FR 3092670 A1 20200814 FR 1901367 A 20190212 Description Titre de l'invention : Dispositif de microscopie holographique hyperspectrale par fusion de capteurs Domaine technique [0001] La présente invention se rapporte à un dispositif de microscopie holographique et hy- perspectrale d'analyse d'un échantillon, basé sur un capteur holographique mesurant la lumière ayant traversée l'échantillon à analyser et un capteur utilisant un procédé de diffraction de la lumière ayant traversée l'échantillon, et un traitement de l'information configuré afin de fusionner les images holographique et diffractée et de détecter les particularités recherchées dans l'échantillon. [0002] L'invention trouve une application particulièrement avantageuse pour les systèmes destinés à analyser des échantillons en détectant des particularités à partir de leur forme, leur texture, leur phase et leur spectre de transmittance. [0003] L'invention peut être appliquée à un grand nombre de domaines techniques dans lesquels une analyse microscopique holographique hyperspectrale est recherchée. De manière non exhaustive, l'invention peut être utilisée, par exemple, dans le domaine médical et dentaire, pour aider au diagnostic en détectant notamment la présence de bactéries, de cellules ou de molécules dans un échantillon. Dans le domaine de l'analyse chimique, l'invention peut tout autant être utilisée pour mesurer les concentrations. Dans le domaine de la biologie, l'invention peut être utilisé pour détecter la présence de bactéries, cellules, spores, ou molécules organiques. Art antérieur [0004] Au sens de l'invention, une microscopie holographique hyperspectrale correspond à un dispositif détectant des particularités dans l'image d'un échantillon directement depuis un système optique acquérant un hologramme microscopique de l'échantillon, contenant les informations de phase et d'amplitude de l'image de l'échantillon et une acquisition d'une image diffractée contenant les informations spatiales et spectrales de l'échantillon. [0005] Différentes méthodes de compression de l'image d'une scène hyperspectrale sont décrits dans la littérature. L'objet de ces méthodes est d'acquérir l'image de la scène hyperspectrale en une seule acquisition sans nécessiter de balayer la scène dans les dimensions spatiales ou spectrale. [0006] Par exemple, la thèse « Non-scanning imaging spectrometry », Descour, Michael Robert, 1994, The university of Arizona, propose une façon d'acquérir une seule image en deux dimensions de la scène observée contenant toutes les informations sur l'influence des différentes longueurs d'onde. Cette méthode, dénommee CTIS (pour « 2 Coinputed-Tinnography Imaging Spectrometer »), propose de capturer une image diffractée de la scène observée au moyen d'un réseau de diffraction disposé en amont d'un capteur numérique. Cette image diffractée acquise par le capteur numérique prend la forme de multiples projections pour lesquelles chaque projection permet de représenter l'image de la scène observée et contient l'ensemble des informations spectrales de la scène. [0007] Cette méthode, bien que satisfaisante pour résoudre la problématique d'acquisition instantanée de la scène hyperspectrale, nécessite des algorithmes complexes et coûteux en ressources de calcul afin d'estimer la scène hyperspectrale non compressée. La publication « Review of snapshot spectral imaging technologies », Nathan Hagen, Michacl W. Kudcnov, Optical Engineering 52(9), September 2013, présente une comparaison des méthodes d'acquisition hyperspectrales ainsi que les complexités algorithmiques associées à chacune d'elles. [0008] En effet, la méthode CTIS nécessite un processus d'estimation basé sur une matrice en deux dimensions représentant la fonction de transfert de l'optique de diffraction. Cette matrice doit être inversée pour reconstituer l'image hyperspectrale. La matrice de la fonction de transfert n'étant pas complètement définie, des méthodes d'inversion matricielle itératives et coûteuses en ressources de calcul permettent d'approcher le résultat pas à pas. [0009] En outre, l'image hyperspectrale en trois dimensions reconstruite par ces méthodes de calcul ne contient pas d'information spatiale ou spectrale supplémentaires par rapport à l'image compressée en deux dimensions obtenue par ces méthodes d'acquisitions. L'estimation par le calcul de l'image hyperspectrale n'est donc pas nécessaire pour une détection directe des particularités recherchées dans la