FR 3122758 A1 20221111 FR 2104935 A 20210510 La présente invention concerne un procédé suivi d’une plaie (PL) d’un patient mis en œuvre par des moyens informatiques et comprenant les étapes suivantes : - une acquisition (S1) d’une image (I) de ladite plaie (PL) à l’aide d’une caméra (10) ; - une classification (S8) de ladite image acquise (I) par apprentissage machine en fonction d’au moins une donnée d’image déterminée représentative d’une caractéristique de ladite plaie (PL) afin de segmenter ladite image (I) en une pluralité de classes ; - une caractérisation (S9) de ladite plaie comprenant une détermination d’un taux de distribution des caractéristiques de ladite plaie par un comptage d’un nombre de pixels pour chaque classe. Suivi semi-automatisé d’une plaie La présente invention concerne le domaine médical, et plus particulièrement le domaine du suivi des plaies. Un des objets de la présente invention concerne un procédé et un système de suivi d’une plaie d’un patient pour une caractérisation de ladite plaie par des moyens de traitement d’images s’appuyant sur des méthodes dites d’apprentissage machine (de l’anglais Machine Learning ) mises en œuvre par des réseaux de neurones. La présente invention trouvera de nombreuses applications avantageuses notamment pour le suivi et la caractérisation de plaies chroniques telles que par exemple les plaies diabétiques, les escarres, les ulcères des membres inférieurs ou encore les plaies cancéreuses. Etat de la technique Les plaies chroniques peuvent être d’origine diverses. Les pathologies les plus fréquemment rencontrées associées à ces plaies sont : les plaies diabétiques (maux perforants plantaires), les escarres, les ulcères des membres inférieurs et plaies cancéreuses. Le suivi de ces plaies représente un enjeu important et permet notamment de prévenir les risques liés à ces plaies. De nombreuses innovations ont ainsi été développées ces dernières années pour diminuer l'apparition de ces plaies chroniques ; ces innovations visent principalement à : - renforcer les plans de gestion du risque pour la prévention des escarres à l’hôpital, - améliorer la prescription des dispositifs de prévention par un accompagnement des prescripteurs, et - faciliter l'identification et la qualification des plaies afin de déterminer un traitement adapté. La cicatrisation dirigée d’une plaie chronique est un processus long qui s’étend sur plusieurs mois. Elle implique de nombreux acteurs de la santé dont notamment les infirmiers à domiciles, les médecins généralistes et certains spécialistes comme les dermatologues, les diabétologues, les chirurgiens, les gériatres. La bonne prise en charge des plaies impose de connaître les antécédents et l’état général du patient, d’analyser l’aspect local de la perte de substance, de prescrire un traitement adapté et d’organiser un suivi régulier pour juger de l’évolution. La coordination et la communication entre les acteurs de santé passe par des prescriptions et des courriers manuscrits. On comprend ici que la description clinique de la plaie est donc au cœur du processus décisionnel et fait l’objet d’une observation minutieuse retranscrite dans le dossier médical. Les clichés photographiques lorsqu’ils sont effectués permettent d’enrichir grandement la description clinique. A l’heure actuelle, la gestion de la photographie médicale est très hétérogène. De façon générale, les systèmes en place sont artisanaux et non sécurisés. Ainsi, lorsque des clichés photographiques de la plaie sont effectués, ils sont exceptionnellement associés aux courriers médicaux. Les échanges de photographies entre les acteurs de soins passent souvent par des messageries électroniques non sécurisés sans systématisation ni référencement. Par ailleurs, il est souhaitable que la description optimale d’une plaie contienne les paramètres suivants : - L’étiologie supposée de la plaie : escarre, ulcère veineux, mal perforant plantaire, plaie cancéreuse, désunion d’une plaie chirurgicale, etc. - La localisation précise au niveau de l’organisme : membre supérieur ou inférieur, thorax, abdomen, cuir chevelu, etc. - La forme et les dimensions de la perte de substance : longueur, largeur, profondeur, surface, etc. - La phase de la cicatrisation dirigée : détersion, bourgeonnement, épidermisation ; - Le début, le milieu ou la fin de la phase ; la concomitance de plusieurs phases selon les zones de la perte de substances et le pourcentage de chacune de ces phases dans la plaie ; - Les paramètres intercurrents visibles susceptibles de freiner la bonne évolution cicatricielle : surinfection, bourgeon charnu atone, plaie fibrineuse, exposition articulaire, osseuse ou tendineuse, hyper-bourgeonnement, dermite périphérique, cancérisation, etc. - L’évolution du processus cicatriciel dans le temps : évolution normale, évolution lente, absence d’évolution, aggravation, complication. L’ensemble de ces éléments descriptifs font partie de l’examen clinique d’une plaie et sont normalement consignés dans le dossier médical à chaque consultation. L’exercice est