FR 3093420 A1 20200911 FR 1902202 A 20190304 Description Titre de l'invention : DISPOSITIF D'ÉVALUATION QUALITATIVE DE FOIES HUMAINS Domaine technique [0001] La présente invention concerne un dispositif d'évaluation qualitative de foies humains. Elle concerne, en particulier, le domaine des transplantations de foies entre humains et le traitement de l'obésité. Technique antérieure [0002] Lors des tentatives de transplantation de foie entre humains, il arrive que le foie du donneur présente des altérations qualitatives qui peuvent compromettre la vie du receveur. En particulier, un taux de stéatose supérieur à une certaine valeur limite, par exemple 50 %, est généralement considéré comme incompatible avec une transplantation. Un taux de stéatose inférieur à cette valeur limite mais supérieur à un deuxième valeur limite, par exemple 35 %, impose un dégraissage préliminaire avant une transplantation. [0003] Cependant, l'obtention des données biologiques et la prise de décision, généralement prise par le chirurgien en charge de l'implant, imposent des délais et des frais, notamment de déplacement, qui nuisent au bon déroulement de la transplantation. De plus, l'estimation visuelle n'est pas fiable et le déroulement d'analyses biologiques impose des délais nuisibles à la qualité du foie. [0004] Une évaluation rapide et précise de la stéatose hépatique (SH) par greffe est d'une importance primordiale pour réduire les risques de dysfonction hépatique après une transplantation. L'analyse histopathologique du foie biopsié est l'examen de référence pour évaluer la SH, même si elle est invasive, prend beaucoup de temps et nécessite des outils pas toujours disponibles. En raison du peu de temps disponible entre le prélèvement du foie et la transplantation, les chirurgiens procèdent à l'évaluation de la SH par une évaluation clinique (antécédents médicaux, analyses sanguines) et une analyse visuelle de la texture du foie. Bien que l'analyse visuelle soit reconnue comme un défi dans la littérature clinique, peu d'efforts ont été investis pour développer des solutions assistées par ordinateur pour l'évaluation de la SH. [0005] Concernant le traitement de l'obésité, il n'y a pas de moyens susceptibles de donner immédiatement un diagnostic, notamment un taux de stéatose. Exposé de l'invention [0006] La présente invention vise à rendre portable et accessible une méthode d'évaluations qualitative de foies humains et à remédier à tout ou partie de ces inconvénients. A cet effet, la présente invention vise un dispositif d'évaluation qualitative de foies humains, 2 qui comporte : - un moyen de capture d'une image de foie, le foie étant dans le corps du donneur ou déjà prélevé ou mis dans une machine de perfusion de greffon, hypothermique, normothermique et/ou suhnormothermique, au moment de la capture de l'image, - un moyen de traitement d'image configure pour extraire au moins une partie de l'image du foie depuis l'image captée et - un moyen d'estimation, à partir de l'image extraite, de la santé du foie. [0007] Grâce à ces dispositions, avant de prélever ou de transplanter le foie, on estime de manière automatique si ce foie est suffisamment sain pour que la transplantation de ce foie soit bénéfique pour le receveur. De même, pour le traitement de l'obésité, on dispose immédiatement d'une estimation objective du taux de stéatose du foie du patient. [0008] Dans des modes de réalisation, le dispositif comporte, de plus, un moyen d'introduction, dans le corps du donneur, d'au moins une fenêtre optique du moyen de capture d'une image ainsi que d'une source de lumière pour éclairer le foie du donneur, tout en conservant la stérilité du champ opératoire. [0009] Dans des modes de réalisation, le moyen de traitement d'image comporte l'application d'un masque de détourage à l'image captée. [0010] Dans des modes de réalisation, le moyen de traitement comporte un moyen de gé- nération du masque de détourage, par traitement des couleurs et/ou des contours dans l'image captée. [0011] Dans des modes de réalisation, le moyen de traitement est configuré pour détecter d'au moins un reflet sur la surface du foie, dans l'image captée et à extraire de l'image au moins une zone présentant un tel reflet. [0012] Dans des modes de réalisation, le moyen d'estimation de la santé du foie comporte un moyen de réalisation d'un histogramme de couleurs et un moyen de