scène, à la condition d'utiliser une méthode de détection directe des particularités depuis l'image compressée et non homogène en deux dimensions. [0010] L'holographie est inventée en 1947 par Dennis Gabor. Depuis, différentes amé- liorations ont été apportées au procédé. Tout particulièrement l'holographie numérique, dont les fondements sont posés en 1967 par Goodman, apporte la possibilité de traiter et reconstruire des hologrammes depuis une acquisition numérique de figures d'interférences. Yamaguchi introduit en 2002, l'holographie numérique couleur, permettant une acquisition et une reconstruction de l'hologramme prenant en compte les couleurs de l'objet. Diverses améliorations ont été proposées depuis, par exemple, la thèse «Méthodes d'holographie numérique couleur pour la métrologie sans contact en acoustique et mécanique », Patrice Tankam, 2011, présente différents procédés de l'état de l'art permettant d'acquérir un hologramme couleur numériquement et le reconstituer. [0011] Ces méthodes ne proposent pas la possibilité d'acquérir et de reconstruire un ho- 3 logrammc hyperspectrale de l'objet observé. De même, les méthodes de reconstruction de l'hologramme depuis l'acquisition des figures d'interférences des rayons objet et de référence, basées sur la transformée de Fresnel, nécessitent des calculs coûteux en ressources de calcul et de mémoire. [0012] Des méthodes de traitement d'image dans l'objectif de détecter des particularités sont largement décrites dans la littérature scientifique. Par exemple une méthode basée sur des réseaux de neurones est décrite dans « auto-association by multilayer perceptions and singular value decomposition. » Biological cybernetics, 59(4):291-294, 1988. ISSN 0340-1200, H. Bourlard and Y. Kamp. A. [0013] De nouvelles méthodes basées sur des réseaux de neurones profonds et convolutifs sont également largement employées avec des résultats présentant des taux de fausses détections très bas. Par exemple, une telle méthode est décrite dans « Stacked Auuzetwoders Using Low-Power Accelerated Architectures for Object Recognition in Auumomous Systems », Neural Processing Letters, vol. 43, no. 2, pp. 445-458,2016, J. Maria, J. Amaro, G. Falcao, L. A. Alexandre. [0014] Ces méthodes sont particulièrement adaptées à détecter des éléments dans une image couleur ; possédant généralement 3 canaux - Rouge, Vert et Bleu ; d'une scène en prenant en compte les caractéristiques de formes, de textures et de couleurs de la particularité à détecter. Ces méthodes considèrent l'image homogène, et traitent par convolution l'entièreté de l'image par le même procédé. [0015] Le traitement des images diffractées en deux dimensions obtenues par la méthode CTIS ne peut donc pas être opéré au moyen d'un réseau de neurones profond et convolutif standard. En effet, l'image obtenue par ces méthodes ne sont pas homogènes, et contiennent des particularités non linéaires dans les dimensions soient spectrales, soit spatiales. [0016] La présente invention utilise l'hologramme et l'image diffractée d'une même scène hyperspectrale. Une méthode de fusion d'image par réseau de neurones profond et convolutif est présentée dans « Multimodal deep learning for robust rgb-d abject recognition. In Intelligent Robots and Systems (IROS) », Eitel, A., Springenberg, J. T., Spinello, L., Riedmiller, M., and Burgard, W. (2015) IEEE/RSJ International Conference on pages 681#687. IEEE. Ce document présente une structure de réseau de neurones profond et convolutif utilisant deux chemins de traitement, un chemin par type d'image d'une même scène, complété par des couches fusionnant les deux chemins ; la fonction implémentée par ce réseau de neurones profond et convolutif est une classification des images. Cette structure n'est pas adaptée en l'état pour la présente invention, car non adaptée aux images diffractées en deux dimensions d'une scène hyperspectrale en trois dimensions, et ayant pour fonction la classification de la scène et non la détection de particularités dans cette scène. 