FR2754346A1 - Analysis of a composition e.g. blood cells - Google Patents

Abstract

A process to identify at least one group of particles within a composition, comprises analysing the groups to identify the majority particle groups then effecting a further analysis to identify at least one other group as a minority component among the majority components. Also claimed is an identification apparatus having a treatment unit to process the samples to extract data on at least one group of the material composition which includes an analysis module to identify the majority component groups and a further analysis module to identify at least one further minority component group.

Description

L'invention concerne un procédé et un dispositif d'identification d'au moins un groupe de particules d'une composition. Elle a en particulier des applications en hématologie, pour la reconnaissance de cellules sanguines. The invention relates to a method and a device for identifying at least one group of particles of a composition. It has in particular applications in hematology, for the recognition of blood cells.

Des analyses pratiquées en hématologie ont pour objet une identification et un comptage de plusieurs catégories de cellules, afin d'établir des diagnostics. Les cellules à reconnaître sont usuellement des globules blancs, qui se répartissent en plusieurs familles. On distingue pour les besoins actuels cinq familles de globules blancs à identifier: lymphocytes, monocytes, polynucléaires neutrophiles, polynucléaires éosinophiles et polynucléaires basophiles. Analyzes practiced in hematology have for object an identification and a counting of several categories of cells, in order to establish diagnoses. The cells to be recognized are usually white blood cells, which are divided into several families. There are five families of white blood cells to be identified for current needs: lymphocytes, monocytes, neutrophils, eosinophils and basophils.

Des mesures de différentiation sont traditionnellement effectuées en hématologie par effet Coulter. Il s'agit d'un procédé de mesure par variation d'impédance qui permet de différencier les cellules en fonction de leur volume. Cependant des mesures d'identification par effet Coulter s'avèrent insuffisantes pour collecter l'ensemble des informations nécessaires. En particulier, des cellules appartenant à des familles distinctes ont parfois des volumes très voisins. Differentiation measurements are traditionally carried out in hematology by the Coulter effect. It is a measurement method by variation of impedance which makes it possible to differentiate the cells according to their volume. However, Coulter effect identification measures prove insufficient to collect all the necessary information. In particular, cells belonging to distinct families sometimes have very similar volumes.

Un autre procédé connu consiste à utiliser des moyens optiques: des cellules qui sont précisément alignées et centrées sont illuminées par un faisceau laser, et diffusent latéralement de la lumière. Cette diffusion doit être prise dans un sens très général signifiant non seulement réfléchir et diffracter de la lumière, mais également engendrer de la lumière sous l'impact d'un faisceau lumineux, par exemple de la lumière de fluorescence de cellules convenablement marquées. La lumière réfléchie par une particule ayant une intensité en corrélation avec son indice de réfraction, la mesure de la lumière réfléchie permet d'obtenir des informations sur l'état de surface de la particule et/ou la structure de son noyau, liés à l'indice de réfraction. Another known method consists in using optical means: cells which are precisely aligned and centered are illuminated by a laser beam, and scatter light laterally. This diffusion must be taken in a very general sense meaning not only to reflect and diffract light, but also to generate light under the impact of a light beam, for example fluorescence light from suitably labeled cells. The light reflected by a particle having an intensity correlated with its refractive index, the measurement of the reflected light makes it possible to obtain information on the surface state of the particle and / or the structure of its nucleus, related to the 'refractive index.

Les mesures par faisceaux lumineux permettent d'obtenir des informations distinctes de celles obtenues par effet Coulter, mais ne sont pas suffisantes en elles-mêmes. C'est pourquoi des mesures effectuées par ces deux moyens sont habituellement effectuées de manière corrélative. On parvient ainsi à un discernement beaucoup plus précis, en cumulant des informations sur le volume et l'état de surface et/ou la structure du noyau des cellules. Measurements by light beams make it possible to obtain information distinct from that obtained by the Coulter effect, but are not sufficient in themselves. This is why measurements made by these two means are usually carried out in a correlative manner. This leads to a much more precise discernment, by accumulating information on the volume and the surface condition and / or the structure of the cell nucleus.

