FR 2915077 A1 20081024 FR 0754570 A 20070419 DISPOSITIF D'AIDE AU DIAGNOSTIC ET PRONOSTIC DE MODIFICATIONS PHYSIOPATHOLOGIQUES DES TISSUS DESCRIPTION DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne un dispositif de mesure in vivo des propriétés des tissus biologiques pour l'aide au diagnostic, au pronostic et au traitement de modifications physiopathologiques de ces tissus. Elle s'applique notamment aux lésions tissulaires cutanées et en particulier aux atteintes liées à l'irradiation. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE La brûlure radiologique résulte d'une cascade de mécanismes biologiques et moléculaires complexes qui peut conduire à sa non-réparation et à la destruction du tissu cutané (voir le document [14] qui, comme les autres documents cités par la suite, est mentionné à la fin de la présente description). L'instauration progressive d'une inflammation chronique, d'un défaut d'angiogénèse, d'un remodelage anormal de la matrice extracellulaire et d'un défaut de ré-épithélisation est à l'origine des dommages radio-induits. La complexité de cette réponse tissulaire résulte des différences de radiosensibilité de chaque type de cellules impliquées et de leurs communications intercellulaires. La brûlure radiologique cutanée est un syndrome dont les effets cliniques sont connus mais sont difficilement prévisibles, que ce soit à court ou à long terme. En effet, contrairement à la brûlure thermique, les conséquences visibles de cette brûlure (érythème, oedème, nécrose, ...) n'apparaissent pas immédiatement après l'exposition à la source d'irradiation. Un temps de latence variable dépend notamment de la dose d'irradiation, du volume de tissu irradié, de la source d'irradiation, de la durée d'exposition et de la réponse propre à chaque individu. La connaissance de la dose et de ses effets biologiques est donc l'un des facteurs déterminants pour le diagnostic, le pronostic et le traitement de la brûlure radiologique (voir le document [15]). Ainsi, des doses supérieures à 20-25 Gy conduisent à une nécrose des tissus irradiés et nécessitent généralement l'exérèse des tissus irradiés pour préparer une greffe de peau. Plus ce geste chirurgical est pratiqué rapidement, plus le pronostic est favorable. La gestion médicale des brûlures radiologiques dépend donc entièrement de la qualité du diagnostic. A ce jour, il n'existe aucun outil permettant d'assurer un diagnostic fiable. La brûlure radiologique est une situation clinique qui peut être rencontrée dans le cadre des expositions accidentelles aux rayonnements mais aussi dans le cadre des expositions maîtrisées de radiothérapie. En ce qui concerne les accidents d'irradiation, malheureusement encore trop fréquents aujourd'hui, près de 600 accidents radiologiques ont été répertoriés dans le monde depuis 1945. Parmi eux, 78% correspondent à des irradiations localisées et 22% à des irradiations globales. Dans certains cas, il est possible, par modélisation mathématique, d'établir une cartographie de la zone irradiée, mais cela nécessite une connaissance très précise de la nature et de la localisation de la source, du volume de tissu irradié et du temps d'exposition, données qui ne sont pas toujours disponibles en cas d'accident. Seule la biopsie permet de mettre en évidence un tissu irradié et d'évaluer la dose reçue : des mesures histologiques sur une biopsie de peau permettent de mettre en évidence l'irradiation du tissu, et la biopsie osseuse permet de quantifier précisément la dose reçue par Résonance Paramagnétique Electronique (RPE). Cependant, la biopsie constitue un acte chirurgical invasif que les chirurgiens appréhendent car il est susceptible d'aggraver l'état du tissu déjà fragilisé par l'irradiation. Lorsque la dose est supérieure à 20-25Gy, l'irradiation occasionne des lésions cutanées graves et, même si la pathogénie des effets des rayonnements ionisants sur les tissus cutanés est bien décrite, la réponse médicale reste encore extrêmement complexe et délicate, notamment parce que le diagnostic reste difficile. Il est par conséquent primordial de développer des protocoles expérimentaux, non invasifs et utilisables in vivo, d'aide au diagnostic médical des irradiations cutanées. En ce qui concerne la radiothérapie, près de 5% des patients développent malheureusement des complications sévères. La radiothérapie est basée sur l'optimisation de la dose prescrite pour détruire la tumeur tout en préservant les tissus sains environnants compris dans le champ de l'irradiation. Le risque de complications secondaires liées à l'exposition des tissus sains aux rayonnements ionisants est donc innévitable. La sévérité de ces lésions dépend de plusieurs facteurs comme la radiosensibilité du tissu, la dose, la fréquence d'exposition ou encore des antécédents pathologiques du patient. La toxicité aigûe de la radiothérapie vis-à-vis des tissus cutanés peut entraîner l'arrêt du traitement. Il est par conséquent primordial d'avoir un outil qui permettrait de suivre l'évolution des tissus sains irradiés afin de pouvoir diagnostiquer et traiter au plus vite une évolution défavorable pour protéger le patient. Plusieurs outils permettent de diagnostiquer la brûlure thermique mais ils sont inapplicables pour le diagnostic des brûlures radiologiques car ces outils ne fournissent aucun élément de diagnostic pendant la phase cliniquement silencieuse de la brûlure radiologique. Parmi les outils qui sont utilisés pour les examens cliniques dans le cas des brûlures thermiques, les techniques de thermographie infrarouge, les techniques de scintigraphie vasculaire ou encore le laser Doppler permettent de mettre en évidence des modifications du débit sanguin local. Dans un contexte de brûlure radiologique, la thermographie infrarouge et le laser Doppler permettent de discriminer la zone irradiée de la zone saine au cours des 48 premières heures après irradiation chez un cochon nain (en anglais, mini pig) irradié localement (40Gy). Au-delà de la quarantehuitème heure après irradiation, ces techniques n'ont pas permis de différencier la peau saine de la peau irradiée. D'autres techniques ont été testées, notamment l'imagerie RMN et la tomographie aux rayons X qui permettent de mettre en évidence les modifications de la densité et de l'état d'hydratation des tissus, caractéristiques de l'oedème. Ces techniques d'imagerie permettent alors de délimiter un oedème dont la densité, plus proche de celle de l'eau, est plus faible que celle du tissu sain. Mais, dans un contexte de brûlure radiologique, ces techniques lourdes et coûteuses ne permettent pas de discriminer un tissu irradié au sein d'un tissu sain pendant la phase silencieuse. Le tableau 1 regroupe les différentes techniques biophysiques et biologiques qui sont proposées en fonction de l'évolution clinique des lésions. Cependant, aucune de ces techniques n'a jamais permis de mettre en évidence un tissu irradié par rapport à un tissu sain en l'absence de signes cliniques visibles. Ces techniques ne sont pas utilisables en clinique pour l'aide au diagnostic et au pronostic de l'irradiation cutanée. Tableau 1. Méthodes biophysiques et biologiques utilisables en fonction du type d'atteinte tissulaire étudié Evolution clinique Modifications Méthodes physiopathologiques biophysiques ou biologiques Erythème Augmentation de la Thermographie, Hyperhémie perméabilité scintigraphie Hyperthermie capillaire et du vasculaire flux sanguin îdème Extravasation Scanner X Imagerie plasmatique RMN Congestion passive Diminution du flux Thermographie, Thrombose sanguin scintigraphie vasculaire Ischémie