100171 Le problème technique de l'invention consiste à mesurer et analyser un échantillon depuis une image holographique acquise depuis une lumière traversant l'échantillon ; image contenant toute l'information spatiale et de phase ; et d'une image diffractée, représentation compressée, non-homogène et non-linéaire en deux dimensions contenant toute l'information spatiale et spectrale de la lumière ayant traversée ledit échantillon au moyen d'un réseau de neurones convolutif fusionnant ces informations. Exposé de l'invention [0018] La présente invention se propose de répondre à ce problème technique en détectant directement les particularités recherchées dans un échantillon au moyen d'un réseau de neurones formels, profond et convolutif, dont l'architecture est adaptée à une fusion des informations et une détection directe, appliquée sur un hologramme de l'échantillon contenant les informations de phase et d'amplitude de l'échantillon et une image diffractée et en deux dimensions de la lumière traversant l'échantillon contenant les informations spectrales de l'image dudit l'échantillon ; les images hologramme et diffractée de l'échantillon sont ainsi fusionnées au moyen dudit réseau de neurones formels, profond et convolutif et une détection directe desdites particularités recherchées est faite depuis l'information fusionnée au moyen de ce même réseau de neurones formels, profond et convolutif. [0019] A cet effet, l'invention concerne un dispositif de mesure et d'analyse holographique et hyperspcctrale d'un échantillon, ledit dispositif comportant : [0020] un moyen d'acquisition d'une image diffractée de l'échantillon contenant les in- formations spectrale et d'amplitude du signal lumineux traversant ledit échantillon ; et [0021] un moyen d'acquisition d'une image des figures d'interférences holographique d'un faisceau lumineux de référence et du faisceau lumineux ayant traversé ledit échantillon contenant les informations d'amplitude et de phase du signal lumineux traversant ledit échantillon ; et un moyen d'illumination dudit échantillon ; et un moyen de reconstruction et d'analyse de l'image holographique hyperspectrale de l'échantillon ; [0022] L'invention se caractérise en ce que le moyen de reconstruction de l'image holo- graphique hyperspectrale et d'analyse des propriétés d'amplitude, de phase et de spectre de la lumière traversant ledit échantillon intégrant un réseau de neurones profond et convolutif architecturé pour calculer une probabilité de présence de la ou les particularités recherchées dans ledit échantillon depuis les images diffractée et de la figure d'interférence holographique du faisceau de référence avec le faisceau traversant l'échantillon et générant une image pour chaque particularité recherchée dont la valeur de chaque pixel aux cordonnées x et y correspond à la probabilité de présence de ladite particularité aux mêmes coordonnées x et y de l'image dudit échantillon ; ledit réseau de neurones profond et convolutif étant architecturé de façon à fusionner les in- formations des capteurs de l'image diffractée et de l'image de la figure d'interférence holographique. [0023] Selon un mode de réalisation, le moyen d'acquisition de ladite image diffractée et de ladite image des figures d'interférences holographique est obtenue par un système comportant : une source lumineuse collimatée et configurée de manière à générer un faisceau lumineux ; et un premier miroir serin-réfléchissant séparant le faisceau lumineux issue de ladite source lumineuse en deux faisceaux lumineux ; le premier faisceau, faisceau objet, traversant l'échantillon et le second faisceau, faisceau référence, en direction du second miroir semi-réfléchissant ; et un second miroir semiréfléchissant dirigeant ledit faisceau lumineux de référence en direction du troisième miroir semi-réfléchissant ; et un troisième miroir semi-réfléchissant, séparant ledit faisceau référence en deux faisceaux lumineux ; le premier faisceau s'additionnant avec ledit faisceau objet et transmis en direction du filtre chromatique ; et une zone dans laquelle ledit échantillon est positionné de manière à être traversé par ledit faisceau lumineux objet ; et un quatrième miroir sen-il-réfléchissant, séparant ledit faisceau objet issus de la zone dans laquelle ledit échantillon est positionné en deux faisceaux ; le premier faisceau étant transmis en direction du troisième miroir semiréfléchissant et le deuxième faisceau étant transmis en direction de la première lentille convergente ; et une première lentille convergente configurée pour imager ledit échantillon éclairé par ledit faisceau objet sur une ouverture ; et un collimateur configuré pour capter le faisceau traversant ladite ouverture et pour transmettre ce faisceau sur un réseau de diffraction ; et une seconde lentille convergente configurée pour focaliser les rayons issus du réseau de diffraction sur une surface de captation. Un