souvent long et difficile, et jusqu’à présent peu d’outils permettent de faciliter ce travail. Les dimensions de la perte de substances peuvent être mesurées avec une réglette en papier pour objectiver la largeur, la longueur et la profondeur. Les calculs précis de surface ou de volume de la perte de substance ne sont que très rarement effectués. Assez souvent, il existe dans la plaie des zones avec des évolutions cicatricielles différentes. La description de la plaie devient alors plus complexe puisqu’il faut analyser précisément la proportion, la localisation et la nature de chacune de ces zones. A la fin de la consultation, le médecin synthétise les données recueillies (antécédents, motif de consultation, histoire de la maladie, examen clinique) et propose une prise en charge thérapeutique adaptée en s’appuyant sur son expérience et les données acquises de la science. Le traitement englobe des conseils (hygiène, mode de vie, règles diététiques), des traitements généraux et des soins locaux. Les soins locaux seront confiés le plus souvent à un(e) infirmier(-ère) à domicile qui aura la charge de nettoyer la plaie et de changer le pansement tous les jours ou tous les deux jours jusqu’à l’obtention d’une cicatrisation définitive. Le médecin prescripteur revoit ensuite le patient régulièrement à intervalle variable (hebdomadaire, bimensuel, mensuel) afin de constater la bonne évolution de la cicatrisation dirigée et de modifier sa prescription si nécessaire. D’une consultation à une autre, l’analyse fine de l’évolution cicatricielle devrait pouvoir s’appuyer sur des mesures précises de la perte de substance et sur des clichés photographiques reproductibles, ce qui n’est pas toujours le cas aujourd’hui faute d’outil adapté. Il existe aujourd’hui des outils d’aide à la prise en charge des plaies chroniques basé sur de l’analyse d’images visant à faciliter ce travail de suivi et de caractérisation de plaie. On connaît par exemple la solution « WoundCareLog APP » qui est une application mobile qui collecte toutes les données médicales relatives à la plaie et offre une possibilité d’apporter une description morphologique textuelle (comme de très nombreuses applications mobiles de ce type). Dans cette solution, il n’existe pas de système d’analyse photographique de la plaie, mais simplement la possibilité d’enregistrer une photographie numérisée. Les paramètres morphologiques étudiés sont : la localisation de la plaie, la date, les conditions vasculaires locales (artérielle et veineuse), la dimension de la plaie, le type de tissue observé dans la plaie, la présence d’un exsudat, la qualité de la peau périphérique : sécheresse, rougeur, fragilité, douleur, pigmentation, infection. On connaît également la solution « Mowa® » qui est une application mobile permettant de calculer la surface et d’analyser la qualité des tissus des ulcères cutanés de façon ergonomique : « Ciancio F, Portincasa A, Parisi D, Innocenti A. MowA®: A simple and economic way of monitoring chronic wounds outcome with your mobile devices. Ann Ital Chir. 2017;88:94 ». Les fonctionnalités de cette application « Mowa® » sont les suivantes : - Le dimensionnement : quantification de la taille de la lésion en centimètres carrés ; - La segmentation : système de détection du pourcentage de fibrine, de granulation et de tissu nécrotique ; - La recherche de complications : détection d’infection, de saignement et estimation de la profondeur de la lésion ; - L’aide au traitement : proposition d’un algorithme de traitement basé sur les données recueillies et sur les recommandations de l'EPUAP et de la NPUAP ; - La production d’un document synthétique : génération d’un fichier sous format .pdf ou .jpeg avec la photographie et les caractéristiques de la plaie. Une étude pilote conduite sur huit plaies chroniques semble démontrer une bonne précision et répétabilité de l’application Mowa® : « Scalise A, Bottoni M, Scalise L, Pierangeli M. Evaluation of the efficacy of an innovative system for measuring chronic wounds: Mobile Wound Analyzer. mar 2015 ». Néanmoins, aucune analyse de fiabilité n’a été publiée. De plus, le Demandeur soumet que des améliorations sur l’algorithme ainsi que la mise en place d’études à plus grande échelle sont nécessaires pour valider sur le plan scientifique et thérapeutique cette solution. On connaît aussi le document FR 3046692 A1 qui divulgue une analyse numérique d’une image comprenant une plaie pour sa caractérisation automatique. Le Demandeur soumet que la technologie proposée dans ce document pour caractériser la plaie repose sur l’utilisation de classificateurs différents pour chaque zone tissulaire correspondant à une carte de vraisemblance. Une mise en correspondance est réalisée à la fin de l’analyse afin de fusionner des régions de la plaie correspondant à des cartes de vraisemblance qui sont identiques. On connaît enfin le document US 2020/0234444 A1 qui propose un dispositif médical visant à calculer une surface de plaie et à segmenter la plaie en différentes zones tissulaires. Bien que l’ensemble