D'autres types de mesure peuvent fournir des informations complémentaires, effectuées par exemple avec des détecteurs de radiofréquences ou d'ultrasons. Other types of measurement can provide additional information, for example with radio frequency or ultrasound detectors.

Pour analyser une solution sanguine, on en fait passer un flux par un ou plusieurs capteurs. On génère ainsi des événements dans chacun de ces capteurs. Des valeurs représentatives des événements sont mesurées et réparties selon des plages de valeur juxtaposées dites canaux, chaque capteur admettant un nombre de canaux dépendant de sa définition. To analyze a blood solution, we pass a flow through one or more sensors. This generates events in each of these sensors. Values representative of the events are measured and distributed according to value ranges juxtaposed, said channels, each sensor admitting a number of channels depending on its definition.

Un moyen classique de représentation, ou scattergramme, consiste à associer respectivement chaque capteur à un axe. A chaque point situé à une intersection de deux canaux est affectée une intensité croissante en fonction du nombre de particules associées. A conventional means of representation, or scattergram, consists in associating each sensor respectively with an axis. Each point situated at an intersection of two channels is assigned an increasing intensity as a function of the number of associated particles.

Une variation de couleurs est souvent employée à la place de cette variation d'intensité.A variation of colors is often used in place of this variation of intensity.

Les résultats de mesure étant obtenus et représentés, une étape essentielle consiste à les interpréter. En effet, un nombre important d'événements non significatifs sont présents et brouillent les mesures. The measurement results being obtained and represented, an essential step consists in interpreting them. Indeed, a large number of non-significant events are present and confuse the measurements.

En particulier, en même temps que les cellules à mesurer, circulent des éléments indésirables tels que par exemple, bactéries, débris de cellules ou encore microparticules endogènes au dispositif de mesure. D'autre part, il peut arriver que deux cellules passent en même temps par un détecteur. Qui plus est, les capteurs ne sont pas parfaits et introduisent eux-mêmes des erreurs parasites, telles qu'un bruit électrique pour un capteur de conductivité ou optique. In particular, at the same time as the cells to be measured, undesirable elements such as, for example, bacteria, cell debris or even microparticles endogenous to the measurement device, circulate. On the other hand, it can happen that two cells pass at the same time through a detector. What is more, the sensors are not perfect and themselves introduce parasitic errors, such as electrical noise for a conductivity or optical sensor.

Pour réussir à distinguer des familles de cellules dans un scattergramme, on détermine généralement des zones fixes dans lesquelles sont censées se trouver ces familles. Ainsi, pour un scattergramme, on dessine des fenêtres prédéterminées connues à partir de mesures expérimentales, qui correspondent à des familles de cellules. Une méthode de lissage permet d'éliminer les événements considérés comme aléatoires, et on peut effectuer un comptage dans chacune des zones et donc donner les résultats d'analyse de la composition. To succeed in distinguishing families of cells in a scattergram, one generally determines fixed zones in which these families are supposed to be. Thus, for a scattergram, we draw known predetermined windows from experimental measurements, which correspond to families of cells. A smoothing method makes it possible to eliminate the events considered to be random, and it is possible to count in each of the zones and therefore give the results of analysis of the composition.

Bien que ce procédé donne généralement des résultats satisfaisants dans des situations standards, il se révèle problématique dés qu'apparaissent des phénomènes atypiques, tels qu'un état pathologique, une dégradation avec le temps, ou des dysfonctionnements de dispositif. Les familles de cellules sont alors susceptibles d'apparaître sur un scattergramme comme des amas déplacés et déformés par rapport à leur configuration. Although this process generally gives satisfactory results in standard situations, it proves problematic as soon as atypical phenomena appear, such as a pathological state, a deterioration over time, or device malfunctions. The families of cells are then likely to appear on a scattergram as clusters displaced and deformed compared to their configuration.

Même en l'absence d'anomalies, des écarts trop prononcés entre les propriétés des groupes de cellules d'un échantillon sanguin et leur configuration standard peuvent faire obstacle à l'identification des familles de cellules. Even if there are no abnormalities, too large differences between the properties of the groups of cells in a blood sample and their standard configuration can hinder the identification of families of cells.

