nucléaires. Pour entraîner le modèle de détection cellulaire, des annotations pour chaque image ont été préparées, indiquant les régions de l'image qui contiennent des cellules positives, négatives pour le biomarqueur Ki67 ainsi que les régions de l’image qui contiennent des lymphocytes. Ces annotations sont fournies au niveau des pixels, ce qui signifie qu'elles spécifient quelles parties de l'image appartiennent à chaque catégorie. Ces annotations servent de “référence” (« ground truth ») pour le modèle pendant l'entraînement, lui permettant d'apprendre à segmenter correctement les cellules positives/négatives Ki67 ainsi que les lymphocytes. L’inclusion des lymphocytes permet à l’algorithme de les distinguer des cellules tumorales et ainsi réduire tout biais de segmentation. Selon la présente, l'entraînement est supervisé et réalisé hors ligne. Les images qui sont utilisées pour l'entraînement sont normalisées et l’information de présence des cellules marquées positivement, de l’ensemble des cellules et des lymphocytes est fournie au réseau de neurones pour permettre l’apprentissage. À l’issue de l’apprentissage, on dispose ainsi d’un ou de plusieurs réseaux de neurones qui sont en mesure d’effectuer une identification des cellules comme exposé supra. Selon la présente, dans au moins un exemple de réalisation, postérieurement à cet apprentissage, lorsque les modèles sont stabilisés, le ou les réseaux de neurones peuvent être modifiés, pour y ajouter une couche de sortie dédiée au comptage des cellules des différentes catégories (marquées positive, marquées négative et lymphocytes). Dans un autre exemple de réalisation, un module de comptage est additionnellement mis en œuvre en prenant en entrée les données de classification issues du ou des réseaux de neurones. Quoi qu’il en soit, en possession du ou des réseaux de neurones entraînés comme exposé supra, l’image histopathologique courante est utilisée pour obtenir à la fois la première matrice Mp et la deuxième matrice Mt. Pour ce faire, la méthode suivante est mise en œuvre, elle comprend : - une étape de segmentation du tissu de l’image histopathologique courante, permettant d’isoler le tissu du reste de l’image (notamment de l’arrière-plan et des artefacts) ; en fonction des situations, la segmentation peut avoir été réalisée en amont ou peut ne pas être nécessaire ; - une étape de tuilage dans laquelle la zone de l’image histopathologique segmentée contenant le tissu est découpée en tuiles, par exemple de taille 256x256 pixels, les coordonnées de chaque tuile dans l’image histopathologique (segmentée) étant conservées, de sorte à pouvoir associer les quantités de cellules révélées ultérieurement à une localisation dans l’image d’origine ; - pour chaque tuile, une étape de prédiction, par l’intermédiaire du ou des réseaux de neurones décrit supra, estimation du nombre total de cellules (ou du nombre de cellules négatives) et du nombre de cellules marquées positivement, ces nombres étant enregistrés, dans la cellule (l’élément) de la matrice correspondante, à l’emplacement relatif à cette tuile. En fonction des conditions de mise en œuvre opérationnelles, l’étape de prédiction peut être mise en œuvre en série ou en parallèle, notamment lorsque plusieurs ressources de calculs parallélisables peuvent être mises en œuvre sur le dispositif de détection. Dans tous les cas de figure, à l’issue de cette étape, on dispose, pour l’image histopathologique segmentée, de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt. En fonction des modes de réalisation, deux réseaux de neurones différents peuvent être utilisés : par exemple un réseau qui a la charge de détecter les cellules marquées positivement, pour chaque tuile, et un réseau qui a la charge de détecter le nombre total de cellules (ou un réseau qui a la charge de détecter le nombre de cellules marquées négativement). Ce type de configuration permet de spécialiser plus les réseaux de neurones, et donc d'obtenir, dans certaines conditions, des résultats plus satisfaisants pour la détection de certaines cellules, en fonction par exemple des tissus dont sont extraits les images histopathologiques. En fonction des modes de réalisation, plusieurs réseaux de neurones peuvent être mis en œuvre pour identifier les cellules (notamment pour détecter les cellules marquées positivement). Dans une telle situation, chaque réseau fait l’objet d’un entraînement différent. L’avantage d’une telle configuration, bien que plus gourmande en ressources de calcul (tant pour l’apprentissage que pour l’inférence), est qu’elle permet de moyenner les résultats individuels (c’est-à-dire le nombre de cellules détectées) de chaque réseau de neurones pour faire en sorte que les résultats moyennés soient encore plus représentatifs du nombre effectif de cellules dans chaque tuile. Identification des hotspots et calcul