filtre chromatique configurée pour filtrer les longueurs d'ondes (lesdits faisceaux objet et référence, additionnés et interférés sous forme d'hologramme sur le troisième miroir servi-réfléchissant ; et une troisième lentille convergente configurée pour focaliser les rayons hologrammes issu du filtre chromatique sur une surface de captation. [0024] Ce mode de réalisation est particulièrement simple à réaliser. [0025] Selon un mode de réalisation, ledit moyen d'illumination est obtenu par une source lumineuse comportant : [0026] une première source de lumière blanche, multi-chromatique et non-cohérente ; et une première lentille convergente configurée pour collimater les rayons lumineux issus de ladite source de lumière blanche, multi-chromatique et non-cohérente ; et une seconde source de lumière, mono-chromatique et cohérente ; et un système optique d'expansion du faisceau configuré pour étendre et coffin-tater les rayons lumineux issus de ladite source de lumière mono-chromatique et cohérente ; et une troisième lentille convergente configurée pour collimater les rayons lumineux issus de ladite seconde lentille divergente ; et un prisme configuré pour additionner les rayons lumineux issus 6 de ladite source de lumière mono-chromatique et cohérente et les rayons lumineux issus de ladite source de lumière blanche, rnulti-chromatique et non-cohérente dans un faisceau lumineux. [0027] Ce mode de réalisation est particulièrement simple à réaliser. [0028] Selon un mode de réalisation, ladite figure d'interférences holographique est obtenue par un capteur infrarouge. Ce mode de réalisation permet d'obtenir une information invisible à l'oeil humain. [0029] Selon un mode de réalisation, ladite figure d'interférences holographique est obtenue par un capteur dont la longueur d'onde est comprise entre 300 nanomètre et 2000 nanomètres. Ce mode de réalisation permet d'obtenir une information dans le domaine visible et invisible à l'oeil humain. [0030] Selon un mode de réalisation, ladite image diffractée est obtenue par un capteur in- frarouge. Ce mode de réalisation permet d'obtenir une information invisible à l'oeil humain. [0031] Selon un mode de réalisation, ladite image diffractée est obtenue par un capteur dont la longueur d'onde est comprise entre 300 nanomètre et 2000 nanomètres. Ce mode de réalisation permet d'obtenir une information dans le domaine visible et invisible à l'oeil humain. [0032] Selon un mode de réalisation, ladite particularité recherchée dans ledit échantillon est la présence d'un genre et d'une espèce de bactérie dans un échantillon de salive, de prélèvement de tartre dentaire, de sécrétions nasales, de sang ou d'urine contenant un ensemble de bactéries de différents genres et différentes espèces. Ce mode de réalisation permet de détecter certaines bactéries indicatrices de maladies ou syndromes dans un objectif d'aide au diagnostic. [0033] Selon un mode de réalisation, ladite particularité recherchée dans ledit échantillon est la présence d'une molécule ou d'un ensemble de molécules présentant une transmittance particulière dans le spectre lumineux concerné par l'analyse. Ce mode de réalisation permet de détecter certaines molécules indicatrices de maladies ou syndromes dans un objectif d'aide au diagnostic. [0034] Selon un mode de réalisation, ladite particularité recherchée dans ledit échantillon est la présence de gamètes dans un échantillon de sperme. Ce mode de réalisation permet de dénombrer les gamètes présentes dans un échantillon dans un objectif d'aide au diagnostic. [0035] En ce qui concerne la détection de particularités depuis lesdites images holo- graphique et diffractée, l'invention utilise une réseau de neurones profond et convolutif de détermination des probabilités de présence de ces particularités. Un apprentissage dudit réseau de neurones profond et convolutif permet d'indiquer la probabilité de présence des particularités recherchées pour chaque coordonnées x et y de l'image 7 dudit l'échantillon. Par exemple, un apprentissage par rétro-propagation du gradient ou ses dérivés à partir de données d'apprentissage peut être utilisé. [0036] Le réseau de neurones profond et convolutif servant à la détection directe depuis ladite image holographique et ladite image compressée a une structure de couche d'entrée adaptée à la détection directe. L'invention dispose de plusieurs architectures des couches profondes dudit réseau de neurones. Parmi celle-ci, une architecture