II a été proposé d'employer des systèmes experts ou des réseaux neuronaux afin d'améliorer les techniques d'identification de groupes de particules. En particulier, I'article paru dans la revue IEEE, 1992, pages 315-324, dans le cadre du symposium sur les systèmes médicaux sur ordinateur, DURHAM, 14-17 Juin 1992, décrit une analyse de résultats obtenus par cytométrie de flux au moyen de réseaux neuronaux. L'analyse repose sur des mesures effectuées sur un scattergramme, dans lesquelles on évalue des propriétés géométriques d'amas de points associés à des familles de particules. It has been proposed to use expert systems or neural networks in order to improve the techniques for identifying groups of particles. In particular, the article published in the journal IEEE, 1992, pages 315-324, within the framework of the symposium on computer medical systems, DURHAM, June 14-17, 1992, describes an analysis of results obtained by flow cytometry at neural networks. The analysis is based on measurements made on a scattergram, in which we evaluate the geometric properties of clusters of points associated with families of particles.

Dans la demande de brevet européen EP-A-0.575.091, il est proposé une méthode et un dispositif d'analyse de particules, selon lesquels on évalue des propriétés géométriques d'amas de points sur un scattergramme, à partir desquelles on présume la correspondance des amas avec des familles de particules, au moyen d'un réseau neuronal. In the European patent application EP-A-0.575.091, a method and a device for analyzing particles are proposed, according to which one evaluates the geometric properties of clusters of points on a scattergram, from which one presumes the correspondence of clusters with families of particles, by means of a neural network.

Les procédés et les dispositifs existants permettent d'identifier des groupes clairement délimités à partir des mesures obtenues. La reconnaissance de groupes de particules est efficace lorsque ces groupes peuvent être définis sur un scattergramme, du fait qu'ils apparaissent sous la forme d'amas de points visuellement séparés des autres amas.  The existing methods and devices make it possible to identify clearly delimited groups from the measurements obtained. The recognition of groups of particles is effective when these groups can be defined on a scattergram, because they appear in the form of clusters of points visually separated from the other clusters.

Cependant, une partie des groupes de particules ne peut en général pas être perçue aisément sur un scattergramme. En effet, les amas correspondants peuvent apparaître faiblement sur le scattergramme, perdus au milieu de points parasites, ou apparaître faussement comme une partie d'un amas plus volumineux. Face à ces difficultés d'identification, les méthodes classiques sont mises en défaut. However, part of the particle groups cannot generally be easily seen on a scattergram. In fact, the corresponding clusters may appear weakly on the scattergram, lost in the middle of parasitic points, or appear falsely as part of a larger cluster. Faced with these identification difficulties, conventional methods are put at fault.

Pour simplifier, on désignera par la suite par groupes majoritaires , les groupes de particules qui peuvent être directement perçus sur un scattergramme sous la forme d'un amas compact, ou plus généralement qui peuvent être discernés aisément par tout autre moyen. On désignera par groupes minoritaires , les groupes de particules qui ne peuvent pas être discernés aisément. To simplify, we will hereinafter refer to as majority groups, the groups of particles which can be directly perceived on a scattergram in the form of a compact cluster, or more generally which can be easily discerned by any other means. Minority groups are those groups of particles which cannot be easily discerned.

Les termes majoritaires et minoritaires renvoient à la situation la plus courante, dans laquelle les groupes perçus sont ceux comprenant le plus de cellules dans l'échantillon sanguin. II peut cependant arriver que la situation s'inverse, un premier groupe discerné comprenant moins de cellules qu'un second groupe non perçu. Même dans ce cas, on conservera la même terminologie, pour simplifier. The terms majority and minority refer to the most common situation, in which the groups perceived are those comprising the most cells in the blood sample. It can however happen that the situation is reversed, a first group discerned comprising fewer cells than a second group not perceived. Even in this case, we will keep the same terminology, for simplicity.

La présente invention a pour objectif de pouvoir identifier non seulement les groupes majoritaires mais aussi les groupes minoritaires dans une composition. The object of the present invention is to be able to identify not only the majority groups but also the minority groups in a composition.