d’indices de prolifération La seconde étape consiste à déterminer les emplacements des hotspots, s’il y en a, dans l’image d’origine. Dans un premier exemple de réalisation, décrit en relation avec la FIG. 2 , cette étape de détermination de zones de prolifération de cellules malignes est mise en œuvre en effectuant une pluralité de découpages et de calculs sommatoires. Plus particulièrement, dans cet exemple de réalisation, l’identification des zones de prolifération est mise en œuvre en effectuant des découpages de plus en plus fins au sein de la première matrice Mp et de deuxième matrice Mt, chacune de ces deux matrices ayant des tailles de départ identiques. Sur la FIG. 2 , un exemple fictif de la matrice Mp est illustré. Le découpage de chacune des matrices est effectué alternativement horizontalement et verticalement. À chaque découpage, au moins trois sous matrices résultantes de niveau 0 sont obtenues (Mp01, Mp02, Mp03), chacune des matrices résultantes ayant une zone de recouvrement avec la matrice résultante qui la précède. Puis pour chacune des matrices résultantes de niveau 0, une somme du nombre de cellules (une somme des nombre inscrits dans les cases de la matrice résultante) est effectuée (une somme pour la matrice résultante de niveau 0 des cellules marquées positivement et une somme pour la matrice résultante de niveau 0 des cellules marquées négativement). Un indice de prolifération temporaire est alors obtenu pour chaque « binôme » de matrice résultante de niveau 0. Les « binômes » de matrices résultantes de niveau 0 sont ensuite classés dans l’ordre décroissant de leurs indices de prolifération temporaires. Puis, pour chaque « binôme » de matrices résultantes de niveau 0, soit par ordre décroissant, soit en parallèle (en fonction des conditions de mise en œuvre opérationnelles, notamment lorsque des moyens de calcul en parallèle sont disponibles, comme une carte graphique par exemple), un découpage (par exemple horizontal si le premier découpage était vertical, et vice versa) est effectué selon la même logique (Mp011, Mp012, Mp013) : au moins trois sous matrices résultantes de niveau 1 sont obtenues (pour la matrice résultante courante de niveau 0 des cellules marquées positivement et pour la matrice résultante courante de niveau 0 des cellules marquées négativement), chacune des matrices résultantes de niveau 1 ayant une zone de recouvrement avec la matrice résultante de niveau 1 qui la précède dans le découpage, et ce pour chaque matrice résultante de niveau 0. Un indice de prolifération temporaire est calculé pour chacun des « binômes » des matrices résultantes de niveau 1 et ces binômes sont classées dans l’ordre décroissant de leurs indices de prolifération temporaire. La procédure est ensuite poursuivie, comme pour les itérations précédentes, en alternant les découpages horizontaux et verticaux. On notera, dans cette méthode, l’importance des zones de recouvrement dans le découpage, qui permettent d’assurer que les zones de prolifération soient effectivement détectées. Si ce recouvrement n’était pas effectué, des zones de prolifération pourraient ne pas être détectées car elles pourraient se trouver à cheval entre deux matrices découpées. Les indices de prolifération temporaires successivement obtenus sont conservés en mémoire de sorte à obtenir une série d’indices de prolifération temporaires localisables (c’est-à-dire associable à une pluralité d’éléments de la première matrice Mp et de deuxième matrice Mt (et donc in fine, à une zone de l’image). À la fin, les indices de prolifération temporaires les plus élevés (ou situés au-dessus d’une valeur plafond prédéterminée) sont ceux qui sont conservés comme représentatifs des zones candidates de prolifération des cellules malignes. Ces indices peuvent ensuite être comparés à des seuils pour déterminer le degré de prolifération des cellules malignes, et éventuellement les phases cancéreuses qui y sont associées, ces opérations de comparaison n’étant pas l’objet de la technique décrite ici, à l’exception de la comparaison à des seuils qui permet de discriminer les zones d’intérêt des autres zones. En reprenant l’exemple purement illustratif de la première matrice Mp et deuxième matrice Mt qui ont toutes deux respectivement une taille de 32*64 cellules (éléments), un premier découpage horizontal est effectué, délivrant trois matrices résultantes de niveau 0 de tailles 32*32 cellules (éléments). Il y a dans cet exemple un recouvrement de 16 colonnes entre les matrices. Pour chacun des deux groupes de matrices résultantes de niveau 0 (il y a un groupe de trois matrices résultantes de niveau 0 pour les cellules marquées positivement et un groupe de trois matrices résultantes de niveau 0 pour les cellules marquées négativement), une sommation des valeurs présentes dans les cases de ces matrices est effectuée et un