comparaison d'au moins une couleur de cet histogramme avec une couleur normalisée. [0013] Dans des modes de réalisation, chaque couleur normalisée est portée par une charte de couleurs introduite dans le champ de l'image captée. [0014] Dans des modes de réalisation, le moyen d'estimation de la santé du foie comporte un moyen de réalisation d'un échantillonnage de textures et un moyen de comparaison d'au moins une texture avec une texture de référence. [0015] Dans des modes de réalisation, le moyen de capture d'une image est un téléphone mobile. [0016] Dans des modes de réalisation, le moyen de capture d'une image comporte une source de lumière flash et est configuré pour capter une image avec déclenchement de la source de lumière. [0017] Dans des modes de réalisation, le dispositif comporte, de plus, une housse stérile 3 configurée pour contenir le moyen de capture d'image et comportant une fenêtre de prise de vue transparente et rigide à positionner devant l'objectif du moyen de capture d'image. [0018] Dans des modes de réalisation, la housse stérile comporte un filtre polariseur à po- sitionner en regard d'une source de lumière et un filtre polariseur à positionner en regard de l'objectif du moyen de capture d'image. Brève description des dessins [0019] D'autres avantages, buts et caractéristiques de la présente invention ressortiront de la description qui va suivre faite, dans un but explicatif et nullement limitatif en regard des dessins annexés, dans lesquels : [0020] [fig.1] représente, des échantillons d'images RGB du foie prises en salle d'opération, [0021] [fig.2] représente, schématiquement, un premier mode de réalisation d'un dispositif d'évaluation objet de l'invention, [0022] [fig.3] représente, schématiquement, un accessoire de modes de réalisation de dis- positifs objet de l'invention, [0023] [fig.4] représente, sous forme d'un schéma-bloc, des fonctions mises en oeuvre pour l'évaluation qualitative des greffons de foies pour greffes hépatique, [0024] [fig.5] représente un image d'organes abdominaux comportant un foie et un masque d'extraction de l'image du foie, [0025] [fig.6] représente des extraits d'images pour l'échantillonnage d'un ensemble de données, [0026] [fig.7] représente une courbe ROC, [0027] [fig.8] représente des matrices de confusion pour la comparaison des caractéristiques, [0028] [fig.9] représente une matrice de confusion pour une classification, [0029] [fig.10] représente, schématiquement, un mode de réalisation particulier du dispositif objet de l'invention, [0030] [fig.11] représente, sous forme d'un logigramme, des étapes d'extraction d'une image d'un foie dans une image captée, [0031] [fig.12] est un schéma d'un réseau neuronal entièrement convolutif, [0032] [fig.13] représente un graphique de coefficients de similarité et [0033] [fig.14] représente des exemple de résultats de segmentation, sous forme de photo- graphies. [0034] DESCRIPTION D'EXEMPLES DE RÉALISATION DE L'INVENTION [0035] La stéatose hépatique (SH) est l'une des caractéristiques les plus importantes du donneur qui peut influencer la fonction du greffon et donc le résultat de la greffe du foie, aussi appelée, ci-dessous « LT » (pour liver transplantation), principalement en raison de lésions d'ischémie et reperfusion lors de la greffe. Définie comme l'accumulation intracellulaire de triglycérides entraînant la formation de vésicules lipidiques dans les hépatocytes, la SH est couramment évaluée par examen histopa-thologique d'échantillons de tissus hépatiques prélevés par biopsie. En analysant visuellement au microscope les quantités de gouttelettes lipidiques de grande taille de l'échantillon, un score de SH est attribué de manière quantitative en pourcentage (par exemple, 10% ou 30%). Les foies classés comme présentant une infiltration graisseuse de 5 à 30 % sont associés à une diminution de la survie du patient et du greffon, mais ils sont toujours considérés appropriés pour la transplantation en raison de la disponibilité limitée des donneurs. La SH grave (> 60%) est plutôt associée à un dysfonctionnement ou à un non-fonctionnement primaire du greffon et n'est pas compatible avec la transplantation. [0036] Bien que l'analyse histopathologique du tissu hépatique biopsie soit actuellement la méthode de référence pour le diagnostic et la classification de la SH dans les greffes de foie, elle est invasive, longue