auto-encoder telle que décrite dans le document « SegNet: A Deep Convolutional EncoderDecoder Architecture for Image Segmentation », Vijay Badri narayanan, Alex Kendall, Roberto Cipolla permet d'indiquer la probabilité de présence des particularités recherchées pour chaque coordonnées x et y de l'image dudit l'échantillon. Par ailleurs, le document « Multimodal deep learning for robust rgb-d ()bled recognition. In Intelligent Robots and Systems (IROS) », Eitel, A., Springenherg, J. T., Spinello, L., Riedmiller, M., and Burgard, W. (2015) IEEEIRSJ International Conference on , pages 681#687. IEEE, décrit une architecture de réseau de neurones convolutif adapté au traitement de différentes images d'une même scène. [0037] Lesdites couches d'entrées du réseau de neurones sont adaptée afin d'être remplie avec les données de ladite image holographique et ladite image compressée obtenues par le moyen d'acquisition. Ainsi, chaque couche d'entrée des différents chemin de traitement des images est un tenseur d'ordre trois et possède deux dimensions spatiales de taille X uax et Y,kgh , et une dimension de profondeur de taille D . [0038] L'invention utilise la relation non linéaire f(x , y ' d , ) -) (x , y ) définie pour x , C y, C [0..Y,,Ax[ et d, C [0..D,,,x[ permettant de calculer les coordonnées x im, et y,,', du pixel de ladite au moins une image diffractée dont l'intensité est copiée dans le tenseur d'ordre trois de ladite couche d'entrée du chemin de traitement des images compressées du réseau de neurones aux coordonnées (x' y' di). [0039] La méthode de capture comporte un moyen d'acquisition de ladite image diffractée contenant les diffractions de l'image dudit échantillon obtenue avec des filtres de diffraction. Ladite image diffractée obtenue contient l'image de la scène de l'échantillon non diffractée au centre, ainsi que les projections diffractées suivant les axes des différents filtres de diffractions. Une couche d'entrée du réseau de neurone contient une copie des huit représentations chromatiques de la scène hyperspectrale de l'échantillon de l'image diffractée selon la relation non-linéaire suivante : iXimg -= X -1- xoff sp ,ï (f2 + .À slic e avec : f(xt, yy dt) = Y 711 gY ±Y ofrsery(n) ± .À siice - - (X t, t, C )fonction calculant la valeur de la couche d'entrée à la position X t, y t, d t ; 8 -n floor(d,/ cl,w,\y); - À et o d ci -n compris entre 0 et 7, le nombre de diffraction de l'image compressée ; -elt compris entre 0 et D kf ; - X compris entre 0 et X vf4 3( ; - Y tcompris entre 0 et Y N,T4 >C ; - À si jet, y, la constante de profondeur du tenseur du troisième ordre de ladite couche d'entrée ; - À slicex, la constante du pas spectral du pixel en X de ladite image compressée ; - À siteey, la constante du pas spectral du pixel en Y de ladite image compressée ; - tx (n) correspondant au décalage suivant l'axe X de la diffraction " ; -( n ) correspondant au décalage suivant l'axe Y dc la diffraction n birrs p Y- [0040] L'architecture du réseau de neurones profond et convolutif est composé d'un encodeur pour ladite image holographique et d'un encodeur pour ladite image diffractée ; chacun des encodeur permettant de rechercher les caractéristiques élémentaires propres à la détection souhaitée ; suivi d'un décodeur permettant de fusionner les caractéristiques élémentaires propres de chacune des images traitées par les encodeurs et de générer une image de probabilités de présence des caractéristiques à détecter dans l'image dudit échantillon. La structure d'encodeurs/décodeur permet de rechercher les caractéristiques élémentaires et propres à la caractéristique principale recherchée dans l'image dudit échantillon. [0041] Chaque encodeur est composée d'une succession de couche de neurones de convolution en alternance avec des couches de pooling (opérateur de décimation de la couche précédente) permettant de réduire la dimension spatiale. [0042] Le décodeur est composé d'une succession de couche de neurones de déconvolution en alternance avec des couches de unpooling (opération d'interpolation de la couche précédente) permettant une augmentation de la dimension spatiale. [0043] Par exemple, une telle structure d'encodeur/décodeur est décrite dans « SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation », Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall, Roberto Cipolla. [0044] Par exemple, une telle structure d'encodeurs fusionnant différentes images d'une même scène est décrit dans « Multintodal deep learning for robust rgb-d objet:1 recognition. In Intelligent Robots and Systems (IROS) », Eitel, A., Springenberg, J. T., Spinello, L., Riedmillcr, M., and Burgard, W. (2015) IEEE/RSJ International Conference on , pages 681#687. IEEE. [0045] Un ensemble dc couches de neurones entièrement connectées peut être positionné 9 entre l'encodeur et le décodeur. Description sommaire des figures [0046] La manière de réaliser l'invention ainsi que les avantages qui en découlent, res- sortiront bien du mode de réalisation qui suit, donné à titre indicatif mais non limitatif, à l'appui des figures annexées dans lesquelles les figures 1 à 6 représentent : - [fig.1] : une représentation schématique de face des éléments d'un dispositif de microscopie holographique hyperspectrale selon un mode de réalisation de l'invention ; - [fig.2] : une représentation schématique structurelle des éléments du dispositif de la Fig. 1 ; - [fig.3] : une représentation schématique de l'optique du dispositif de la Fig.2 ; - [fig.4] : une représentation schématique de l'architecture du réseau de neurone de la Fig. 2. - [fig.5] : une représentation schématique de la connexion des premières couches du réseau de neurone de la Fig. 2 ; - [fig.6] : une représentation schématique de la source lumineuse de la Fig.2. MANIÈRE DE DÉCRIRE L'INVENTION [0047] La Fig. 1 illustre un dispositif de capture 2 de la lumière traversant une échantillon 3, ledit dispositif de capture 2 comportant une optique de mesure, un capteur holographique permettant d'obtenir un hologramme de l'échantillon 3 et un capteur permettant d'obtenir une image diffractée de la lumière traversant l'échantillon 3. Le dispositif de capture 2 transmet les images obtenues à un dispositif de traitement 1 fusionnant les informations contenu dans l'hologramme de l'échantillon 3 et l'image diffractée de la lumière traversant l'échantillon 3 afin de détecter des particularités dans l'échantillon 3. [0048] Tel qu'illustré sur la Fig. 2, le dispositif de capture 2 comportant un dispositif d'acquisition d'une image diffractée de la lumière traversant l'échantillon 3 comporte une première lentille convergente 21 qui focalise l'image de l'échantillon 3 sur une ouverture 22. Un collimateur 23 capte les rayons traversant l'ouverture 22 et transmet ces rayons à un réseau de diffraction 24. Une seconde lentille convergente 25 focalise ces rayons issus du réseau de diffraction 24 sur une surface de captation 26. [0049] La structure de cet assemblage optique est relativement similaire à celle décrite dans la publication scientifique « Computed-tomography imaging spectrometer : experimental calibration and reconstruction results », publiée dans APPLIED OPTICS, volume 34 (1995) nombre 22. [0050] Cette structure optique permet d'obtenir une image diffractée 11, illustrée sur la Fig. 5, présentant plusieurs diffractions RO-R7 de l'image de l'échantillon 3 disposées autour d'une image non diffractée de petite taille C. Dans l'exemple de la Fig. 5, l'image diffractée présente huit diffractions RO-R7 distinctes obtenues avec deux axes de diffraction du réseau de diffraction 24. [0051] En variante, trois axes de diffractions peuvent être utilisés sur le réseau de diffraction 24 de sorte à obtenir une image diffractée 11 avec seize diffractions. [0052] Tel qu'illustré sur la Fig. 2, le dispositif de capture 2 comportant un dispositif d'acquisition d'une image holographique de l'échantillon 3 comporte une lentille convergente 31 qui focalise l'hologramme de l'échantillon 3 sur une surface de captation 32. [0053] Cette structure permet d'obtenir une image holographique 12, illustrée sur la Fig. 5, contenant l'hologramme de l'échantillon 3. [0054] Le dispositif de traitement 1 comporte un réseau de neurones 13 fusionnant les in- formations contenues dans les images 11 et 12 et génère une image 14 dont chaque pixel aux coordonnées x et y indique la probabilité de présence de la particularité recherchée dans l'échantillon 3 aux mêmes coordonnées x et y de l'image de l'échantillon 3. [0055] En variante, le dispositif de traitement 1 comporte un réseau de neurones 13 configuré pour fusionner les informations contenues dans les images 11 et 12 et génère une image 14 représentant l'échantillon tel qu'il serait vu par un microscope standard. [0056] Le dispositif optique 41 comporte, tel qu'illustré sur la Fig. 3, les éléments suivants : une source lumineuse, tel qu'illustré sur la Fig. 6, configurée de