L'invention vise ainsi un procédé d'identification de groupes de particules, permettant la reconnaissance automatique de familles de particules, y compris lorsque leurs propriétés sont atypiques. The invention thus relates to a method of identifying groups of particles, allowing automatic recognition of families of particles, including when their properties are atypical.

L'invention a pour but un tel procédé permettant d'identifier des groupes minoritaires, que ceux-ci apparaissent trop faiblement pour être discernés ou soient confondus avec une partie d'un autre groupe. The object of the invention is to provide such a method for identifying minority groups, whether these appear too weakly to be discerned or are confused with part of another group.

L'invention a aussi pour objectif un procédé d'identification de groupes majoritaires et minoritaires de particules, permettant de manière optionnelle d'employer des réseaux neuronaux. Another object of the invention is a method of identifying majority and minority groups of particles, optionally making it possible to use neural networks.

L'invention vise également un dispositif d'identification de groupes majoritaires et minoritaires de particules d'une composition.  The invention also relates to a device for identifying majority and minority groups of particles of a composition.

L'invention concerne ainsi un procédé d'identification d'au moins un groupe de particules d'une composition. Dans le procédé:
- on réalise par au moins un moyen de mesure des mesures sur la composition, et
- on effectue une analyse de groupes sur ces mesures, qui permet d'identifier des groupes dits majoritaires de particules.The invention thus relates to a method of identifying at least one group of particles of a composition. In the process:
- At least one means of measurement measures the composition, and
- a group analysis is carried out on these measurements, which makes it possible to identify so-called majority groups of particles.

Selon l'invention, on effectue après l'analyse de groupes, une analyse complémentaire qui permet d'identifier au moins un autre groupe, dit minoritaire, à partir des propriétés des groupes majoritaires. According to the invention, after the group analysis, a complementary analysis is carried out which makes it possible to identify at least one other group, known as the minority, from the properties of the majority groups.

Le procédé d'identification selon l'invention diffère des procédés connus en ce qu'on procède à l'identification des groupes en deux étapes, en repérant et en définissant tout d'abord les groupes apparents, puis en s'attachant aux groupes qui ont échappé à la première analyse, en exploitant les informations obtenues pour les groupes majoritaires. The identification method according to the invention differs from the known methods in that the group identification is carried out in two stages, by first identifying and defining the apparent groups, then by attaching to the groups which escaped the first analysis, exploiting the information obtained for the majority groups.

Cette démarche n'exclut pas que lors de l'analyse complémentaire, on ait recours également aux informations de base obtenues à la suite du prétraitement, en plus des informations sur les groupes majoritaires. This approach does not exclude that during the complementary analysis, we also have recourse to the basic information obtained following the preprocessing, in addition to the information on the majority groups.

Cette façon de procéder est particulièrement avantageuse, dans la mesure où les techniques classiques sont peu appropriées à la détermination de certains groupes. Leur identification directe risque alors d'être fortement faussée, voire totalement erronée ou absente. This procedure is particularly advantageous, since conventional techniques are not very suitable for determining certain groups. Their direct identification then risks being strongly distorted, or even totally erroneous or absent.

Le procédé selon l'invention rend possible une identification juste et précise des groupes minoritaires, car cette identification repose sur la connaissance préalable des groupes perçus.The method according to the invention makes possible a fair and precise identification of minority groups, since this identification is based on the prior knowledge of the groups perceived.

L'acquisition d'informations sur un groupe donné comprend deux étapes: la définition du groupe, qui consiste à le différencier en en discernant les frontières et à établir certaines de ses propriétés, et l'identification proprement dite, qui consiste à établir la correspondance du groupe avec une famille donnée de particules. The acquisition of information on a given group comprises two stages: the definition of the group, which consists in differentiating it by discerning its borders and establishing some of its properties, and the identification proper, which consists in establishing the correspondence of the group with a given family of particles.

Dans le procédé selon l'invention, I'analyse de groupes contient l'étape de définition des groupes majoritaires, mais pas nécessairement leur identification elle-même. La simple définition des groupes majoritaires peut en effet suffire à mener l'analyse complémentaire dans certains modes de mise en oeuvre du procédé, cette analyse conduisant à l'identification de l'ensemble des'groupes. In the method according to the invention, the group analysis contains the step of defining the majority groups, but not necessarily their identification itself. The simple definition of majority groups may indeed suffice to carry out the complementary analysis in certain modes of implementation of the method, this analysis leading to the identification of all of the groups.