et coûteuse. En raison du peu de temps disponible entre le prélèvement hépatique et la transplantation, le chirurgien procède habituellement à une estimation de la SH par une évaluation clinique (antécédents médicaux, analyses sanguines) et une évaluation visuelle qualitative de la greffe. Dans ce contexte, l'analyse visuelle de la texture du foie est reconnue comme cruciale dans la classification du SH : les foies qui ne peuvent être transplantés en raison d'un SH élevé (Figure 1, à droite) ont habituellement une texture non homogène et sont plus jaunâtres que ceux qui sont transplantables (Figure 1, à gauche). Il est néanmoins reconnu que l'estimation précise du SH reste difficile, même entre des mains expérimentées. [0037] Dans ce contexte, l'élaboration d'une méthode robuste, quantitative, pratique, rentable et rapide pour aider le chirurgien à décider s'il doit accepter ou rejeter les greffons de foie est nécessaire. Considérant les défis du diagnostic, des efforts préliminaires à l'évaluation automatisée ou semi-automatisée de la SH ont été proposés et une revue complète peut être trouvée dans la littérature. Par exemple, l'analyse du rapport entre la densité hépatique et splénique a montré une sensibilité (Se) de 79 % dans la reconnaissance du niveau de SH, ou le fibroscan a rapporté une ah-e sous la courbe de 75 %. L'analyse de l'impédance bioélectrique du foie et la spectroscopie Raman ont été aussi utilisées. Une approche semi-automatique de classement du SH qui exploite la spectroscopie par résonance magnétique (RM) a été proposée, atteignant un coefficient de corrélation de Speaiman de 0,90. [0038] Il convient de noter que toutes les méthodes proposées nécessitent des instruments d'imagerie supplémentaires, qui ne sont pas toujours disponibles dans les centres de prélèvements d'organes. De plus, tout au plus, les méthodes ont conclu qu'il existe une corrélation entre les caractéristiques physiques du foie (par exemple, rigidité et impédance du foie) et le grade SH, sans fournir de solution pour l'évaluation de la qualité du greffon hépatique. [0039] On observe, en figure 1, deux échantillons d'images RGB (acronyme de Red- Green-Blue pour rouge-vert-bleu, chaque couleur étant formée à partir de ces trois composants fondamentales) du foie prises en salle d'opération. Les images sont capturées dans des conditions d'éclairage différentes et avec des poses différentes de la caméra. Comme expliqué ci-dessus, ces images se réfèrent à un foie suffisamment sain et/ou acceptable pour une greffe (à gauche) et à un foie malade et/ou refusé pour une greffe (à droite). [0040] D'une manière générale, la présente invention vise un dispositif 20 d'évaluation qua- litative de foies humains, qui comporte, comme illustré en figure 2 : - un moyen 21 de capture d'une image de foie humain 28, le foie étant dans le corps du donneur ou déjà prélevé ou mis dans une machine de perfusion de greffon, hypothermique, normothermiquc et/ou subnorrnothertnique, au moment de la capture de l' image, - un moyen 25 de traitement d'image configuré pour extraire au moins une partie de l'image du foie depuis l'image captée et - un moyen 26 d'estimation, à partir de l'image extraite, de la santé du foie. [0041] Selon les modes de réalisation, le foie dont on évalue la qualité est : - dans le corps du donneur dont les organes abdominaux sont visibles après incision de la peau, comme illustré en figure 11, - dans le corps du donneur, le foie étant observé par l'intermédiaire d'un endoscope 30 illustré en figure 3, inséré dans un trocart, l'abdomen du donneur étant gonflé pour pratiquer une coelioscopie où - déjà extrait du corps du donneur et éventuellement dans une machine de perfusion de greffon. [0042] Dans le mode de réalisation illustré en figure 2, le moyen 21 de capture d'image est un appareil photo numérique ou, préférentiellement, un intelliphone (mobile multifonction). Ce moyen 21 de capture d'image, muni d'une fenêtre optique 22 sur la lentille frontale de son objectif et d'une source de lumière flash 23, est préférentiellement inséré dans une housse de protection stérile 29. [0043] Les matières utilisées pour la housse peuvent être du polyéthylène ou du poly- uréthane ou du silicone avec propriétés tactiles conservées. Des agents antibactériens et fongistatiques peuvent garnir la surface de la housse. La fermeture de la housse se fait par adhésif (système de pli d'un côté de la housse et collage). La housse est compatible avec tous les mobiles multifonctions dans une plage de dimensions prédéterminée. On note que, avec les matériaux choisis, il n'y a pas de spécificités particulières pour la fenêtre optique positionnée devant le capteur d'images. L'utilisateur plaque la housse sur la fenêtre optique avant de prendre l'image. 