Anoxie tissulaire Scintigraphie vasculaire, oxymétrie cutanée Nécrose Destruction Marqueurs cellulaire biochimiques sanguins Certains auteurs (voir le document [16]) ont étudiés les propriétés dépolarisantes de la peau irradiée chez le porc, in vitro, par l'analyse des matrices de Müller, représentatives des propriétés polarisantes du milieu. Les expérimentations effectuées par ces auteurs ont été réalisées ex vivo, sur des biopsies de peaux de porcs. Le dispositif n'est actuellement pas applicable à un milieu vivant du fait de sa mobilité physiologique (respiration, battement cardiaque, ...) qui entraîne des problèmes de recalage d'images. De plus, le dispositif utilisé est lourd et donc difficilement transportable et assez coûteux. EXPOSÉ DE L'INVENTION Ainsi, aucun système non invasif et utilisable in vivo n'est actuellement capable d'aider au diagnostic de la pathologie grave que constitue 10 l'irradiation cutanée, alors même qu'elle ne présente aucun signe clinique. La présente invention vise à remédier à cet inconvénient. La méthodologie, objet de l'invention, et 15 sa valorisation sur un modèle pré-clinique constituent un progrès pour le diagnostic et le pronostic précoces et la santé du patient. Comme on le verra, le dispositif, objet de l'invention, permettant l'acquisition et le traitement 20 de figures de speckle par une approche fractale, constitue un outil avantageux pour l'aide, in vivo, au diagnostic de la brûlure radiologique et au pronostic de son évolution. La valeur diagnostique et pronostique de ce dispositif a été validée. 25 De façon précise, la présente invention a pour objet un dispositif de mesure in vivo des propriétés des tissus biologiques, en particulier pour l'aide au diagnostic et au pronostic ou au traitement, de modifications physiopathologiques, notamment de 30 lésions tissulaires et plus particulièrement par irradiation, pour l'évaluation du vieillissement5 cutané, pour l'évaluation de l'efficacité de produits cosmétologiques ou dermatologiques, ce dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend : une source de lumière cohérente pour illuminer le tissu dans des première et deuxième zones de celui-ci, la première zone étant saine et la deuxième zone étant susceptible de comporter des modifications, le tissu ainsi illuminé engendrant un phénomène de speckle, - des moyens d'acquisition du speckle, et - des moyens électroniques de traitement des figures de speckle obtenues par l'intermédiaire des moyens d'acquisition du speckle, ce traitement étant effectué par une méthode fractale, afin de comparer les première et deuxième zones. Selon un mode de réalisation préféré du dispositif objet de l'invention, - les moyens d'acquisition comprennent des moyens de photodétection qui captent le speckle et fournissent des signaux électriques représentatifs des figures de speckle correspondantes, et - les moyens électroniques de traitement sont aptes à traiter les signaux électriques par la méthode fractale, sous la forme d'images non compressées, et à permettre de comparer les première et deuxième zones. Les moyens de photodétection comprennent de préférence une caméra vidéo. La caméra vidéo est de préférence une caméra sans objectif mais peut être aussi une caméra vidéo avec objectif. La caméra vidéo est par exemple une caméra CCD. De préférence, la source de lumière cohérente est un laser. Selon un mode de réalisation préféré de l'invention, le traitement des figures de speckle comprend l'extraction de paramètres stochastiques qui sont caractéristiques des figures de speckle. De préférence, les paramètres stochastiques comprennent : - le coefficient de Hurst, -l'autosimilarité, et - la saturation de la variance. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description d'exemples de réalisation donnés ci-après, à titre purement indicatif et nullement limitatif, en faisant référence aux dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 est une vue schématique d'un dispositif conforme à l'invention, qui est utilisé pour l'acquisition de speckle, par rétrodiffusion (en anglais, backscattering) par un milieu diffusant, à savoir la peau, - les figures 2a et 2b montrent, dans le cas de l'approche fréquentielle classique, la taille moyenne des grains de speckle pour chaque point de mesure et pour chaque zone, à savoir une zone saine (lignes continues) et une zone sclérodermique (lignes pointillées), en ce qui concerne la largeur des grains (figure 2a) et la hauteur des grains (figure 2b), - les figures 3a, 3b et 3c montrent, dans le cas de l'approche fractale, des paramètres fractals pour chaque point de mesure et pour chaque zone, à savoir une zone saine (lignes continues) et une zone sclérodermique (lignes pointillées), en ce qui concerne la saturation de la variance G (figure 3a), l'autosimilarité S (figure 3b) et le coefficient de Hurst H (figure 3c), - les figures 4a et 4b montrent, dans le cas de l'approche fréquentielle classique, la taille moyenne des grains de speckle pour chaque point de mesure et pour chaque zone, à savoir une zone saine (lignes pointillées) et une zone irradiée (lignes continues), en ce qui concerne la largeur des grains dx (figure 4a) et la hauteur des grains dy (figure 4b), pour un porc, pour un angle d'inclinaison de 20 du faisceau laser utilisé pour la formation du speckle, - les figures 5a, 5b et 5c montrent, dans le cas de l'approche fractale, des paramètres fractals pour chaque point de mesure et pour chaque zone, à savoir une zone saine (lignes pointillées) et une zone irradiée (lignes continues), en ce qui concerne la saturation de la variance G (figure 5a), l'autosimilarité S (figure 5b) et le coefficient de Hurst H (figure 5c), pour le porc mentionné plus haut, avec le même angle d'inclinaison, - la figure 6 montre des photographies de 30 la zone irradiée de la peau du porc aux dates de mesure (40 Gy), - la figure 7 montre l'évolution du rapport OGy/40Gy pour un angle d'inclinaison de 20 du faisceau laser, pour trois coefficients stochastiques, à savoir la saturation de la variance G, l'autosimilarité S et le coefficient de Hurst H, en fonction des dates de mesure, tous points de mesure confondus, pour le porc mentionné plus haut, - la figure 8 montre l'évolution du coefficient de Hurst H en fonction du temps, pour chaque zone, à savoir une zone saine (lignes pointillées) et une zone irradiée (lignes continues), tous points de mesure confondus, pour l'angle d'inclinaison de 20 et le porc mentionné ci-dessus, la figure 9 montre la densité spectrale de puissance d'une figure de speckle (échelle log-log), - la figure 10 montre la fonction d'autocovariance normalisée c1(x,0), dx représentant la largeur à mi-hauteur de la fonction, et - la figure 11 est une représentation log-log (unité arbitraire), de la fonction de diffusion d'une image de speckle, obtenue dans le cas d'une peau saine. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Faisons d'abord quelques rappels sur le phénomène de speckle. Le speckle est un phénomène interférentiel, dû à l'interaction d'une lumière cohérente avec un milieu diffusant. Un tel milieu présente des fluctuations locales de densité et donc d'indice de réfraction. Ces zones locales, aléatoirement réparties dans le milieu, constituent des diffuseurs d'ondes partielles. Le déphasage aléatoire de ces ondes partielles provoque des interférences aléatoires qui induisent une distribution statistique d'intensité. La figure d'intensité ainsi produite, à l'aspect granuleux, est appelée speckle . Ce phénomène a longtemps été considéré comme un simple bruit en imagerie. Cependant il découle directement de l'interaction laser/matière. Par conséquent, les paramètres du speckle (taille des grains, contraste, intensité, polarisation...) peuvent nous apporter des informations sur les propriétés du milieu, et en particulier sur ses propriétés optiques, la difficulté principale étant de remonter quantitativement à ces informations. C'est la raison pour laquelle, depuis quelques années, les physiciens se sont intéressés à l'exploitation du speckle. Plusieurs applications ont ainsi été développées : en physique stellaire, dans l'industrie pour la mesure de la rugosité de surfaces ou de la déformation d'objets, ou encore en imagerie médicale, domaine auquel se rapporte la présente invention. Dans ce domaine, la mesure des caractéristiques spatiales et dynamiques du speckle peut donner des informations pour le diagnostic médical. Par exemple, des chercheurs ont proposé de nouvelles techniques pour déterminer le flux sanguin (voir les documents [1], [2], [3]). Plusieurs chercheurs ont aussi exploré la relation entre les dimensions du speckle et les conditions expérimentales (voir le document [4]). Cependant, un speckle provenant d'un milieu vivant est dynamique et, du point de vue du traitement de signal, l'approche fréquentielle classique semble ne pas être suffisante pour étudier ce phénomène non stationnaire. Une approche originale du speckle a récemment été introduite. Dans cette approche, un parallèle avec le mouvement brownien fractionnaire a été proposé (voir le document [5]). Dans la présente invention, on applique cette nouvelle approche à la discrimination, in vivo, de pathologies cutanées. Il suffit de placer une plaque photographique à une distance quelconque de l'objet pour enregistrer le speckle. Il peut être observé soit dans l'espace libre (speckle objectif) ou sur un plan image de l'objet illuminé (speckle subjectif). Dans le premier cas, le speckle s'enregistre par une caméra sans objectif et sans aucun autre système imageant, et dans le second cas, par une caméra avec un objectif par exemple. D'après le document [5], il existe un parallèle entre le phénomène speckle et le phénomène du mouvement brownien. En effet, leurs statistiques du premier ordre sont de même nature : elles sont gaussiennes pour la distribution en amplitude et pour la distribution en intensité. Leurs statistiques du deuxième ordre ont aussi les mêmes caractéristiques : une Densité Spectrale de Puissance (en anglais, Power Spectral Density), notée PSD par la suite, présentant une décroissance en 1/f, où f est la fréquence, et un accroissement gaussien dans les deux cas. Cependant, dans le cas du speckle, la PSD des figures expérimentales décroit selon une loi de puissance seulement dans le domaine des hautes fréquences, ce qui confirme un comportement autosimilaire (ou d'invariance d'échelle) dans ce domaine spectral, contrairement au modèle du mouvement brownien classique qui, lui, est autosimilaire sur toute la gamme de fréquences. Les propriétés optiques du milieu, non prises en compte dans la théorie du speckle, peuvent être à l'origine de cette divergence. C'est pourquoi la généralisation au mouvement brownien fractionnaire a été envisagée. De par cette modélisation, on peut extraire trois paramètres stochastiques caractérisant une image de speckle à partir de sa fonction de diffusion : - le coefficient de Hurst H, caractérisant la dimension fractale de l'image, - la taille de l'élément autosimilaire S, caractérisant la séparation des comportements autosimilaire et classique dans l'image, et - la saturation de la variance G qui donne la direction asymptotique aux grandes valeurs de voisinage dans l'image. On trouvera une description détaillée de la théorie statistique du speckle ainsi que de la corrélation entre ce phénomène et celui du mouvement brownien fractionnaire à la fin de la présente description. Une modification quelconque du milieu diffusant entraîne des modifications optiques et statistiques du milieu, ce qui entraîne la variation de des trois paramètres stochastiques mentionnés ci-dessus. L'idée est alors d'utiliser ces paramètres qui caractérisent l'image speckle en vue de différencier les milieux diffusants. L'aide au diagnostic étant un objectif de la présente invention, l'application de cette méthode est ciblée sur le milieux vivant, en particulier sur le syndrome cutané de l'irradiation aiguë dont l'évolution à court et à long terme est encore méconnue. Cette approche du phénomène speckle, basée sur la théorie fractale, est plus puissante que l'approche fréquentielle classique (voir la fin de la présente description) puisqu'elle intègre l'aspect multi-échelle du speckle. C'est la raison pour laquelle elle permet la discrimination ou encore la prédiction de l'évolution d'une pathologie cutanée qui correspond à un milieu diffusant beaucoup plus complexe qu'un simple milieu inerte. On décrit dans ce qui suit un dispositif et un protocole d'acquisition des images conformément à l'invention. Le dispositif conforme à l'invention, qui est utilisé pour enregistrer les images speckle provenant de peaux, est très simple et peu onéreux. Il comprend les composants suivants (figure 1): un laser non polarisé 2, une caméra à dispositif à tranfert de charge (en anglais, charge-coupled device camera) 4, plus simplement appelée caméra CCD , et des moyens électroniques 6 pour traiter, conformément à l'invention, les signaux fournis par la caméra. Ces moyens 6 sont pourvus de moyens d'affichage 8. Plus précisément, le laser 2 est un laser non polarisé He-Ne (632,8nm) de puissance 15 mW, qui émet un faisceau dont la largeur est de l'ordre de lmm à Io /e', où Io est l'intensité maximum du laser (rayon du faisceau pour lequel l'intensité a diminué d'un facteur 1/e' par rapport à son maximum Io). La caméra CCD 4 est par exemple du type Kappa CF 8/1 DX, avec 376(H)x582(V) pixels effectifs ; elle est utilisée sans objectif ; et chaque pixel mesure 8, 6 (H) x 8, 3 (V) }gym. On précise toutefois que l'invention peut être mise en oeuvre avec d'autres caméras vidéo qu'une caméra CCD et que cette dernière et les autres caméras utilisables peuvent être pourvues, ou non, d'un objectif pour la mise en oeuvre de l'invention. De même, l'invention peut être mise en oeuvre avec un laser polarisé. Un milieu diffusant 10, à savoir une zone cutanée saine ou pathologique, est illuminé en un point P par le faisceau 12 issu du laser 2. La lumière rétrodiffusée par la peau 10 est captée par la caméra 4 qui permet ainsi l'acquisition d'un speckle. Selon l'invention, on traite les figures de speckle obtenues en illuminant successivement les deux zones ; ce traitement est effectué par une méthode fractale : la caméra CCD 4 fournit des signaux électriques représentatifs des figures de speckle et les moyens électroniques de traitement 6 traitent ces signaux par la méthode fractale, sous la forme d'images non compressées, et permettent de comparer les deux zones. Les effets cutanés de deux pathologies ont été pris comme exemples : - la sclérodermie locale, à un état stable depuis plus de 4 ans ; la zone de sclérodermie se trouvait sur la joue droite et la zone saine sur la joue gauche d'une patiente agée de 25 ans. - le syndrome cutané d'irradiation aiguë chez un porc irradié localement (40 Gy) par rayonnement gamma sur le flanc droit, sur une zone de dimension 5cm x 10cm. L'enregistrement des figures de speckle nécessite néanmoins quelques précautions. En effet, le speckle étudié est produit par un milieu vivant contenant par conséquent des diffuseurs mobiles dont leur mouvement peut être considéré comme