Dans une forme avantageuse de mise en oeuvre du procédé selon l'invention, I'analyse complémentaire .permet de corriger la définition des groupes majoritaires. In an advantageous form of implementation of the method according to the invention, the complementary analysis makes it possible to correct the definition of majority groups.

Ainsi, la portée de cette analyse ne s'étend pas seulement aux groupes qui n'ont pas été discernés, mais aussi à ceux sur lesquels on a obtenu des informations imprécises ou erronées. Thus, the scope of this analysis extends not only to groups which have not been discerned, but also to those on which inaccurate or erroneous information has been obtained.

Préférentiellement, le nombre de moyens de mesure étant égal à N:
- on représente les mesures sur un scattergramme à N dimensions associées respectivement aux N moyens de mesure,
- on identifie les groupes majoritaires en discernant sur le scattergramme des amas de points et en déterminant leurs correspondances avec des familles de particules.Preferably, the number of measurement means being equal to N:
- the measurements are represented on an N-dimensional scattergram associated respectively with the N measurement means,
- we identify the majority groups by discerning on the scattergram of clusters of points and by determining their correspondences with families of particles.

L'emploi d'un scattergramme dans le procédé d'identification est particulièrement pratique, notamment parce qu'il permet une identification de groupes par le biais de propriétés géométriques d'amas de points. The use of a scattergram in the identification process is particularly practical, in particular because it allows the identification of groups by means of geometric properties of clusters of points.

Avant l'analyse de groupes, on transforme préférentiellement le scattergramme établi en un scattergramme modifié par une méthode de dilatation-érosion, dans laquelle lors d'une première opération de dilatation, on affecte à chaque point du scattergramme établi une intensité égale à l'intensité maximale dans un premier voisinage de ce point, et lors d'une seconde opération d'érosion, on affecte à chaque point du scattergramme ainsi traité une intensité égale à l'intensité minimale dans un second voisinage de ce point. Before the group analysis, we preferentially transform the scattergram established into a scattergram modified by a dilation-erosion method, in which during a first dilation operation, we assign to each point of the established scattergram an intensity equal to the maximum intensity in a first vicinity of this point, and during a second erosion operation, one assigns to each point of the scattergram thus treated an intensity equal to the minimum intensity in a second vicinity of this point.

Avec le scattergramme, un mode de mise en oeuvre avantageux peut être appliqué pour définir au moins un des groupes minoritaires à partir d'un groupe majoritaire. Ce mode de mise en oeuvre s'applique lorsque ce groupe majoritaire est associé à un amas d'ensemble comprenant un premier amas ayant une spécificité géométrique et un second amas accolé au premier amas le long d'une frontière, le second amas étant associé au groupe minoritaire.  With the scattergram, an advantageous mode of implementation can be applied to define at least one of the minority groups from a majority group. This mode of implementation applies when this majority group is associated with an overall cluster comprising a first cluster having a geometric specificity and a second cluster joined to the first cluster along a border, the second cluster being associated with the minority group.

On détermine la frontière entre les amas lors de l'analyse complémentaire de manière itérative et au moyen d'un amas ajustable. The border between the clusters is determined during the complementary analysis iteratively and by means of an adjustable cluster.

Pour ce faire, on initialise l'amas ajustable à l'amas d'ensemble, on calcule un écart de propriétés géométriques de l'amas ajustable à la spécificité géométrique et on modifie l'amas ajustable à partir de cet écart. Le calcul d'écart et l'ajustement sont itérés de façon à minimiser l'écart, I'amas ajustable étant alors approximativement confondu avec le premier amas.To do this, we initialize the adjustable cluster to the overall cluster, we calculate a difference in geometric properties from the adjustable cluster to the geometric specificity and we modify the adjustable cluster from this difference. The deviation calculation and the adjustment are iterated so as to minimize the difference, the adjustable cluster then being approximately coincident with the first cluster.