indice de prolifération temporaire est calculé en fonction de ces sommes pour chaque binôme de matrices résultantes de niveau 0. À l’itération suivante, les binômes sont à nouveau découpés : par exemple, pour un binôme de niveau 0 courant (soit les matrices résultantes de niveau 0 de tailles 32*32), on obtient deux groupes de trois matrices résultantes de niveau 1 de taille 16*32 et la procédure précédente est répétée, pour calculer des indices de prolifération temporaire, jusqu’à ce qu’aucun découpage de niveau inférieur ne soit possible. Les indices de prolifération temporaires sont conservés à chaque découpage et ils permettent de déterminer quels sont les indices de prolifération temporaires les plus élevés parmi l’ensemble des indices calculés et de ne conserver que les trois indices qui sont les plus élevés (et qui correspondent à trois régions différentes de l’image d’origine). L’avantage de cette procédure est que même en l’absence de moyens de calculs en parallèle, elle permet de progresser rapidement vers la détermination de l’indice de prolifération. En présence de tels moyens, cette technique a permis de progresser très rapidement, même pour des images très volumineuses. Dans un deuxième exemple de réalisation, décrit en relation avec la FIG. 3 , cette étape de détermination de zones de prolifération de cellules malignes est mise en œuvre en effectuant une pluralité d’expansions localisées. Plus particulièrement, dans ce mode de réalisation, on effectue une ou plusieurs expansions de zones autour d’un ou de plusieurs éléments des deux matrices (la au sein de la première matrice Mp et de deuxième matrice Mt). Le point de départ de cette méthode est d’identifier, au sein de l’une et/ou de l’autre de ces matrices, un nombre prédéterminé d’éléments (par exemple 3), ces éléments étant ceux dont les valeurs (c’est-à-dire soit le nombre de cellules marquées négativement, soit le nombre de cellules marquées positivement) sont les plus élevées (ou situées au-dessus d’un plafond prédéterminé). En d’autres termes, on recherche les valeurs maximums (ou proche des maxima) au sein des matrices, par exemple les 3 valeurs maximum. Selon la présente technique, ces valeurs maximums sont recherchées de sorte qu’une distance prédéterminée minimum soit respectée entre les localisations (au sein de la matrice) de ces valeurs. Par exemple, une distance comprise entre 5 et 20 peut être imposée dans la recherche. Cette distance dépend essentiellement de la taille de la matrice et donc de la taille de l’image d’origine avant segmentation en tuiles (dans l’exemple illustré en FIG. 3 , cette distance n’est pas respectée pour plus de lisibilité de la figure). Ainsi, on évite de sélectionner des éléments de matrice qui sont trop proches les uns des autres, et qui sont potentiellement membres d’un même hotspot. Le calcul de la distance séparant deux éléments (cellules) de la matrice est effectué en calculant la racine carrée de la somme du carré de la différence d’indice et du carré de la différence d’ordonnées des deux éléments. Une fois que le nombre prédéterminé d’éléments est obtenu, on met en œuvre une méthode d’expansion itérative autour de ces éléments. Par exemple, pour une matrice d’origine Mp et un élément mpij de cette matrice, dont la valeur est vpij (cette valeur faisant partie des trois valeurs maximum obtenues), une expansion est effectuée sur tout ou partie des éléments dont les valeurs d’indices sont adjacentes à l’élément élément mpij (soit un noyau de tout ou partie des valeurs d’indice i-1, i+1, j-1, j+1). Ces itérations d’expansion sont illustrées en pointillés de tailles successivement plus réduites pour illustrer deux itérations uniquement, et seulement pour un exemple purement illustratif de matrice Mp. L’expansion peut être réalisée élément par élément ou bien par groupe d’éléments, comme exposé en FIG. 3 . Dans cet exemple, l’expansion est effectuée par groupe de 4 éléments (groupe dont l’élément mpij fait partie). Comme dans l’exemple de réalisation précédent, cette expansion est effectuée en mettant en œuvre des moyens de calcul en parallèle lorsque de tels moyens existent. Ainsi, les quatre expansions possibles à partir de l’élément mpij sont calculées en parallèle. Comme précédemment, les expansions sont réalisées par « binôme » : les mêmes localisations des éléments de la matrice des cellules marquées positivement et des cellules marquées négativement sont utilisées pour l’expansion. L’expansion comprend le calcul de la somme des valeurs des éléments contigus des matrices : par exemple la somme de (vpij, vpi+1j, vpij+1, vpi+1j+1) et comprend le calcul d’un indice de prolifération temporaire. À l’issue du calcul des (quatre dans le cas présenté) expansions de l’élément mpij, les éléments qui donnent la valeur de l’indice de prolifération temporaire le plus élevé sont conservés et