aléatoire. Ceci entraîne une agitation du speckle, nommée boiling speckle , qui correspond à des fluctuations temporelles de l'intensité du speckle. Ces fluctuations temporelles sont habituellement décrites par la fonction d'autocorrélation temporelle de l'intensité (voir le document [ 6 ]) . De ce fait, le temps d'acquisition d'une image speckle doit être le plus court possible afin d'éviter d'enregistrer ce speckle brouillé . La caméra permettant un temps d'exposition variable, on choisit le temps d'acquisition le plus faible, égal à 100ps, malgré la perte éventuelle d'un rapport correct signal sur bruit. De plus, la taille des grains de speckle augmente linéairement avec la distance (voir le document [7]). Aussi, les grains de speckle enregistrés doivent être assez larges comparés à la taille des pixels de la caméra CCD, ce qui implique que cette caméra ne doit pas être trop près du milieu diffusant. De plus, chaque image doit contenir assez de grains afin d'effectuer une étude statistique significative, ce qui implique pour la caméra de ne pas être non plus trop loin du milieu. Il est difficile de trouver la distance L entre le capteur CCD et le milieu diffusant en respectant idéalement ces conditions. Un compromis doit donc être trouvé. La distance caméra CCD-milieu choisie était de 20cm pour la peau de porc et de 40cm pour la peau atteinte de sclérodermie. Ces choix sont fournis à titre purement indicatif et nullement limitatif. Toutefois, la distance caméra CCD-milieu doit être identique pour les première et deuxième zones, c'est-à-dire la zone saine et la zone susceptible de comporter des lésions. Enfin, dans le but de ne pas enregistrer directement la lumière du laser qui est directement réfléchie par la surface du milieu (réflexion spéculaire), il est nécessaire d'établir un angle d'inclinaison i du laser par rapport à la caméra. En général, cet angle est choisi comme étant égal à au moins 10 . Une série d'images est enregistrée par la caméra CCD avec une fréquence de 25Hz. Une image vidéo complète est composée de deux champs acquis l'un après l'autre : un champ pair (composé des lignes paires 2, 4, 6,...) et un champ impair (composé des lignes impaires 1, 3, 5,...) . Ainsi, 50 champs (pairs et impairs) seront délivrés par seconde pour obtenir une image complète à une fréquence de 25Hz. Encore une fois, étant donné la nature dynamique du speckle, les images sont acquises sur un unique champ (pair ou impair) puisque l'image change entre l'acquisition d'un champ pair et d'un champ impair. Les dimensions d'une image sont donc de 288x384 au lieu de 576x384 pour une image complète non compressée. Le signal analogique délivré par la caméra est ensuite numérisé sur 8 bits par une carte d'acquisition d'images qui permet de mesurer l'intensité sur une échelle de niveaux de gris allant jusqu'à 256. Afin de n'avoir ni perte ni déformation de l'information contenue dans le signal numérique, aucune compression n'est effectuée. Le nombre d'images acquises est de 500 par point de mesure (correspondant au point d'impact du faisceau laser) à 25 images/seconde et avec un temps d'acquisition de 100ps. Plusieurs points de mesure sont réalisés pour chaque zone analysée de peau (zone saine et zone pathologique). Les images de speckle sont ensuite traitées pour déterminer la taille du speckle (taille moyenne des grains d'une image speckle), par la méthode fréquentielle classique, rappelée à la fin de la présente description. Les images sont aussi traitées ligne par ligne, par la méthode fractale, pour en déterminer les trois coefficients stochastiques comme indiqué à la fin de la description. Pour une image, un coefficient stochastique calculé (coefficient de Hurst H, saturation de la variance G ou autosimilarité S) correspond à la moyenne des coefficients trouvés pour chaque courbe de diffusion correspondant à chaque ligne de l'image. On peut ainsi comparer les résultats obtenus par les deux méthodes. 1. Application de l'invention à la sclérodermie locale. La sclérodermie, mot qui signifie peau dure , est une maladie auto-immune qui provoque une atrophie de l'épiderme et une fibrose rendant la peau scléreuse ou dure. Les lésions sclérodermiques paraissent plus fines et plus rigides. L'histologie sur des biopsies montre que les tissus sous-cutanés sont plus denses du fait d'un dépôt massif de collagène : la peau atteinte est plus dense que la peau saine (voir le document [8]). On pense qu'il y a une production excessive de collagène afin de compenser l'atrophie de l'épiderme. Du fait que la sclérodermie est une maladie orpheline, la littérature sur le sujet est insuffisante et n'informe pas notamment sur les propriétés optiques de cette pathologie. Dans l'application considérée, le faisceau laser 12 illumine les zones saine et malade l'une après l'autre sur un certain nombre de points de mesure, parexemple 7, la zone malade étant l'homologue géométrique de la zone saine. La distance caméra CCD-milieu vaut L = 40cm et l'angle d'incidence du laser vaut = 45 . 1. Approche fréquentielle classique : calcul de la taille des grains La taille moyenne des grains selon la direction horizontale (respectivement verticale) de l'image est appelée largeur (respectivement hauteur) et notée dx (respectivement dy). Les résultats pour chaque zone et pour chaque point de mesure P sont résumés dans le tableau 2 et sur les figures 2a et 2b (zone saine : lignes continues ; zone sclérodermique : lignes pointillées), les figures 2a et 2b correspondant respectivement à la largeur et à la hauteur des grains. Pour chaque point de mesure, on a une grande taille d'échantillon (n = 500). Dans le but de comparer la variabilité entre les points de mesure pour une même zone et la variabilité entre les zones, on a appliqué le test ANOVA à deux facteurs (voir le document [ 9 ]) . On définit le paramètre PA, la p-valeur pour l'hypothèse nulle HoA, correspondant au facteur A (variabilité inter-zone), et le paramètre PB, la A-valeur pour l'hypothèse nulle HOB, correspondant au facteur B (variabilité intra-zone). On obtient pA = 0,02 et pB = 0,95 pour la largeur et pA = 0,022 et pB = 0,89 pour la hauteur. On a une discrimination significative entre les zones saine et pathologique, avec une certitude de plus de 97 %. Pour chaque zone, tous les points de mesure sont statistiquement similaires pour la largeur et pour la hauteur des grains, avec 95 % et 89 % de certitude respectivement. Tableau 2. Résultats pour la taille moyenne des grains, pour chaque point de mesure et pour chaque zone : saine et sclérodermique Saine Point Point Point Point Point Point Point 1 2 3 4 5 6 7 1 26,17 0,57 26,71 0,95 30,62 1,24 32,83 1,49 28,05 1,10 31,21 1,29 29,49 1,08 Largeur dx (Pm) Hauteur a 23,17 0,53 23,8 0,89 27,77 1,45 28,39 1,52 24,33 1,03 27,19 1,33 25,02 1,09 lly (Pm) Scléro- Point Point Point Point Point Point Point dermique 1 2 3 4 5 6 7 Largeur dx 25,99 0, 99 24,91 0,40 24,35 2,60 22,67 2,67 26,20 1,41 23,99 0,70 26,83 1,56 (lm) Hauteur a 21,91 0,99 20,01 0,08 20,11 2,80 18,30 2,90 21,21 1,34 18,89 0,93 26,19 1,97 lly (lm) 2. Approche fractale : calcul des 3 paramètres stochastiques Les résultats pour les trois paramètres stochastiques G, S et H, calculés par l'approche fractale, sont présentés dans le tableau 3 et sur les figures 3a, 3b et 3c (zone saine : lignes continues ; zone sclérodermique : lignes pointillées), les figures 3a, 3b et 3c correspondant respectivement aux paramètres G, S et H. Pour la saturation de la variance G et l'autosimilarité S, on obtient pA 0,95, par le même test ANOVA à deux facteurs. On a alors une discrimination