Par spécificité géométrique , on entend une propriété particulière spécifique du groupe considéré, par exemple la position du centre d'inertie ou une symétrie. De plus, le nombre d'itérations peut être réduit à 1, I'ajustement n'étant alors effectué qu'une fois à partir de l'amas d'ensemble. La minimisation de l'écart peut aussi être obtenue par un algorithme qui ne produit pas à chaque pas un écart moindre, mais qui converge globalement vers un écart minimal. By geometric specificity, we mean a particular property specific to the group considered, for example the position of the center of inertia or a symmetry. In addition, the number of iterations can be reduced to 1, the adjustment then being carried out only once from the overall cluster. The minimization of the deviation can also be obtained by an algorithm which does not produce a smaller deviation at each step, but which generally converges towards a minimal deviation.

Avantageusement, à chaque pas d'itération, I'amas ajustable ayant un centre d'inertie et étant partagé en deux parties de part et d'autre du centre d'inertie, chacune des parties ayant une droite de régression, on établit les pentes des droites et on calcule la différence entre ces pentes. L'écart est alors exprimé par cette différence. Le calcul d'écart et l'ajustement sont itérés de façon à ce que les pentes soient égales. Advantageously, at each iteration step, the adjustable cluster having a center of inertia and being divided into two parts on either side of the center of inertia, each of the parts having a regression line, the slopes are established. straight lines and we calculate the difference between these slopes. The difference is then expressed by this difference. The gap calculation and adjustment are iterated so that the slopes are equal.

Dans un mode de mise en oeuvre préféré de l'identification des groupes minoritaires, on utilise un réseau neuronal comportant des entrées et au moins une sortie, les entrées recevant des données représentatives des propriétés des groupes majoritaires et les sorties fournissant des informations sur les groupes minoritaires. In a preferred embodiment of the identification of minority groups, a neural network is used comprising inputs and at least one output, the inputs receiving data representative of the properties of the majority groups and the outputs providing information on the groups. minority.

Ce mode préféré de mise en oeuvre offre une très grande souplesse, et rend possible un apprentissage à partir de données pragmatiques. This preferred mode of implementation offers great flexibility, and makes it possible to learn from pragmatic data.

Avantageusement, dans ce mode préféré de mise en oeuvre, certains groupes sont présents à la fois en entrée et en sortie. Advantageously, in this preferred mode of implementation, certain groups are present both at the input and at the output.

Cette configuration peut présenter deux avantages. D'une part, on ne sait pas d'avance si un groupe va être majoritaire ou minoritaire dans un échantillon sanguin, mais le réseau neuronal est élaboré a priori. Faire figurer un groupe à la fois en entrée et en sortie permet de s'adapter à chacune des deux possibilités: les propriétés du groupe sont introduites en entrée du réseau neuronal si ce groupe est majoritaire, et sont extraites en sortie, s'il est minoritaire. This configuration can have two advantages. On the one hand, it is not known in advance whether a group will be majority or minority in a blood sample, but the neural network is developed a priori. Including a group at both input and output allows adaptation to each of the two possibilities: the properties of the group are introduced at the input of the neural network if this group is in the majority, and are extracted at output, if it is minority.

D'autre part, la présence d'un groupe en sortie peut également être exploitée si le groupe est majoritaire et donc présent en entrée. On the other hand, the presence of an output group can also be exploited if the group is in the majority and therefore present at the input.

Le réseau sert alors à corriger la définition de ce groupe.The network then serves to correct the definition of this group.

Avec cette configuration du réseau neuronal, les particules étant des cellules sanguines, il est intéressant que les groupes d'entrée comprennent les lymphocytes, les monocytes et les polynucléaires neutrophiles, et que les groupes de sortie comprennent ces groupes d'entrée ainsi que les polynucléaires éosinophiles et les polynucléaires basophiles. With this configuration of the neural network, the particles being blood cells, it is interesting that the input groups include lymphocytes, monocytes and neutrophils, and that the output groups include these input groups as well as the polynuclear eosinophils and polynuclear basophils.