manière à générer un faisceau lumineux comportant une lumière blanche, multi-chromatique et non-cohérente 64 et un faisceau lumineux mono-chromatique et cohérent 61 transmis à travers ledit échantillon 3 ; et un chemin optique configuré de manière à générer un faisceau lumineux de référence R comportant les miroirs serai-réfléchissants 35 et 36 ; et une zone permettant au faisceau issue du premier miroir serai-réfléchissant 35 de traverser ledit échantillon 3 de manière à générer un faisceau objet O contenant la lumière ayant traversé l'échantillon 3 ; et un miroir semi-réfléchissant 38 configuré de manière à transmettre ledit faisceau lumineux objet O en direction du dispositif d'acquisition de l'image diffractée dont le premier élément est la lentille convergente 21 et en direction du miroir servi-réfléchissant 37 configuré de manière à faire interférer lesdits faisceaux lumineux objet O et de référence R ; les figures d'interférences générées sur le miroir semi-réfléchissant 37 sont l'hologramme dudit échantillon 3 ; un miroir semi-réfléchissant 37 générant l'hologramme dudit échantillon 3 et transmettant ledit hologramme en direction du dispositif d'acquisition holographique dont le premier élément est le filtre chromatique 33. [0057] Les surfaces de captation 26, et 32 peuvent correspondre à un capteur CCD (pour « charge-coupled device » dans la littérature anglo-saxonne, c'est-à-dire un dispositif à transfert de charge), à un capteur CMOS (pour « complementarv metaloxide-sendconductor » dans la littérature anglo-saxonne, une technologie de fa- 11 brication de composants électroniques), ou à tout autre capteur connus. Par exemple, la publication scientifique « Practical Spectral Photography », publiée dans Eurographies, volume 31 (2012) nombre 2, propose d'associer la structure optique de diffraction à un appareil photo numérique standard pour capteur l'image diffractée. [0058] De préférence, chaque pixel des images diffractée 11, et holographique 12, est codé sur trois couleurs rouge, vert et bleu et sur 8 bits permettant ainsi de représenter 256 niveaux sur chaque couleur. [0059] En variante, les surfaces de captation 26, ou 32 peuvent être un dispositif dont les longueurs d'ondes captées ne sont pas dans la partie visible. Par exemple, le dispositif 2 peut intégrer des capteurs dont la longueur d'onde est comprise entre 300 nanomètre et 2000 nanomètres. [0060] Lorsque les images diffractée 11, et holographique 12 de l'échantillon 3 observé sont obtenues, le moyen de détection met en oeuvre un réseau de neurone 13 pour détecter une particularité dans la scène observée à partir des informations des images diffractée 11, et holographique 12. [0061] Ce réseau de neurones 13 vise à déterminer la probabilité de présence de la parti- cularité recherchée pour chaque pixel localisé aux coordonnées x et y de la scène hyperspectrale 3 observée. [0062] Pour ce faire, tel qu'illustré sur la Fig. 4, le réseau de neurones 13 comporte un encodeur 51 pour l'image diffractée et un encodeur 51 pour l'image holographique ; chaque encodeur possède une couche d'entrée 50, apte à extraire les informations de l'image 11, ou 12. Le réseaux de neurone fusionne les informations provenant des deux encodeurs 51 au moyen de couches de convolution ou de couches entièrement connectée. Un décodeur 53 et sa couche de sortie, apte à traiter ces informations de sorte à générer une image 14 dont l'intensité de chaque pixel à la coordonnée x et y, correspond à la probabilité de présence de la particularité aux coordonnées x et y de la surface de l'échantillon 3, est insérée suite à la fusion des informations. [0063] Tel qu'illustré sur la Fig. 5, lesdites couches d'entrée 50 des encodeurs 51 du réseau de neurone 13 sont remplies avec les informations provenant de ladite image holographique 11 et ladite image diffractée 12. [0064] La couche d'entrée 50 de l'encodeur 51 traitant les informations de ladite image ho- lographique 11 est remplie avec une copie de ladite image holographique 11 dont chaque pixel est mis à niveau au moyen d'une multiplication par une constante permettant à chaque pixel d'être dans la gamme [0..1]. [0065] La couche d'entrée 50 de l'encodeur 51 traitant les informations de ladite image compressée 12 est remplie selon la relation non-linéaire suivante : 12 { =)( +x'fr,,,,,,(n ) +À ./1 stic,,,,, x, 'mg Y . Y + Yoffs,t, (n ) +A .À si ice avec : f(?