significative entre les zones saine et pathologique avec une certitude de plus de 99,7%. On a aussi une très bonne stabilité de ces deux paramètres pour une même zone : les points de mesure sont statistiquement similaires, avec 95,2 % de certitude pour S et 98,7% pour G. Pour le coefficient de Hurst H, les valeurs suivantes sont observées : pA = 0,0038 et pB = 0,124. Pour tous ces paramètres stochastiques, on a une discrimination significative entre la zone saine et la zone atteinte avec une très faible p-valeur, inférieure à 0,004. Tableau 3. Résultats de l'approche stochastique du speckle pour chaque point de mesure et 5 pour chaque zone : saine et sclérodermique Saine Point 1 Point 2 Point 3 Point 4 Point 5 Point 6 Point 7 Saturation 0,099 0,107 0,115 0,114 0,100 0,109 0,108 de la variance (G) 0,002 0,002 0,003 0,003 0,002 0,003 0,003 Autosimilari 9,09 9,75 10,93 11,39 9,68 10,95 10,58 té (S) 0,19 0,26 0,38 0,39 0,29 0,35 0,30 Coefficient 0,617 0,63 0,612 0,60 0,585 0,597 0,616 de Hurst (H) 0,009 0,01 0,011 0,01 0,01 0,011 0,01 Sclérodermiq Point 1 Point 2 Point 3 Point 4 Point 5 Point 6 Point 7 ue Saturation 0,093 0,091 0,089 0,085 0,091 0,09 0,095 de la 0,002 0,002 0,006 0,005 0,005 0,003 0,004 variance (G) Autosimilari 8,44 7,91 7,72 7,1- 8,31 7,78 8,48 té (S) 0,23 0,16 0,66 0,43 0,26 0,39 Coefficient 0,589 0,616 0,554 0,55 0,557 0,58 0,547 de Hurst (H) 0,011 0,011 0,013 0,012 0,013 0,011 0,011 La discrimination in vivo entre les figures de speckle de peau est possible. Les approches 10 classique et stochastique du speckle ont permis une discrimination entre les zones saine et pathologique dans le cas de la sclérodermie locale. Cependant, l'approche classique donne une plus faible certitude sur la discrimination que l'approche stochastique. 15 En effet, par l'approche stochastique, on peut prendre un seuil de 0,004 pour les trois paramètres afin d'affirmer, avec 99,6% de certitude, qu'il y à une différence significative entre les peaux saine et pathologique. Par l'approche classique, on 20 peut uniquement l'affirmer avec 97,8% de certitude. II. Application de l'invention à l'irradiation cutanée chez le porc L'application de l'invention à la sclérodermie a un état stationnaire, qui est pratiquement invisible à l'oeil nu, a permis de valider cette méthode et ainsi de l'appliquer à une pathologie dont les symptômes ne sont pas toujours visibles : le syndrome cutané de brûlure radiologique. Un modèle d'étude pré-clinique a été développé spécifiquement pour cette application. Il s'agit d'un modèle calibré d'irradiation localisée chez le porc, simulant de façon reproductible les brûlures radiologiques chez l'Homme. La peau de porc est le meilleur modèle biologique connu de la peau humaine. Les irradiations s'effectuent par rayonnement gamma (60Co, 1Gy/minute). Pendant l'irradiation, le porc est couché sur le ventre et disposé de manière à ce que l'axe du faisceau d'irradiation soit perpendiculaire à l'axe de la colonne vertébrale. Un bloc de cire d'environ lcm d'épaisseur est placé sur la zone de peau irradiée afin de réaliser les conditions d'équilibre électronique au niveau de la peau et ainsi obtenir une meilleure homogénéité de la dose en profondeur. Des dosimètres thermolumiscents, constitués de poudre d'alumine (Al203), sont incorporés dans l'épaisseur de cire afin de contrôler la dose délivrée sur la peau. Ce protocole expérimental d'irradiation a été validé par une série de mesures sur un fantôme 30 simplifié, représentatif des principales caractéristiques du porc (épaisseur et hauteur du tronc, densité de la peau). Des irradiations ont été effectuées en suivant ce protocole expérimental, à différentes doses, à savoir 5, 10, 15, 20, 40 et 60 Gy et ont permis, dans ces conditions expérimentales, de sélectionner la dose de 40 Gy, dose à laquelle des signes de nécrose ont été observés. En observant l'évolution des signes cliniques de la brûlure radiologique chez un premier porc irradié à 40 Gy, on peut voir une évolution semblable à celle qui est observée chez l'Homme avec une phase de latence qui précède la nécrose. Dans le cas du porc étudié, cette phase de latence va de J3 à J104, c'est-à-dire de 3 jours à 104 jours après le jour de l'irradiation qui est noté JO. Sur le plan clinique, un léger érythème passager a été observé vingt-quatre heures après l'irradiation ; il se confirme à J2 et disparaît à partir de J3. En observant l'évolution de la zone irradiée par la technique de laser Doppler, on note une différence de réponse cutanée avec une image d'hypervascularisation correspondant au développement de la réaction inflammatoire (érythème), principalement à J1 . Cette réaction s'atténue à J2 pour disparaître à partir de J3. Aucune image n'a permis de distinguer la zone irradiée jusqu'à la fin de l'expérimentation. En fait, on constate que les images de la technique Doppler sont significatives seulement lorsque l'érythème est visible, à J1 et à J2. D'après ces conditions expérimentales définies, il a été décidé d'appliquer l'étude statistique du speckle à ce modèle. On donne ci-après le protocole expérimental 5 pour l'application de la statistique du speckle à la peau de porc. Une irradiation par rayonnement gamma (60Co) a été effectuée localement sur la peau du porc, sur une surface de 5cmxlOcm avec une dose de 40Gy. 10 Des séries de mesures ont été effectuées tous les 10 jours environ après irradiation. Huit points de mesure ont été effectués sur chaque zone (zone saine, correspondant à OGy, et zone irradiée à 40Gy, homologue de la zone saine) avec 500 images pour 15 chaque point. Pour être certain de mesurer à chaque expérience au même endroit sur cette peau, cette dernière a été tatouée sur chaque zone (saine et irradiée) de manière à délimiter 8 carrés de lcm2. Les mesures ont été ainsi effectuées durant environ 3 mois. 20 A la fin de la campagne de mesure, les zones mesurées ont été biopsées pour une validation histologique des mesures. Le contexte expérimental est le suivant : -distance caméra CCD-peau constante : 25 L=20cm ; - angle d'inclinaison du faisceau laser par rapport à la normale (par rapport à la caméra CCD) . y=20 , 40 et 60 ; - temps d'acquisition d'une image : 100 s ; 30 et les images n'ont pas été compressées. 1. Approche fréquentielle classique : calcul de la taille des grains Les images ont toutes été traitées mais, par souci de clarté, on ne présentera ici que les résultats à J64 après irradiation et pour ii=20 , présentés sur le tableau 4 et les figures 4a et 4b. En utilisant le test d'ANOVA décrit précédemment, on obtient pour la largeur dx des grains (figure 4a) . PA=O, 044 et pB=0,93 ; pour la hauteur, ou longueur, dy des grains (figure 4b) : PA =0,57 et pB =0,82. En prenant un seuil de 0,01 pour la valeur de p, aucune discrimination entre 0 Gy et 40 Gy n'est possible par le calcul de la taille des grains. De la même façon, les résultats correspondant aux autres mesures (autres dates et autres angles d'inclinaison du laser) montrent un comportement similaire avec des valeurs de PA comprises ente 0,13 et 0,93 pour plus de 8 cas sur 10 et entre 0,029 et 0,13 pour moins de 2 cas sur 10. Tableau 4. Résultats pour la taille moyenne des grains, pour chaque point de mesure P et pour chaque zone : saine (0 Gy, lignes pointillées sur les figures 4a et 4b) et irradiée (40 Gy, lignes continues sur les figure 4a et 4b) 30 0 Gy Point Point Point Point Point Point Point Point 1 2 3 4 5 6 7 8 Largeur 19,45 18,3 17,93 18,11 18,04 17,98 18,89 16 dx (pm) 0,9 0,73 0,35 0,45 0,28 0,17 0,99 0,03 Hauteur 17,81 16,3 16,02 16,09 18 16 18,42 15,4 dY (1m) 0,68 0,71 