6 [0044] Dans des modes de réalisation, la housse stérile 29 comporte un filtre polariseur qui se positionne lors de l'insertion de l'intelliphone en regard d'une source de lumière et un filtre polariseur qui se positionne en regard de l'objectif. [0045] Dans le mode de réalisation partiellement illustré en figure 3, le moyen de capture d'image est un endoscope 30. [0046] On observe, en figure 3, un endoscope 30, qui comporte un tube optique 32 comportant des composants optiques (non représentés) pour véhiculer une image depuis une fenêtre optique 33 positionnée à l'extrémité distalc du tube 32, à gauche en figure 3, jusqu'à un connecteur 31 pour une caméra vidéo (non représentée) ou un appareil photo (non représenté). Les composants optiques intégrés au tube optique sont généralement soit uniquement des lentilles optiques, soit des fibres optiques faisant suite à au moins une lentille optique de formation d'image. La fenêtre optique 33 située en extrémité distalc du tube optique 32 est soit la lentille frontale du système optique intégré au tube optique 32, soit une fenêtre transparente positionnée en amont de cette lentille frontale et la protégeant des éraflures. [0047] Le tube optique 32 est muni d'une entrée de lumière 34 pour un système d'éclairage (non représenté) et d'un système optique, par exemple des fibres optiques, pour véhiculer de la lumière venant du système d'éclairage jusqu'à l'extrémité distalc du tube optique 32 et éclairer la scène observée par la caméra vidéo. [0048] L'endoscope 30 peut être articulé (flexoscope), c'est-à-dire qu'il peut accepter une courbure variable, ou rigide (horoscope). [0049] Le tube optique 32 mesure généralement de 28 à 160 cm de longueur et de 5 à 12 mm de diamètre. La source de lumière (froide) reliée à l'entrée de lumière 34 est constituée par une lampe de forte intensité située à l'extérieur de l'appareil. Le coude 35 permet la transmission de la lumière depuis l'entrée de lumière 34 vers le tube optique 32. [0050] L'endoscope 30 est introduit à l'intérieur de l'abdomen à travers un trocart. Un trocart est un instrument chirurgical qui se présente sous la forme d'une tige cylindrique creuse surmontée d'un manche. Un des trocarts est, en coeliochirurgie, associé à un endoscope pour effectuer une exploration visuelle du champ opératoire. D'autres trocarts permettent l'insertion d'outils chirurgicaux dans la cavité considérée et la mise en pression de la cavité abdominale [0051] Ainsi, dans des modes de réalisation, tel que celui partiellement illustré en figure 3, le dispositif d'évaluation objet de l'invention comporte, de plus, un moyen d'introduction, dans le corps du donneur, d'au moins une fenêtre optique du moyen de capture d'une image, ainsi que d'introduction d'une source de lumière pour éclairer le foie du donneur, tout en conservant la stérilité du champ opératoire. [0052] Dans le cas de l'utilisation de l'endoscope, l'acquisition de la photo se fait 7 uniquement par l'endoscope et non par un mobile multifonction [0053] . Cependant : [0054] 1) La photo prise par l'endoscope peut être récupérée via une connexion filaire, non filaire (par exemple selon l'un des protocoles Bluctooth, ou wifi, marques déposées) entre la console de récupération des images de l'endoscope et un mobile multifonction [0055] pour envoyer les données à un programme implémentant les algorithmes décrits plus loin et avoir immédiatement le résultat concernant le taux de stéatose. [0056] 2) Les algorithmes peuvent être intégrés directement dans la console de récupération des images et peut donner un résultat en temps réel du taux de stéatose sur l'écran de celioscopic (aucun mobile multifonction n'est utilisé dans cc cas). [0057] Toutes photos prises avec l'endoscope sont normalisées (balance des blancs en début d'intervention, lumière identique et donc meilleure en termes de qualité). [0058] Dans d'autres modes de réalisation, le moyen de capture d'images comporte des lunettes incorporant un capteur