ç,iii,d1)= 'm- _f(xi, yu ci t ) fonction calculant la valeur de la couche d'entrée à la position x t, Y t, d ,- ; -n - floor(dll cimAA); -À = d tm oddmAx ; -il compris entre 0 et 7, le nombre de diffraction de l'image compressée ; - d t compris entre 0 et D mA 7,- ; - X l compris entre 0 et X mity ;Y (compris entre 0 et Ymii y ;À sit,.,x, la constante de profondeur du tenseur du troisième ordre de ladite couche d'entrée ; - À s //et, y, la constante du pas spectral du pixel en X de ladite image compressée ; - À s / ict, y, la constante du pas spectral du pixel en Y de ladite image compressée ; - X n ffsetX ( n) correspondant au décalage suivant l'axe X de la diffraction n ; - y ( n)correspondant au décalage suivant l'axe Y de la diffraction n o ffs e t Y [0066[ L'architecture dudit réseau de neurones 13 est composé d'un ensemble de couches convolutives telle que la couche 50 assemblée linéairement et en alternance avec des couches de décimation (pooling), ou d'interpolation (unpooling). [0067] Une couche convolutivc de profondeur d, noté CONV(d), est définie par d noyaux de convolution, chacun de ces noyaux de convolution étant appliqué au volume du tenseur d'entrée d'ordre trois et dc taille X 1 t.) pu t,'input' input. La couche convolutivc génère ainsi un volume de sortie, tenseur d'ordre trois, ayant une profondeur d. Une fonction d'activation ACT est appliquée sur les valeurs calculées du volume de sortie. [0068[ Les paramètres de chaque noyau de convolution d'une couche convolutivc sont spécifiés par la procédure d'apprentissage du réseau de neurone. [0069] Différente fonction d'activation ACT peuvent être utilisée. Par exemple, cette fonction peut être une fonction RcLu, définie par l'équation suivante : ReLu (x ) - max (0, x ) [00701 En alternance avec les couches convolutive, des couches de décimation (pooling), ou couche d'interpolation (unpooling) sont insérées. [00711 Une couche de décimation permet de réduire la largeur et la hauteur du tenseur d'ordre trois en entrée pour chaque profondeur dudit tenseur d'ordre trois. Par exemple, une couche de décimation Ma.vPool(2,2) sélectionne la valeur maximale d'une tuile glissante sur la surface de 2x2 valeurs. Cette opération est appliquée sur l'ensemble des profondeurs du tenseur d'entrée et génère une tenseur de sortie ayant la même 13 profondeur et une largeur divisée par deux, ainsi qu'une hauteur divisée par deux. [0072] Une architecture de réseau de neurone permettant la détection directe de parti- cularités dans la scène hyperspectral peut être la suivante : [0074] Les poids dudit réseau de neurones 13 sont calculés au moyen d'un apprentissage. Par exemple, un apprentissage par rétro-propagation du gradient ou ses dérivés à partir de données d'apprentissage peut être utilisé pour calculer ces poids. [0075] En variante, le réseau de neurone 13 peut déterminer la probabilité de présence de plusieurs particularités distinctes au sein de la même scène observée. Dans ce cas, la dernière couche convolutive aura une profondeur correspondant au nombre de particularités distinctes à détecter. Ainsi la couche convolutive CONV(1) est remplacée par une couche convolutive CONV(x), où x correspond au nombre de particularités distinctes à détecter. [0076] Tel qu'illustré sur la Fig. 6, le moyen d'illumination 34 de l'échantillon 3 est obtenu par un dispositif comportant : [0077] une première source de lumière blanche, multi-chromatique et non-cohérente 64 ; et [0078] une première lentille convergente 65 configurée pour collimater les rayons lumineux issus de ladite source de lumière blanche, multi-chromatique et non-cohérente 64 ; et [0079] une seconde source de lumière, mono-chromatique et cohérente 61 ; et [0080] un système optique 62 d'expansion du faisceau configuré pour étendre et collimater les rayons lumineux issus de ladite source de lumière mono-chromatique et cohérente 61; et 100811 un prisme 67 configuré pour additionner les rayons lumineux 63 issus de ladite Inpu ;ét'cDlf2,242,21 CONV(64n CON (.E41 MavPook2 2) MoxPe.,n1: 2,2) [0073] Matinpi,ole1 ate CONV01141 n Mw.1inf..°01(272) CONV(54/ Maxihipo)1È 221 CONV( n Output 14 source de lumière mono-chromatique et cohérente 61 et les rayons lumineux 66 issus de ladite source de lumière blanche, multi-chromatique et non-cohérente 64 dans un rayon lumineux 68 dirigé vers l'échantillon 3. [0082] En variante, ledit moyen d'illumination 34 de l'échantillon 3 est une unique source lumineuse blanche, multi-chromatique et non-cohérente. [Revendication 1] [Revendication 2]