0,22 0,41 0,02 0,03 1,05 0,92 40 Gy Point Point Point Point Point Point Point Point 1 2 3 4 5 6 7 8 Largeur 18,01 19,99 19,39 18,04 21,45 21,15 19,92 21,09 dx (pm) 0,17 0,34 0,92 0,28 1,03 1,03 0,4 0,99 Hauteur 16 17,81 16,18 16 18,34 17,98 16,02 18,95 dY (1m) 0,03 0,58 0,57 0,03 1,56 0,9 0,22 1 2. Approche fractale : calcul des trois paramètres stochastiques De la même façon, par souci de clarté, on ne représente que les résultats à J64 après irradiation et pour un angle d'inclinaison du laser de j = 200, bien que les images aient toutes été traitées. Ces résultats sont présentés sur le tableau 5 et les figures 5a, 5b et 5c. Tableau 5. Résultats de l'approche stochastique du speckle pour chaque point de mesure et pour chaque zone : saine (0 Gy, lignes pointillées sur les figure 5a, 5b et 5c) et irradiée (40 Gy, lignes continues sur les figures 5a, 5b et 5c) 20 0 Gy Point Point Point Point Point Point Point Point 1 2 3 4 5 6 7 8 Saturati 0,0766 0,074 0,0719 0,0762 0,0765 0,0752 0,0736 0,073 on de la 0,0011 0,0006 0,0004 0, 0015 0,0011 0,0004 0,0006 0,0008 variance (G) Autosimi 7,06 6,56 6,67 6,92 7,17 6,65 7,19 6,01 larité 0,27 0,25 0,14 0,23 0,15 0,1 0,36 0,17 (S) Hurst 0,746 0,74 0, 0,765 0,758 0,748 0,746 0,702 0,79 (H) 0,022 024 0,0169 0,03 0,013 0,015 0,046 0,021 4 0 Gy Point Point Point Point Point Point Point Point 1 2 3 4 5 6 7 8 Saturati 0,0805 0,0818 0,0807 0,0787 0,0872 0,0856 0,0833 0,0805 on de la variance 0,0004 0,0007 0,0008 0,0005 0,0022 0,0008 0,0006 0,0014 (G) Autosimi 7,57 7,03 7,85 7,4 7,09 8,48 8,21 8,4 larité 0,12 0,2 0,19 0,11 0,68 0,33 0,14 0,38 (S) Hurst 0,734 0,649 0,661 0,696 0,655 0,615 0,661 0,683 (H) 0,016 0,016 0,026 0,016 0,031 0,019 0,016 0,019 Le test d'ANOVA à deux facteurs donne les valeurs suivantes pour l'indice p : - saturation de la variance G (figure 5a) . pA = 0,002 et pB = 0,29 - autosimilarité S (figure 5b) : pA = 0,011 et pB = 0, 84, et - Hurst H (figure 5c) : pA = 0,0007 et pB = 0,31. La discrimination entre la zone saine et la zone irradiée est alors significative à plus de 99,8% pour le coefficient de Hurst et pour la saturation de la variance. L'autosimilarité est presque discriminante si l'on prend un seuil de 0,01 pour l'indice PA. Cependant, c'est la seule série de mesures où son indice est aussi faible puisque pour toutes les autres mesures (correspondant aux autres angles d'inclinaison du laser et aux autres dates) l'indice PA était trop grand pour la discrimination (pA > 0,023). Par contre, le coefficient de Hurst permet toujours de discriminer la zone irradiée de la zone saine à partir de J64 pour 1, = 20 (voir tableau 6). La figure 6 montre des photographies de la peau du porc à toutes les dates de mesure. Tableau 6. Paramètres stochastiques (saturation de la variance G, autosimilarité S et Hurst H) discriminants pour les trois angles d'inclinaison du laser étudiés (20 ,40 ,60 ) et expression clinique du tissu cutané irradié pour toutes les dates de mesure Coefficients tY = 20 tY = 40 tY = 60 Signe clinique discriminants visible (scv) et (p On remarque que, pour toutes les dates, le coefficient de Hurst est plus faible pour la zone irradiée, contrairement à la saturation de la variance qui, elle, est plus grande. De plus, on peut voir une diminution globale de ce rapport pour le coefficient de Hurst en fonction du temps, ce qui témoigne qu'il est le coefficient stochastique le plus efficace pour la discrimination, comme cela a été dit plus haut. Tableau 7. Rapport OGy/40 Gy pour les trois coefficients stochastiques : saturation de la variance G, autosimilarité S et coefficient de Hurst H, pour toutes les dates de mesure et pour = 20 , tous points de mesure confondus Rapport J15 J37 J55 J64 J75 J84 J93 J104 J112 OGy/40Gy Saturation de la variance 1,094 1,0921 1,032 1,103 1,055 1,17 1,122 1,024 1,071 (G) Autosimilarité 1,069 0,99 0,99 1,14 0,955 1,06 1,075 1,004 1,02 (S) Hurst (H) 0,98 0,922 0,99 0,89 0,91 0,922 0,88 0,934 0,91 L'évolution du coefficient de Hurst est représentée sur la figure 8, en fonction des différentes dates de prises de mesures après irradiation, pour la zone saine et la zone irradiée, tous points de mesures confondus (yf=20 ; lignes pointillées: OGy, zone saine ; ligne continue : 40Gy, zone irradiée). L'approche fractale du phénomène speckle a été utilisée pour la discrimination d'un milieu inerte, composé de billes de latex de concentration différentes (voir le document [5]). Dans la présente invention, cette approche stochastique est utilisée en vue d'en faire un outil d'aide au diagnostic de la lésion cutanée radio-induite. Le dispositif d'acquisition du speckle, qui est simple et peu coûteux, et le traitement de ces figures de speckle par l'approche fractale conformément à l'invention, sont des outils avantageux pour l'aide, in vivo, au diagnostic de cette pathologie et au pronostic de son évolution. En effet, on a montré que, contrairement à l'étude fréquentielle classique, la méthode fractale a permis de discriminer la zone saine de la zone irradiée par au moins l'un des trois coefficients stochastiques à J37, J64, J75, J84, J94, J104, et J112 alors qu'aucun signe clinique n'était visible. Le fait de pouvoir faire une discrimination de la zone irradiée alors qu'aucune lésion n'est visible constitue un point très important et innovant. Le dispositif objet de l'invention permet non seulement la discrimination pré-lésion, mais aussi l'obtention d'un système de pronostic de la lésion radio-induite et la réalisation d'une cartographie de la dose du tissu analysé. Par ailleurs, ce dispositif peut être utilisé dans le cadre d'un champ d'applications biomédicales plus large que celui du diagnostic et du pronostic du syndrome cutané d'irradiation aiguë. On peut citer alors les nombreuses possibilités d'applications biomédicales de l'approche fractale du phénomène speckle : - utilisation comme outil d'aide au diagnostic de lésions cutanées en général (cancer, sclérodermie locale, vitiligo, mycoses...), utilisation comme outil d'aide au diagnostic de lésions radio-induites consécutives à une radiothérapie, utilisation comme outil d'aide au diagnostic des lésions causées par une irradiation accidentelle, - utilisation comme outil d'aide au diagnostic des lésions causées par des brûlures autres que celles dues à l'irradiation (brûlures thermiques, chimiques, électriques, érythèmes solaires...) - utilisation pour le pronostic des lésions cutanées en général (brûlures radiologiques, thermiques, chimiques, électriques..., sclérodermie locale, cancer cutané...) - enfin, de manière beaucoup plus générale, utilisation pour le diagnostic et le pronostic de lésions tissulaires (lésions cutanées, lésions des muqueuses, sclérodermie systémique, cancer...). En outre, le dispositif objet de l'invention a deux champs d'application dans le domaine cosmétologique : utilisation pour l'évaluation du vieillissement cutané, et utilisation pour l'évaluation de l'efficacité cosmétologique ou pharmacologique de formulations ou préparations à visée dermatologique. L'intérêt du dispositif objet de l'invention est, d'une part, qu'il permet de détecter un effet avant que ce dernier soit visible et, d'autre part, qu'il représente un outil d'aide au diagnostic utilisable in vivo et surtout non invasif. Son faible coût facilite sa miniaturisation dans le but d'en faire un outil facilement transportable pour le transfert en clinique et pour la distribution dans les hôpitaux. On rappelle ci-après la théorie statistique du speckle. Goodman (voir le document [10]) et Goldfisher (voir le document [11]) ont été les premiers à étudier les propriétés