forment un « noyau » d’éléments pour l’itération d’expansion suivante, qui est effectuée selon les mêmes principes que ceux exposés ci-dessus, avec des paramètres d’expansion qui peuvent être identiques ou différents (par exemple, il est possible de réaliser l’expansion en sélectionnant soit à nouveau trois éléments supplémentaires de la matrice qui sont adjacents à l’un des quatre éléments qui forment le noyau, ou bien il est possible de sélectionner un groupe complet de quatre nouveau éléments de la matrice, ou de mixer ces calculs d’expansion). Quels que soient les paramètres retenus, à nouveau, cette expansion est préférentiellement effectuée en utilisant des calculs en parallèle lorsqu’ils sont disponibles. De plus, comme pour l’exemple précédent, les « noyaux » peuvent être classés par ordre décroissant de leurs indices de prolifération temporaires et faire également l’objet d’expansions, même si celles-ci sont considérées comme moins prometteuses. Enfin, le processus d’expansion est stoppé lorsque l’indice de prolifération temporaire décroit successivement pendant un nombre d’itérations prédéterminé : on considère alors qu’un hotspot temporaire a été déterminé précédemment et les coordonnées des éléments des matrices ayant servis à la détermination de ce hotspot temporaire sont conservées tout comme la valeur de l’indice de prolifération temporaire qui lui est attribué. À l’issue de l’ensemble des phases d’expansion, menées en parallèle ou non, une pluralité de hotspot temporaires est obtenue, et les hotspots temporaires dont les indices de prolifération sont les plus élevés sont conservés. Comme explicité précédemment, ces techniques démontrent une meilleure efficacité lorsque les étapes de calcul sont mises en œuvre en parallèle, c’est-à-dire lorsque les calculs de sommation sont effectués parallèlement à l’aide de moyens de calcul idoines, comme des processeurs parallélisables de cartes graphiques, dont les cœurs reçoivent chacun, à chaque itération, une matrice résultante (des découpages) pour calculer les sommes des cellules présentes dans ces matrices. En cas d’absence de tels moyens de calculs en parallèle, ceux-ci sont effectués par ordre décroissant des indices de prolifération temporaires, de manière itérative ou récursive, de sorte à tenter de converger rapidement vers une ou plusieurs zones de prolifération lorsqu’elles existent. D’autres techniques de calculs en parallèle dérivables des caractéristiques relatives aux calculs matriciels parallélisables tels qu’exposés précédemment peuvent bien entendu être mise en œuvre sans sortir du champ de la présente. De plus, les deux techniques présentées précédemment sont bien entendues combinables entre elles : il est possible, par exemple, d’utiliser la première technique pour effectuer des découpages, puis à partir des découpages effectués, utiliser la deuxième technique pour effectuer des regroupements par noyau ; la taille des noyaux est modifiée, mais la technique de regroupement des noyaux entre eux est similaire. il est également possible, sans sortir de la couverture offerte par la présente, de générer des matrices intermédiaires à chaque itération, ces matrices intermédiaire représentant la somme de certaines valeurs de cellules, et de travailler itérativement sur ces matrices intermédiaire afin d’identifier une zone de prolifération. On notera également que, selon la présente divulgation, il est possible de faire varier l’ensemble des paramètres, que ce soient des paramètres de découpage ou de regroupement de manière itérative. Cela signifie par exemple que les méthodes de calcul en parallèle (que ce soit celles exemplifiées précédemment ou d’autres) peuvent être itérativement mise en œuvre en faisant varier des paramètres (taille des découpage, taille des noyaux, taille des regroupements), jusqu’à identifier les zones de prolifération dont les indices de prolifération sont les plus élevés, ce qui augmente encore plus les avantages d’utiliser des ressources de calcul en parallèle. Autres caractéristiques et avantages Optionnellement, le procédé peut également comprendre une étape d’affichage d’une donnée représentative du nombre de cellules marquées positivement, correspondant à chaque tuile de l’image histopathologique d’origine, car on dispose d’une matrice dont chaque élément (case, cellule) correspond à une tuile spécifique de l'image originale. La valeur de chaque élément de la matrice représente le nombre de cellules positives détectées dans la tuile correspondante. Une telle étape d’affichage peut comprendre : - une étape d’association de données dans laquelle la matrice est utilisée pour établir une association spatiale entre l’image histopathologique d’origine et le nombre de cellules positives dans chaque tuile : chaque ligne et chaque colonne de la matrice correspond à une tuile spécifique et les valeurs