électronique. [0059] Le moyen 25 de traitement d'image se trouve soit dans le moyen de capture d'image (par exemple dans la console de récupération des images ou dans le mobile mufti-fonction, cas non représenté), soit dans un serveur déporté 24 muni d'une mémoire d'image 27 et d'une unité centrale mettant en oeuvre un masque, déterminé automatiquement ou fixe. Un logigramme de masquage automatique est décrit en regard de la figure 12. [0060] Le moyen 26 d'estimation de la santé du foie se trouve soit dans le moyen de capture d'image, soit dans le serveur déporté 24 muni d'une mémoire d'image 27 et d'une unité centrale mettant en oeuvre un algorithme détaillé ci-dessous, notamment en regard des figures 4 à 10. [0061] Grâce à la mise en oeuvre du dispositif objet de l'invention, avant de prélever ou de transplanter le foie, on estime si ce foie est suffisamment sain pour que la transplantation de ce foie soit bénéfique pour le receveur. Le chirurgien en charge de la transplantation n'a donc pas besoin de se déplacer ni d'effectuer une évaluation purement visuelle pour accepter le foie ou pour le faire traiter en vue de sa transplantation. De même, pour le traitement de l'obésité, le dispositif fournit au chirurgien une estimation immédiate du taux de stéatose du foie du patient. [0062] On observe, en figure 4, des moyens mis en oeuvre dans des modes de réalisation 40 comportant l'apprentissage 44 et l'évaluation de santé 45. Dans un premier temps, comme illustré en partie gauche, des images d'apprentissage 41 précédemment captées comme exposé ci-dessus sont traitées par un moyen 43 de traitement d'image qui extrait au moins une partie de l'image du foie depuis chaque image captée 41. Cette partie d'image du foie est à son tour traitée pour former au moins une sous-image de couleur sensiblement uniforme (préférentiellement, en extrayant toute sous-partie 8 d'image représentant un reflet, par exemple une saturation d'au moins une couleur, une ombre, par exemple au moins une couleur étant inférieure à une valeur limite de quelques pourcents de la dynamique du signal, une veine, une fente, ...). Dans la figure 4, deux ensembles 46 et 47 de huit parties d'image, chacun, sont ainsi réalisés. Ces ensembles 46 et 47 de sous-parties sont choisis pour couvrir aussi largement que possible les différentes couleurs et/ou les différentes textures de la partie d'image du foie extraite. De manière équivalente ou pour atteindre cet objectif, dans des modes de réalisation, le moyen 48 réalise un histogramme des couleurs et/ou des textures présentes (à l'exception des reflets ou des ombres de fentes) dans la partie d'image de foie extraite ou une autre extraction de caractéristiques d'image, comme exposé ci-dessous. Un spécialiste, par exemple un laboratoire d'analyse médicale réalisant des biopsies, donne alors une évaluation du taux de stéatose. Eventuellement, un spécialiste, par exemple un chirurgien, donne un avis sur la capacité de greffer le foie et/ ou de la dégraisser en vue de sa greffe et/ou sur le traitement de l'obésité à appliquer au patient. Un apprentissage définissant un modèle 49 est alors réalisé. Cet apprentissage peut être réalisé de manière statistique ou avec de l'intelligence artificielle. [0063] Au cours de l'exploitation, une image 42 de foie captée comme exposé ci-dessus suit les mêmes traitements d'images 43. Chaque sous-partie d'image 50 est envoyée au dispositif d'évaluation de santé du foie. L'extraction de caractéristiques 51 correspond à l'extraction de caractéristiques 48. Sur la hase du modèle issu de l'apprentissage 49, le moyen d'évaluation 52 de taux de stéatose fournit une valeur de ce taux pour le foie considéré. Eventuellement, le moyen d'évaluation 52 fournit automatiquement un avis sur la capacité de greffer le foie et/ou de la dégraisser en vue de sa greffe et/ou sur le traitement de l'obésité à appliquer au patient. [0064] Dans le mode de réalisation illustré en figure 4 pour l'évaluation de la SH par greffe, à partir de 40 images RGB du foie de 40 donneurs différents, dont la moitié sont des foies acceptés pour la transplantation et la moitié sont des foies refusés, un ensemble de données de sous-parties de tailles 100 x 100 est extrait. A partir de chaque sous-partie, un ensemble de caractéristiques de texture est calculé. Ces caractéristiques sont utilisées pour former un modèle de classificateur. Le