statistiques du speckle et à exprimer la Densité Spectrale de Puissance (PSD) et sa fonction d'autocorrélation. Les statistiques du premier et du second ordre du speckle sont décrites ci-après. Statistique d'ordre 1 Considérons un faisceau lumineux rétrodiffusé par un milieu diffusant. En chaque point de l'espace, l'amplitude du champ électrique correspond à la somme des contributions en amplitude des différents diffuseurs dans le milieu : A(x,y,z)=1aklexp(jçpk), où ak et çok sont l'amplitude et la phase de la kème contribution respectivement, N le nombre de diffuseurs dans le milieu. Cette amplitude apparaît comme une marche aléatoire dans le plan complexe. De plus, les hypothèses suivantes sont considérées: (i) l'amplitude ak et la phase Pk de la kème contribution sont indépendantes l'une de l'autre et de toute autre contribution, et (ii) les phases Çk sont uniformément distribuées sur [0 ; 2H]. En partant de ces hypothèses, Goodman (voir le document [10]) a développé la fonction de densité de probabilité (équation (1)) pour les parties réelle et imaginaire du champ électrique : P(A(Y) A(`))= 1 zexp1ù[AO]2+[A(i)121,avec 2926 2o-2 (1) L'amplitude a une distribution circulaire gaussienne. La densité de probabilité de l'intensité I 10 peut alors être calculée et s'exprime par: P(I) 1 = exp ù I (2) 2 2a 2o-L'intensité a une distribution du type exponentielle décroissante. Or, l'intensité observée est celle qui est détectée par la caméra et correspond 15 donc à l'intégration spatio-temporelle de cette intensité absolue. Ainsi, la fonction de densité de probabilité de l'intensité détectée Id peut s'écrire comme le produit de convolution de l'intensité absolue et d'une fonction de détection H : 20 Id =fi I(u,v).H(xùu,yùvdudv (3) La densité de probabilité de l'intensité détectée s'écrit alors : P(Id) = M • \M IdM 1 M.Id (I) • i T (M) exp (I) i avec M =(I)2l61 (4) où o est la déviation standard de 25 l'intensité, r(M) la fonction gamma habituelle : T(M)= ~tM exp(ùt)dt et M peut être interprété comme le nombre de grains de speckle vus par la caméra. L'intensité tend vers une distribution gaussienne lorsque M tend vers +cc. Expérimentalement, on observe une distribution gaussienne pour M très supérieur à 1. De ce fait, on considère que l'intensité détectée suit un processus gaussien. Statistique d'ordre 2 On s'intéresse ici à la représentation du speckle expérimental dans le domaine des fréquences. On ne s'intéresse donc plus à sa caractéristique en un point de l'espace (amplitude, intensité, phase) mais entre deux points de l'espace, c'est-à-dire à sa statistique dite du second ordre. On définit la densité spectrale de puissance (PSD) d'un signal comme étant le carré du module de la transformée de Fourier de ce signal. La densité spectrale de puissance de l'intensité en un point de coordonnées (x,y) s'écrit : PSD(I(x,y))= TF(I(x,y)f (5) La figure 9 montre une densité spectrale de puissance PSD, qui est typique de figures de speckle expérimentales, en fonction de la fréquence spatiale f, en échelle log-log. On peut voir que les figures de speckle présentent une décroissance dite en 1/f pour les hautes fréquences. Ce comportement est caractéristique d'un processus autosimilaire dans ce domaine de fréquences. La fonction d'autocorrélation spatiale en intensité est définie par l'équation (6): ,Ay)=(I(xi ,y~)I(x2,y2)) (6) où 4x = û xz et Ay = y~ û y2 . I(xl, yl ) et I(xz, y2) sont les intensités en deux points du plan d'observation (x, y) . Le symbole O correspond à la moyenne spatiale. Si xz =0 , yz =0, x~ =x et yl =y, on peut alors écrire : RI (Ax, Ay) = R1(x, y) La fonction d'autocovariance est définie comme la fonction d'autocorrélation centrée sur la moyenne. Lorsqu'elle est normalisée, elle s'écrit : RI(x,y)û(I(x,y))2 c (x,y)= (7) (I(x,y)2)û(I(x,y))2 D'après le théorème de Wiener-Khintchine, la fonction d'autocorrélation de l'intensité est donnée par la transformée de Fourier inverse (notée FT-1 ) de la PSD de l'intensité : RI (x, y) = FT -1 [PSD(I (x, y))] On utilise cette expression pour le calcul de la fonction d'autocorrélation. La fonction d'autocovariance normalisée calculée s'écrit : FT -' (FT (I (x, y) f )û (I (x, y) 2 et (x, y) _ (I(x,y)2)û(I(x,y))2 ) cl(x,0) et cl(0, y) correspondent respectivement aux profils horizontal et vertical de et (x, y) . Leurs largeurs à mi-hauteur (en anglais, full widths at half maximum), respectivement notées dx et dy, fournissent une mesure raisonnable de la (8) (9) taille moyenne des grains d'une figure de speckle (voir le document [7]). La figure 10 montre le profil horizontal cI (x, 0) en fonction de x (en !am). Ceci constitue l'approche fréquentielle classique du phénomène speckle et permet alors de caractériser spatialement une figure de speckle par ce qu'on appelle la taille du speckle , par l'intermédiaire des caractéristiques de ses grains. Corrélation entre le phénomène speckle et le mouvement brownien fractionnaire Le mouvement brownien est une description mathématique du mouvement aléatoire subi par une particule en suspension dans un fluide, qui n'est 15 soumise à aucune autre interaction que celle des molécules du fluide. Le trajet de la particule en suspension est rendu aléatoire par les fluctuations aléatoires des vitesses des molécules du fluide. A l'échelle macroscopique, on observe un mouvement 20 aléatoire et désordonné de la particule. Si l'on note x = {x(t),t E 9t} le processus caractérisant un phénomène de mouvement brownien (9i : ensemble des nombres réels), l'équation de ses accroissements s'écrit : 25 ([x(t+At)_x(t)]2)At (10) où le symbole oc signifie proportionnel à . La corrélation entre la statistique du speckle et celle du mouvement brownien a été montrée 30 précédemment (voir le document [5]). En effet, rappelons que dans la théorie du speckle, on suppose la 10 non corrélation entre les amplitudes et les phases ainsi qu'entre les accroissements (hypothèse (i) considéré plus haut). De ce fait, du point de vue du traitement de signal, l'amplitude du speckle correspond à un bruit blanc gaussien. Le mouvement brownien est l'intégration temporelle du bruit blanc gaussien. L'intensité détectée du speckle correspond alors à un mouvement brownien. Par conséquent, leurs statistiques d'ordre 1 sont de même nature : elles sont gaussiennes pour la distribution en amplitude et pour la distribution en intensité. Leurs statistiques d'ordre 2 ont aussi les mêmes caractéristiques : leurs PSD présentent une décroissance en 1/f et leur accroissements sont gaussiens dans les deux cas. Pour cette raison, la modélisation du phénomène speckle par le mouvement brownien fractionnaire a été considérée (voir le document [5]). L'équation (11) correspond à l'expression du processus d'accroissement du mouvement brownien fractionnaire. Lorsque le paramètre H devient égal à 0,5, ce processus devient celui d'un mouvement brownien classique où il n'y a pas de corrélation entre les accroissements (Eq. (10)) . ([x(t+At)_x@)]2)At2H, avec He [0 ; 1] (11) En fait, le mouvement brownien fractionnaire est la généralisation du mouvement brownien pour lequel il n'y a pas de corrélation entre les accroissements. L'équation (11) est connue sous le nom d'équation de diffusion. Dans la présente invention, le modèle du mouvement brownien fractionnaire est appliqué à l'étude du speckle provenant in vivo de milieux biologiques. Mouvement brownien fractionnaire appliqué au phénomène speckle : fonction de diffusion d'une figure de speckle. Pour décrire l'équation de diffusion d'une figure de speckle, il est nécessaire d'exprimer le processus d'accroissement pour