de la matrice fournissent des informations quantitatives sur la positivité des cellules dans ces tuiles. - une étape de mappage des coordonnées, dans laquelle les éléments de la matrice sont ramenés aux coordonnées de l’image histopathologique d’origine : les indices de ligne et de colonne de chaque élément correspondent aux indices de ligne et de colonne de l'image originale, ce qui permet d'établir une association directe entre le nombre de cellules positives et l'emplacement des tuiles correspondantes de l’image histopathologique d’origine ; - une étape d’affichage des décomptes de cellules positives sur l'image originale l’image histopathologique d’origine, par exemple sous la forme d’annotations (tel que le nombre de cellules marquées positivement) et/ou sous la forme d’une une cartographie des couleurs (sur les annotation, ou bien sur la surface de la tuile) : par exemple, l'utilisation d'une échelle de couleurs où différentes couleurs représentent différentes plages de comptage de cellules positives peut fournir une vue d'ensemble rapide et intuitive des modèles de prolifération cellulaire dans l’image histopathologique d’origine. On présente, en relation avec la FIG. 4 , une architecture simplifiée d'un dispositif électronique de détection apte à effectuer tout ou une partie du traitement tel que présenté précédemment. Un dispositif électronique de détection comprend un premier module électronique comprenant une mémoire 41, une unité de traitement 42 équipée par exemple d'un microprocesseur, et pilotée par un programme d'ordinateur 43. Dans au moins un mode de réalisation, la présente technique est mise en œuvre sous la forme d'un ensemble de programmes installés en partie ou en totalité sur le dispositif électronique de détection. Dans au moins un autre mode de réalisation, la présente technique est mise en œuvre sous la forme d'un composant dédié (CpX) pouvant traiter des données des unités de traitement et installé en partie ou en totalité sur le dispositif de traitement. Par ailleurs, le dispositif comprend également des moyens de communication (CIE) se présentant par exemple sous la forme de composants réseaux (Wi-Fi, 3G/4G/5G, filaire, RFID/NFC, Bluetooth, BLE, LPWan, VLC, etc.) qui permettent au dispositif de recevoir des données (I) en provenance d'entités connectées à un ou plusieurs réseaux de communication et des transmettre des données traitées (T) à de telles entités. Un tel dispositif comprend en outre des moyens de calculs parallélisables (MCP), qui sont utilisés pour effectuer des calculs matriciels, tels qu’exposé précédemment, pour rechercher et détecter, dans les matrices Mp et Mt la présence d’un ou de plusieurs hotspot de prolifération au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire. Un tel dispositif comprend, en fonction des modes de réalisation, un module de découpage de l’image de la coupe tissulaire en un ensemble de tuiles de taille prédéterminée ; un module de détermination des données représentant les nombre de cellules malignes et des données représentant les nombres de totaux de cellules, ces données étant insérées respectivement dans la première matrice Mp et dans la deuxième matrice Mt dont chaque élément est associé à une position de tuile au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; et un module de détection de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique qui met en œuvre des calculs de regroupements de données de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt, selon un algorithme de répartition des calculs en parallèle. Comme explicité précédemment, ces modules sont mis en œuvre par l'intermédiaire de de composants, logiciels ou matériels. Procédé de détection de la présence d’au moins une donnée représentative d’une prolifération cellulaire maligne au sein d’une image histopathologique, ledit procédé étant mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique de traitement, le procédé comprenant les étapes suivantes : - découpage (S01) de l’image représentative de la coupe tissulaire, délivrant un ensemble de tuiles de taille prédéterminée, chaque tuile ayant une position au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - détermination (S02), pour chaque tuile de l’ensemble de tuiles, d’une donnée représentative d’un nombre de cellules malignes et d’une donnée représentative d’un nombre de total de cellules, ces données étant insérées respectivement dans une première matrice Mp et dans une deuxième matrice Mt dont chaque élément est associé à une position de tuile au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - détection (S03) de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique, ladite détection mettant en œuvre des calculs de regroupements de données de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt, selon un algorithme de répartition des calculs en parallèle. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de détermination (S02) comprend, pour une tuile courante de l’ensemble de tuiles, une étape de détermination de la donnée représentative d’un nombre de cellules malignes (vp) de la tuile courante à l’aide d’un premier réseau de neurones, préalablement entraîné à l’identification de cellules malignes. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que l’étape de détermination (S02) comprend, pour une tuile courante de l’ensemble de tuiles, une étape de détermination de la donnée représentative d’un nombre total de cellules (vt) de la tuile courante à l’aide d’un deuxième réseau de neurones, préalablement entrainé à l’identification de cellules. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le premier et le deuxième réseau de neurones forment un seul et même réseau de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l’étape de détection (S03) de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique comprend au moins une itération de détection comprenant les étapes suivantes : - découpage d’une matrice courante des cellules marquées positivement en au moins trois matrices résultantes des cellules marquées positivement, chaque matrice résultante comprenant une zone de recouvrement avec une autre des au moins deux matrices résultantes restantes ; - découpage identique d’une matrice courante du nombre de cellules, délivrant au moins trois matrices résultantes du nombre de cellules ; - obtention, pour chaque binôme de matrices résultantes des cellules marquées positivement et de matrices résultantes du nombre de cellules, d’un indice de prolifération temporaire, lequel est enregistré au sien d’une structure de données ; chaque binôme de matrices résultantes formant les matrices courantes de l’itération suivante de l’étape de détection (S03) jusqu’à un l’atteinte d’un paramètre d’arrêt prédéterminé. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l’étape de détection comprend en outre, postérieurement aux itérations de détection, une étape de classement, par ordre décroissant, des indices de prolifération temporaires de sorte que les indices de prolifération les plus élevés sont associés aux éléments des matrices résultantes qui identifient ladite moins une donnée représentative de prolifération cellulaire maligne au sein de l’image histopathologique. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l’étape de détection (S03) de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique comprend au moins une étape de détermination, à partir d’au moins un élément, de la première matrice Mp, présentant la valeur la plus élevée, d’au moins un groupe d’éléments contigus dont les valeurs permettent de calculer un indice de prolifération temporaire d’une valeur supérieure à ceux d’autres groupe d’éléments contigus, ledit groupe constituant un noyau de recherche itérative d’une zone de prolifération au sein de ladite image histopathologique. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l’étape de détection comprend en outre, postérieurement à l’étape de détermination dudit au moins un noyau d’éléments, au moins une itération d’une étape d’expansion dudit au moins un noyau de sorte à maximiser l’indice de prolifération temporaire obtenu en sélectionnant des éléments contigus de ladite de la première matrice Mp et des éléments contigus correspondants de la deuxième matrice Mt. Procédé selon l’une des revendications 7 et 8, caractérisé en ce que les itérations d’expansion du noyau sont mises en œuvre à l’aide de moyens de calculs parallélisables. Dispositif électronique de détection de la présence d’au moins une donnée représentative d’une prolifération cellulaire maligne au sein d’une image histopathologique, le dispositif comprenant des modules de : - découpage de l’image représentative de la coupe tissulaire, délivrant un ensemble de tuiles de taille prédéterminée, chaque tuile ayant une position au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - détermination, pour chaque tuile de l’ensemble de tuiles, d’une donnée représentative d’un nombre de cellules malignes et d’une donnée représentative d’un nombre de total de cellules, ces données étant insérées respectivement dans une première matrice Mp et dans une deuxième matrice Mt dont chaque élément est associé à une position de tuile au sein de l’image représentative de la coupe tissulaire ; - détection de la présence d’une prolifération cellulaire maligne au sein de ladite image histopathologique, ladite détection mettant en œuvre des calculs de regroupements de données de la première matrice Mp et de la deuxième matrice Mt, selon un algorithme de répartition des calculs en parallèle. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d’un circuit de traitement informatique. Support de données sur lequel est enregistré un programme informatique selon la revendication 11.