modèle formé est utilisé pour évaluer la SH des foies candidats à la transplantation. [0065] On observe, en figure 5, à gauche, une image captée d'un foie 50, image comportant des reflets 52 sur la surface de ce foie. On observe en figure 5, à droite, un masque 51 d'extraction d'au moins une partie de l'image du foie, comportant préférentiellement un masque 51 de reflets. La constitution de ces masques peut être prédéterminée, par exemple en conservant, en mémoire, différents masques que l'utilisateur choisit pour le traitement d'une image particulière. La constitution de ces masques peut aussi être réalisée par détection automatique ou semi-automatique de la partie d'image qui re- 9 présente le foie dans une image, par exemple sur la base des contours entourant la partie centrale de l'image après extraction des parties d'image les plus claires, qui correspondent aux reflets. [0066] En ce qui concerne l'évaluation du taux de steatose en fonction des caractéristiques des sous-parties d'une image de foie, son algorithme peut être basé sur une analyse de texture basée sur un apprentissage. [0067] On décrit, ci-dessous, un mode de réalisation particulier, notamment appliqué à l'analyse de la santé de greffons candidats. [0068] Cc mode de réalisation met en oeuvre une analyse automatique de la texture du foie à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser le processus d'évaluation de la SH et offrir un soutien au processus décisionnel du chirurgien. [0069] Pour l'apprentissage, au moins quarante images RGB de quarante donneurs différents sont analysées. Les images sont prises à l'aide d'un capteur d'images d'intelliphonc (mobile multifonction) dans la salle d'opération. La moitié des images concernent des foies qui ont été acceptés et transplantés et l'autre moitié des images concernent des greffons hépatiques refusés pour la transplantation (voir figure 5). Quinze sous-parties d'image du foie choisies au hasard ont été extraites de chaque image, en excluant les zones de reflet et les zones d'ombres. La taille de la sous-partie d'image est, par exemple, de 100 x 100 pixels. De cette façon, un ensemble de données équilibré de 600 correctifs est obtenu. Les caractéristiques fondées sur l'intensité (INT), l'histogramme du modèle binaire local (HLBPriu2) et la matrice de cooccurrence des niveaux de gris (FGLCM) sont examinés. Les caractéristiques de l'échantillon sanguin (Blo) ont également été incluses dans l'analyse. Les approches d'apprentissage supervisé et serai supervisé sont analysées pour la classification des caractéristiques. [0070] Concernant les résultats avec l'ensemble de caractéristiques le plus performant (HLBPriu2 + INT+ Blo) et l'apprentissage semi-supervisé, la sensibilité, la spécificité et la précision de la classification sont respectivement de 95%, 81% et 88%. [0071] Cet apprentissage automatique et l'analyse automatique des textures des images RGB provenant de capteurs d'images d'intelliphones permet pour l'évaluation de la SH des greffons. Les résultats montrent qu'il s'agit d'une solution entièrement automatique aidant les chirurgiens dans l'évaluation de la SH dans un bloc opératoire. [0072] On donne, ci-dessous, plus de détails sur cet exemple d'algorithme qui peut être utilisé. La greffe du foie (ou « liver transplantation », dont un acronyme est « LT ») est le traitement de choix pour les patients atteints d'une maladie hépatique terminale pour laquelle il n'existe pas d'autres traitements. En raison de l'augmentation de la demande et de la pénurie d'organes, les critères élargies de sélection des donneurs sont appliqués pour augmenter le nombre de greffes hépatiques. Étant donné que les donneurs à critères élargis génèrent une morbidité et une mortalité accrues dans la population receveuse, l'évaluation de la qualité des greffons hépatique est cruciale. [0073] L'analyse de la texture du foie a l'avantage d'être réalisée sur une image RGB standard, sans nécessiter d'instrumentation supplémentaire. Il convient de noter que les caméras des téléphones cellulaires modernes fournissent des images de qualité élevée pour l'évaluation du foie et sont ubiquitaircs. [0074] On explique, ci-dessous, l'approche proposée pour l'extraction et la classification des entités texturales. La stratégie d'extraction des caractéristiques est expliquée (section " Extraction des caractéristiques ") ainsi