l'intensité dans l'échelle des espaces. Avec l'hypothèse de stationnarité au second ordre, on peut écrire : ([I(x+)_I(x)]2)=2((I(x)2)_cff), (12) où Cffest la fonctiond'autocorrélation. Comme on l'a vu précédemment, la PSD du speckle contient une décroissance en 1/f seulement pour les hautes fréquences. Ce comportement pour les hautes fréquences caractérise une régularité locale sur la trajectoire des accroissements. Or, d'après la théorie fractale (voir le document [12]), la fonction d'autocorrélation d'un processus qui contient une régularité locale est : Cff =(X(t)X(t+At)) = a2exp(-2IAtI2H) (13) où H reflète la régularité hôldérienne des accroissements. L'équation de diffusion s'écrit alors (voir le document [5]) . ([I(x+&)_I(x)]2)2a(1_exp(_22H)) (14) ou: log(([I(x+Ox)ûI(x)]2))=log(261)+log((1ûexp(û24)f )) (15) Une représentation graphique de l'équation (15) ainsi que la courbe de diffusion d'une figure de speckle obtenue avec de la peau saine sont présentées sur la figure 11 (unité arbitraire). Les pointillés correspondent à la couche théorique et les étoiles aux points expérimentaux. L'accroissement d'intensité est noté AI et le voisinage (en anglais, neighbourhood) est noté 8. Nous pouvons extraire trois paramètres de la courbe de diffusion, à savoir H, S et G : H, le coefficient de Hurst, est donné par la pente à l'origine. Il est lié à la dimension fractale Df de l'image par l'expression Df = d +1-H, où d est la dimension topologique. H caractérise la dimension fractale de l'image et est alors une caractéristique des grains. Il est aussi un paramètre de régularité locale, comme on l'a vu plus haut. S, l'autosimilarité, est donné par n / A (voir le document [13]) et permet la quantification de la dimension dans l'image, dimension qui sépare le comportement classique du comportement autosimilaire. Dans cette dimension, le processus est dit "à invariance d'échelle . G, la saturation de la variance, égale à2a2, caractérise l'image de manière globale. Il convient de noter que la partie linéaire 25 de la courbe indique le comportement autosimilaire du processus. Les documents cités dans la présente description sont les suivants: 30 [1] J. D. Briers, G. Richards et X.W. He, "Capillary blood flow monitoring using laser speckle contrast analysis (LASCA)", J. Biomed. Opt. 4, 164-175 (1999) [2] Y. Aizu, T. Asakura, "Bio- speckle phenomena and their application to the evaluation of blood flow", Opt. Las. Tech. 23, 205-219 (1991) [3] I.V. Fedosov, V.V. Tuchin, "The use of dynamic speckle field space-time correlation function estimates for the direction and velocity determination of blood flow", Proc. SPIE Vol. 4434, p. 192-196, Hybrid and Novel Imaging and New Optical Instrumentation for Biomedical Applications, Albert-Claude Boccara; Alexander A. Oraevsky; Eds. [4] Y. Piederrière, J. Cariou, Y. Guern, B. Le Jeune, G. Le Brun, J. Lotrian, "Scattering through fluids: speckle size measurement and Monte Carlo simulations close to and into the multiple scattering", Opt. Express 12, 176-188 (2004) [5] S. Guyot, M.C. Péron, E. Deléchelle, "Spatial Speckle Characterization by Brownian Motion analysis", Phys. Rev. E 70, 046618 (2004) [6] D.A. Boas et A.G. Yodh, "Spatially varying dynamical properties of turbid media probed with diffusing temporal light correlation", J. Opt. Soc. Am. A, Vol. 14, No. 1, 192-215 (1997) [7] Q.B. Li et F.P. Chiang, "Threedimensional dimension of laser speckle", Applied Optics, Vol. 31, No. 29, 6287-6291 (1992) [8] A. Kreuter, J. Hyun, "A randomized controlled study of low-dose UVA1, medium dose UVA1, and narrowband UVB phototherapy in the treatment of localized scleroderma", J. Am. Acad. Dermatol.; 54 (3) :440-7. (2006) [9] R.V. Hogg, and J. Ledolter, J. 5 Engineering statistics, Macmillan Publishing Company (1987) [10] J.W. Goodman, "Statistical Properties of Laser Speckle Patterns", in Laser speckle and related phenomena, Vol.9 in series Topics in 10 Applied Physics, J.C. Dainty, Ed., (Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg New York Tokyo, 1984) [11] L.I. Goldfisher, "Autocorrelation function and power spectral density of last-produced speckle pattern",. J. Opt. Soc. Am., Vol. 55, No. 3, 15 247-253 (1964) [12] P. Abry, P. Gonçalves, P. Flandrin, Spectrum analysis and 1/f processes, Springer, Berlin (1995) [13] R. Fournier, PhD. Thesis, Analyse 20 stochastique modale du signal stabilométrique. Application à l'étude de l'équilibre chez l'Homme (2002) [14] Benderitter M, Isoir M, Buand V, Durand V, Linard C, Vozenin-Brotons MC, Steffanazi J, 25 Carsin H, Gourmelon P, Collapse of skin antioxidant status during the subacute period of cutaneous radiation syndrome : a case report , Radiat Res. 2007 Jan ; 167(1):43-50 [15] Pouget JP, Laurent C, Delbos M, 30 Benderitter M, Clairand I, Trompier F, Stephanazzi J, Carsin H, Lambert F, Voisin P, Gourmelon P, "PCC-FISH5 in skin fibroblasts for local dose assessment . biodosimetric analysis of a victim of the Georgian radiological accident", Radiat Res. 2004 Oct ; 162(4):365-76 [16] F Boulvert, B Boulbry, G Le Brun, B Le Jeune, S Rivet and J Cariou, "Analysis of the depolarizing properties of irradiated pig skin", J. Opt. A: Pure Appl. Opt. vol 7, 21-28 (2005). REVENDICATIONS 1. Dispositif de mesure in vivo des propriétés des tissus biologiques (10), en particulier pour l'aide au diagnostic et au pronostic ou au traitement, de modifications physiopathologiques, notamment de lésions tissulaires et plus particulièrement par irradiation, pour l'évaluation du vieillissement cutané, pour l'évaluation de l'efficacité de produits cosmétologiques ou dermatologiques, ce dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend : - une source de lumière cohérente (2) pour illuminer le tissu (10) dans des première et deuxième zones de celui-ci, la première zone étant saine et la deuxième zone étant susceptible de comporter des modifications, le tissu ainsi illuminé engendrant un phénomène de speckle, - des moyens (4) d'acquisition du speckle, et des moyens électroniques (6) de traitement des figures de speckle obtenues par l'intermédiaire des moyens d'acquisition du speckle, ce traitement étant effectué par une méthode fractale, afin de comparer les première et deuxième zones. 2. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel - les moyens d'acquisition comprennent des moyens de photodétection (4) qui captent le speckle et fournissent des signaux électriques représentatifs des figures de speckle correspondantes, et- les moyens électroniques de traitement (6) sont aptes à traiter les signaux électriques par la méthode fractale, sous la forme d'images non compressées, et à permettre de comparer les première et deuxième zones. 3. Dispositif selon la revendication 2, dans lequel les moyens de photodétection comprennent une caméra vidéo (4). 4. Dispositif selon la revendication 3, dans lequel la caméra vidéo (4) est une caméra sans objectif. 5. Dispositif selon la revendication 3, dans lequel la caméra vidéo (4) est une caméra avec objectif. 6. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 3 à 5, dans lequel la caméra vidéo (4) est une caméra CCD. 7. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la source de lumière cohérente est un laser (2). 8. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le traitement des figures de speckle comprend l'extraction de paramètres stochastiques qui sont caractéristiques des figures de speckle. 9. Dispositif selon la revendication 8, dans lequel les paramètres stochastiques comprennent : - le coefficient de Hurst, - l'autosimilarité, et - la saturation de la variance.