des solutions ci-dessus soit intéressante, le Demandeur soumet qu’à ce jour il n’existe pas de solution permettant d’analyser de manière semi-automatisée la surface et le contenu d’une plaie à partir d’une image obtenue quel que soit le type de dispositif d’acquisition d’images. Résumé de la présente invention L’objet de la présente invention est d’améliorer la situation décrite ci-dessus. La présente invention vise donc à remédier aux différents inconvénients mentionnés ci-dessus en proposant une solution simple nécessitant peu de ressources informatiques qui permet un suivi et une caractérisation de la plaie présentant une bonne précision, et ce quelle que soit la caméra utilisée. A cet effet, l’objet de la présente invention concerne selon un premier aspect un procédé de suivi d’une plaie d’un patient qui est mis en œuvre par des moyens informatiques et qui comprend les étapes suivantes : - une acquisition d’une image de la plaie à l’aide d’une caméra ; - une classification de l’image acquise par apprentissage machine, ou Machine Learning , en fonction d’au moins une donnée d’image déterminée représentative d’une caractéristique de la plaie afin de segmenter l’image en une pluralité de classes ; - une caractérisation de la plaie comprenant une détermination d’un taux de distribution des caractéristiques de la plaie par un comptage d’un nombre de pixels pour chaque classe. Avantageusement, l’étape de classification met en œuvre un réseau neuronal à convolution. Avantageusement, l’étape de caractérisation comporte une coloration par une unique couleur de chacun des pixels de la plaie appartenant à une même classe. Avantageusement, les caractéristiques de la plaie sont parmi les suivantes : - bourgeonnement ; - fibrine ; - nécrose humide ; - nécrose sèche ; et - neutre. Avantageusement, l’étape de caractérisation comporte un calcul d’un pourcentage de chaque classe en fonction du nombre de pixels d’une même classe par rapport à un nombre total de pixels de l’image segmentée. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte un détourage de la plaie à partir de l’image acquise. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte une transmission de ladite image acquise vers un serveur déporté. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte une analyse du taux de distribution des caractéristiques de la plaie par comparaison avec un modèle de plaie prédéterminée et/ou un historique de valeurs enregistrées pour la plaie. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte une génération d’un signal d’avertissement lorsque l’analyse de la comparaison détecte un risque de complication. De préférence, un risque de complication est détecté en cas d’une augmentation des dimensions de la plaie et/ou d’une augmentation du pourcentage de nécrose de la plaie et/ou d’une augmentation du pourcentage de fibrine de la plaie. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte une étape de restitution sur un terminal de communication d’un rapport d’analyse comprenant le taux de distribution des caractéristiques de la plaie. Avantageusement, l’étape de restitution comprend un affichage sur une interface graphique d’un terminal de communication de l’image segmentée et/ou du taux de distribution des caractéristiques de la plaie. Avantageusement, l’étape d’acquisition est réalisée à l’aide d’une caméra de type lidar pour déterminer une carte de profondeur de la plaie. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte un premier étalonnage de l’échelle de l’image pour déterminer une référence de mesure. Avantageusement, un calculateur détermine la distance entre chacun des pixels de ladite image à partir de la carte de profondeur pour déterminer la référence de mesure de l’image. Avantageusement, l’étape d’acquisition comprend une fourniture préalable d’un élément de référence apposé à proximité de la plaie dans le champ de vision de la caméra. Avantageusement, l’élément de référence présente au moins deux marqueurs fiduciaires séparés entre eux d’une distance connue. Avantageusement, le premier étalonnage comprend une détection desdits au moins deux marqueurs dans l’image acquise afin de déterminer la référence de mesure de l’image. De préférence, chacun desdites au moins deux marqueurs fiduciaires est entouré d’un cadre blanc ; ceci permet d’en améliorer la détection lors de la première étape d’étalonnage. Avantageusement, l’élément de référence se présente sous la forme d’un adhésif dont une face arrière comprend une bande adhésive destinée à être fixée sur la peau du patient. Avantageusement, l’élément de référence présente une face avant comprenant trois marqueurs fiduciaires. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte une étape de calcul des dimensions de la plaie en fonction de ladite référence de mesure de l’image. De préférence, les dimensions de la plaie comprennent la longueur de la plaie et/ou la largeur de la plaie et/ou la surface de la plaie et/ou la profondeur moyenne de la plaie et/ou la profondeur maximale de la plaie. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte un deuxième étalonnage colorimétrique de l’image pour déterminer une référence colorimétrique. De préférence, l’élément de référence comprend en face avant : - au moins trois couleurs primaires et/ou secondaires ; et - une pluralité de couleurs correspondant chacune à une caractéristique de la plaie. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte une calibration de l’image acquise. De préférence, l’étape de calibration comprend un rééquilibrage colorimétrique consistant à normaliser les couleurs de l’image en fonction de la référence colorimétrique de l’image. De préférence, l’étape de calibration comprend une détection d’une déformation de l’élément de référence. Avantageusement, l’étape de calibration comprend une comparaison entre l’image acquise et l’image calibrée pour déterminer un indice de qualité de ladite image. Corrélativement, l’objet de la présente invention concerne selon un deuxième aspect un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus, ceci notamment lorsque ledit programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. De même, l’objet de la présente invention concerne selon un troisième aspect un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, par exemple un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. L’objet de la présente invention concerne selon un quatrième aspect un système de suivi d’une plaie d’un patient. Selon l’invention, le système comprend des moyens informatiques configurés pour la mise en œuvre des étapes du procédé décrit ci-dessus. Plus particulièrement, le système selon la présente invention comprend : - au moins une caméra configurée pour capturer une image de ladite plaie ; - un processeur comprenant un algorithme d’intelligence artificielle configuré pour segmenter par apprentissage machine ladite image acquise en une pluralité de classes en fonction d’au moins une donnée d’image déterminée représentative d’une caractéristique de ladite plaie ; - un calculateur configuré pour compter un nombre de pixels pour chaque classe ; - un circuit de traitement configuré pour caractériser ladite plaie en déterminant un taux de distribution des caractéristiques de ladite plaie en fonction du nombre de pixels de chacune des classes. Ainsi, l’objet de la présente invention, par ses différents aspects fonctionnels et structurels décrits ci-dessus, permet de suivre et caractériser efficacement et en temps réel une plaie. Brève description des figures annexées D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description ci-dessous, en référence aux figures 1 à 4 annexées qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif et sur lesquelles : La représente une image d’une plaie avec un élément de référence ; La représente une vue schématique d’un élément de référence conforme à la . La est un organigramme d’un procédé de suivi d’une plaie selon un exemple de réalisation de la présente invention. La est une vue schématique d’un système de suivi de plaie selon un exemple de réalisation de la présente invention. Procédé de suivi d’une plaie (PL) d’un patient, ledit procédé mis en œuvre par des moyens informatiques comprend les étapes suivantes : - une acquisition (S1) d’une image (I) de ladite plaie (PL) à l’aide d’une caméra (10) ; - une classification (S8) de ladite image acquise (I) par apprentissage machine en fonction d’au moins une donnée d’image déterminée représentative d’une caractéristique de ladite plaie (PL) afin de segmenter ladite image (I) en une pluralité de classes ; - une détermination d’un taux de distribution des caractéristiques de ladite plaie (PL) par un comptage d’un nombre de pixels pour chaque classe. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape de classification (S8) met en œuvre un réseau neuronal à convolution. Procédé selon la revendication 1 ou 2, lequel comporte une coloration par une unique couleur de chacun des pixels de la plaie appartenant à une même classe. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les caractéristiques de ladite plaie (PL) sont parmi les suivantes : - bourgeonnement ; - fibrine ; - nécrose humide ; - nécrose sèche ; et - neutre. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comporte un calcul d’un pourcentage de chaque classe en fonction du nombre de pixels d’une même classe par rapport à un nombre total de pixels de ladite image segmentée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comporte un détourage (S6) de ladite plaie (PL) à partir de l’image acquise (I). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comprend une transmission de ladite image acquise (I) vers un serveur déporté (SD). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comprend une analyse (S10) du taux de distribution des caractéristiques de ladite plaie (PL) par comparaison avec un modèle de plaie prédéterminée et/ou un historique de valeurs enregistrées pour ladite plaie. Procédé selon la revendication 8, lequel comprend une génération d’un signal d’avertissement lorsque l’analyse (S10) de ladite comparaison détecte un risque de complication. Procédé selon la revendication 9, dans lequel un risque de complication est détecté en cas d’une augmentation des dimensions de la plaie et/ou d’une augmentation du pourcentage de nécrose de la plaie et/ou d’une augmentation du pourcentage de fibrine de la plaie. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comprend une étape de restitution (S11) sur un terminal de communication (T) d’un rapport d’analyse comprenant le taux de distribution des caractéristiques de ladite plaie (PL). Procédé selon la revendication 11, dans lequel l’étape de restitution (S11) comprend un affichage sur une interface graphique (SC) d’un terminal de communication (T) de l’image segmentée et/ou du taux de distribution des caractéristiques de ladite plaie (PL). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape d’acquisition (S1) est réalisée à l’aide d’une caméra (10) de type lidar pour déterminer une carte de profondeur de ladite plaie (PL). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comprend un premier étalonnage (S3) de l’échelle de l’image (I) pour déterminer une référence de mesure (REF_1). Procédé selon la revendication 13 et 14, dans lequel, lors de la première étape d’étalonnage (S3), un calculateur détermine la distance entre chacun des pixels de ladite image (I) à partir de ladite carte de profondeur pour déterminer ladite référence de mesure (REF_1) de l’image (I). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comprend une fourniture (S2) d’un élément de référence (20) apposé à proximité de ladite plaie (PL) dans le champ de vision de ladite caméra (10). Procédé selon la revendication 16 rattachée à la revendication 14, dans lequel l’élément de référence (20) présente au moins deux marqueurs fiduciaires (M1, M2, M3) séparés entre eux d’une distance connue et dans lequel le premier étalonnage (S3) comprend une détection desdits au moins deux marqueurs (M1, M2, M3) dans ladite image acquise (I) afin de déterminer la référence de mesure (REF_1) de l’image (I). Procédé selon la revendication 17, dans lequel l’élément de référence (20) présente une face avant (20a) comprenant trois marqueurs fiduciaires (M1, M2, M3). Procédé selon l’une quelconque des revendications 14 à 18, lequel comprend une étape de calcul (S7) des dimensions de ladite plaie (PL) en fonction de ladite référence de mesure (REF_1) de l’image (I). Procédé selon la revendication 19, dans lequel les dimensions de ladite plaie (PL) comprennent la longueur de ladite plaie (PL) et/ou la largeur de ladite plaie (PL) et/ou la surface de ladite plaie (PL) et/ou la profondeur moyenne de ladite plaie (PL) et/ou la profondeur maximale de ladite plaie (PL). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comprend un deuxième étalonnage colorimétrique (S4) de l’image (I) pour déterminer une référence colorimétrique (REF_2). Procédé selon la revendication 21 rattachée au moins à la revendication 16, 17 ou 18, dans lequel l’élément de référence (20) comprend en face avant (20a) : - au moins trois couleurs primaires et/ou secondaires ; et - une pluralité de couleurs correspondant chacune à une caractéristique de ladite plaie (PL). Procédé selon l’une quelconque des revendications 16 à 18 ou selon la revendication 22, lequel comprend une calibration (S5) de ladite image acquise. Procédé selon la revendication 23 rattachée à la revendication 22, dans lequel l’étape de calibration (S5) comprend un rééquilibrage colorimétrique consistant à normaliser les couleurs de ladite image acquise (I) en fonction de la référence colorimétrique (REF_2) de l’image (I). Procédé selon la revendication 23 ou 24, dans lequel l’étape de calibration (S5) comprend une détection d’une déformation de l’élément de référence (20) en fonction de la référence de mesure (REF_1) de l’image (I). Procédé selon l’une quelconque des revendications 23 à 25, dans lequel l’étape de calibration (S5) comprend une comparaison entre l’image acquise (I) et l’image calibrée (I’) pour déterminer un indice de qualité de ladite image (I). Programme d’ordinateur comportant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 26 lorsque ledit programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 26. Système de suivi (100) d’une plaie (PL) d’un patient comportant : - une caméra (10) configurée pour capturer une image (I) de la plaie (PL) ; - un processeur (30) comprenant un algorithme d’intelligence artificielle configuré pour segmenter par apprentissage machine ladite image acquise (I) en une pluralité de classes en fonction d’au moins une donnée d’image déterminée représentative d’une caractéristique de ladite plaie (PL) ; - un calculateur (40) configuré pour compter un nombre de pixels pour chaque classe ; - un circuit de traitement (50) configuré pour déterminer un taux de distribution des caractéristiques de ladite plaie (PL) en fonction du nombre de pixels de chacune des classes. Système (100) selon la revendication 29, lequel comprend des moyens informatiques configurés pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 26.