que la formation sur les modèles de classification (section " Formation sur les modèles "). Les modes de réalisation de l'invention peuvent notamment utiliser les approches de classification supervisées (section " Approches supervisées pour la classification par classes ") et semi-supervisées (section " Approche semi-supervisée pour la classification des images "). Le protocole d'évaluation, qui comprend les matériaux, le paramétrage et la définition des mesures de performance, est expliqué dans la section "Évaluation". [0075] Concernant l'extraction d'éléments, lors du choix des caractéristiques de classi- fication, il est nécessaire de tenir compte du fait que les images du foie peuvent être prises dans diverses conditions d'éclairage et sous différents points de vue. En conséquence, les caractéristiques analysées sont choisies pour être robustes et peu influençables par la pose de la caméra ainsi par les conditions d'éclairage. De plus, en vue d'une application assistée par ordinateur en temps réel, ces caractéristiques sont de simple acquisition sur le plan informatique. [0076] Une formulation plutôt populaire de modèle local binaire (ou « locally binary patterns » dont l'acronyme est LBP) est la formulation uniforme et invariante en rotation {IBP,P,.,,P2) La formulation LePi.R,,f'2 nécessite de définir, pour un pixel c = ,c 1, un voisinage circulaire spatial de rayon R avec P points voisins également espacés1tPp } ' (0 1) [0077] [0077] [Math.1] 1..k( [0078] formule dans laquelle g, et gp représentent des valeurs de gris du pixel c et de pie voisin p respectivement s(g, - gc) est définie comme : [0079] [Math.2] [0080] et U(LBP R, P) est définie comme : 11 [0081] [Matha] - - - g, )1 E :tri P=1. [0082] Ici, le H LBPr i u2, qui compte les occurrences de LBPrRi, uP2, a été utilisé comme caractéristique texturale et normalisé à la longueur unitaire. [0083] Afin d'inclure l'information sur l'intensité de l'image, qui a été rapportée comme étant reliée à la valeur de SH, on inclut également des caractéristiques basées sur l'intensité (INT), qui consistent en une moyenne et un écart-type d'image, calculés pour chaque canal RGB de l'image. [0084] Aux fins de comparaison, on extrait également les caractéristiques texturales ma- tricielles du GLCM. Le GLCM calcule la fréquence à laquelle une paire de pixels (c, q) avec des valeurs spécifiques et dans une relation spatiale spécifiée (définie par 0 et d, qui sont l'angle et la distance entre c et q) apparaissent dans une image. Dans la formulation GLCM, la largeur GLCM (W) est égale à la hauteur GLCM (H) et correspond au nombre de niveaux de gris d'intensité d'image quantifiés. Pour le niveau de gris d'intensité w = h, le GLCM calculé avec 0 et d est défini comme suit : [0085] [Math.4] Énon [0086] On extrait les caractéristiques fondées sur le GLCM à partir du GLCMO normalisé, d, qui exprime la probabilité d'occurrences de niveaux de gris, en divisant chaque entrée du GLCMO,d par la somme de toutes les entrées. L'ensemble des caractéristiques du GLCM (CGLCM) comprend le contraste, la corrélation, l'énergie et l'homogénéité du GLCM. [0087] Puisque la texture est une propriété locale de l'image, on calcule les caractéristiques texturales à partir des sous-parties d'image. [0088] On décrit, ci-après une approche pour la classification des méthodes supervisés. [0089] Pour effectuer la classification des correctifs, des machines vectorielles de support (SVM) avec le noyau gaussien (IP) sont utilisées En effet, le SVM a permis de surmonter la matrice de la dimension qui découle de l'analyse de l'espace de caractéristiques à haute dimension. L'astuce du noyau empêche la prolifération des paramètres, réduisant ainsi la complexité des calculs et limitant. le sur-ajustement. De 12 plus, comme les décisions SVM ne sont déterminées que par les vecteurs de support, les SVM sont robustes au bruit dans les données de formation. Pour ce problème de classification binaire, compte tenu d'un ensemble de formation T = {y ' x, ,,, où x, est le tième vecteur de caractéristique d'entrée et y, est le ti.,rfie label de sortie, la fonction de décision SVM ("r), selon la formulation "duale" SVM, prend la forme : [0090] [Math .5] [0091] [Math.6] avec.. st vaku3é comme. T [0092] Ici, y et C sont récupérés avec recherche par grille et validation croisée sur l'ensemble de formation, comme expliqué plus haut. [0093] On décrit, ci-après l'approche serai-supervisée pour la classification des images. Après avoir effectué la classification des sous-parties d'image avec SVM et RF, on identifie l'ensemble de fonctionnalités le plus performant comme celui qui garantit une sensibilité plus élevée. Avec l'ensemble de fonctionnalités le plus performant, on étudie plus en détail l'utilisation de l'apprentissage à instances multiples (MIL), une technique d'apprentissage par machine (« machine Learning ») semi supervisée, pour effectuer une classification d'image complète (au lieu d'une classification par sous-partie) à partir de fonctionnalités basées sur les sous-parties. [0094] Il convient de noter que la classification par biopsie du pathologiste est associée à l'image entière, et non à une seule sous-partie d'image. Ainsi, le fait de considérer comme pathologiques toutes les sous-parties d'une image d'une greffe présentant une SH élevée peut influencer le résultat de la classification, car la SH n'est généralement pas homogène dans le tissu hépatique. Par conséquent, on examine préférentiellement si la MIL peut soutenir le diagnostic de la SH à partir de sous-parties (non étiquetés) extraites d'images RGB (étiquetées). Parmi les algorithmes MIL, on utilise préférentiellement l'apprentissage à instance unique (SIL), qui a le grand avantage de permettre la fusion de l'information par plages (comme les caractéristiques de texture) avec l'information par images (comme les caractéristiques des échantillons de sang), 13 fournissant ainsi des informations supplémentaires pour le processus de classification. Par exemple, on utilise la formulation populaire de SVM-SIL, qui a montré de bonnes performances de classification. [0095] Pour le problème de classification binaire scmi-supervisée, soit Tp c T l'ensemble des images positives (greffons rejetés) et Tn c T l'ensemble des images négatives (greffons acceptés). Soit eTp = ft IteT e Till et eTn = {t It e T eT e Tn} les correctifs des images positives et négatives, respectivement. [0096] Soit L = Lp + Ln =I eTp 1+ I eTn I le nombre total de sous-parties d'image. [0097] Pour toute sous-partie d'image t ET à partir d'une image T e T, soit xt la repré- sentation vectorielle de la fonction t. [0098] [0099] [Math.7] .ter- _ter est la représentation vectorielle caractéristique de l'image T L'optimisation SVMSIL, ici écrite dans la formulation SVM " primaire " pour une meilleure lisibilité, vise à minimiser J : [0100] [Math.8] e2. 0 [0101] où ;gt est le terme relaxant introduit pour la formulation SVM à marge molle, h est une valeur réelle, w le vecteur de poids SVM. Dans ce cas également, C a été récupéré avec une recherche par grille et une validation croisée sur l'ensemble de formation, comme expliqué dans la section "Évaluation". Comme le SIL permet de fusionner les caractéristiques de texture et les caractéristiques d'image, en plus des caractéristiques les plus performantes, les caractéristiques des tests sanguins (Blo) ont également été utilisées. En particulier, l'alanine aminotransférase, l'aspartatc aminotransférase, la bilirubine, l'unité de foie Hounsfield (HU) de différence entre le foie et la rate et la gamma-glutamyltransférase ont été considérées. Dc plus, l'âge, le poids et la taille du patient ont également été pris en compte. Les caractéristiques de Blo sont couramment utilisées pour l'évaluation de la SH par les chirurgiens. Par conséquent, leur utilisation ne modifie pas la pratique clinique réelle. [0102] La SH a été évaluée au moyen d'une tmalyse histopathologique effectuée après une biopsie du foie. 14 [0103] La figure 6 représente des sous-parties 60 (foie accepté) et 61 (foie refusé) d'images d'échantillonnage de l'ensemble de données. Chaque rangée fait référence à des sous-parties extraites de la même image du même foie. [0104] La biopsie a été réalisée pendant le prélèvement, en prélevant des échantillons hé- patiques triangulaires chirurgicaux jusqu'à deux cm. Un pathologiste a analysé les coupes histologiques. La stéatose a été évaluée visuellement en fonction du pourcentage d'hépatocytes avec de grosses gouttelettes de lipides intracellulaires en utilisant une échelle sen-Il-continue (0 % : 5 % : 100 %). D'après l'ensemble de données, vingt foies faisaient référence à des greffes rejetées, comme dans le cas d'un HS > 60%. Les vingt foies restants avaient un HS