Avec un scattergramme et un réseau neuronal pour l'identification des groupes minoritaires, il est avantageux que les propriétés des groupes majoritaires soient des propriétés géométriques des amas de points correspondant aux groupes majoritaires et que les informations sur les groupes minoritaires soient des propriétés géométriques d'amas de points correspondant aux groupes minoritaires sur le scattergramme. With a scattergram and a neural network for the identification of minority groups, it is advantageous that the properties of the majority groups are geometric properties of the clusters of points corresponding to the majority groups and that the information on the minority groups are geometric properties of cluster of points corresponding to minority groups on the scattergram.

Le nombre de moyens de mesure étant égal à 2 et ces amas de points ayant chacun un centre d'inertie, une droite de régression, un grand axe et un petit axe, ces propriétés géométriques de chaque amas appartiennent avantageusement à un ensemble comprenant les coordonnées de son centre d'inertie, la pente de sa droite de régression, et son étalement suivant respectivement son grand axe et son petit axe. The number of measurement means being equal to 2 and these clusters of points each having a center of inertia, a regression line, a major axis and a minor axis, these geometric properties of each cluster advantageously belong to a set comprising the coordinates from its center of inertia, the slope of its regression line, and its spread along its major axis and its minor axis respectively.

L'invention a également pour objet un dispositif d'identification d'au moins un groupe de particules d'une composition. Ce dispositif comprend au moins un moyen de mesure permettant d'effectuer les mesures sur la composition, et une unité de traitement apte à exploiter les mesures pour en extraire des informations sur des groupes de la composition, I'unité de traitement comprenant un module d'analyse de groupes, qui permet d'identifier des groupes dits majoritaires de particules.  The invention also relates to a device for identifying at least one group of particles of a composition. This device comprises at least one measuring means making it possible to carry out the measurements on the composition, and a processing unit capable of using the measurements to extract information therefrom on groups of the composition, the processing unit comprising a module group analysis, which identifies so-called majority groups of particles.

Selon l'invention, I'unité de traitement comprend aussi un module d'analyse complémentaire, qui permet d'identifier au moins un autre groupe, dit minoritaire, à partir de propriétés des groupes majoritaires. According to the invention, the processing unit also comprises a complementary analysis module, which makes it possible to identify at least one other group, called the minority, on the basis of properties of the majority groups.

La présente invention sera illustrée par.la description qui suit à l'aide d'exemples de mise en oeuvre du procédé selon l'invention et de réalisation du dispositif de l'invention, donnés à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux dessins annexés, sur lesquels:
- La Figure 1 est un schéma synoptique d'un dispositif d'identification de groupes de particules selon l'invention;
- La Figure 2 est une vue schématique d'un cytomètre, utilisé dans le dispositif de la Figure 1;
- La Figure 3 montre l'évolution temporelle de signaux détectés dans un capteur du cytomètre de la Figure 2 au passage de cellules biologiques;
- La Figure 4 représente un premier scattergramme d'un flux de cellules biologiques, obtenu par les deux capteurs présents dans le cytomètre de la Figure 2;
- La Figure 5 est un schéma synoptique d'un premier réseau neuronal, utilisé pour le prétraitement du scattergramme de la Figure 4;
- La Figure 6 est un schéma synoptique d'un deuxième réseau neuronal, utilisé pour l'identification des groupes majoritaires correspondant au scattergramme de la Figure 4;
- La Figure 7 montre une portion d'un second scattergramme d'un flux de cellules biologiques, obtenu par les deux capteurs présents dans le cytomètre de la Figure 2;
- La Figure 8 est un schéma synoptique d'un troisième réseau neuronal, utilisé pour identifier un groupe minoritaire particulier à partir du scattergramme de la Figure 4;
- La Figure 9 est un schéma synoptique d'un quatrième réseau neuronal, intégrant le troisième réseau neuronal de la Figure 8, utilisé pour identifier conjointement plusieurs groupes minoritaires.The present invention will be illustrated by the following description with the aid of examples of implementation of the method according to the invention and embodiment of the device of the invention, given for information and in no way limitative, with reference to the drawings annexed, on which:
- Figure 1 is a block diagram of a device for identifying groups of particles according to the invention;
- Figure 2 is a schematic view of a cytometer, used in the device of Figure 1;
- Figure 3 shows the temporal evolution of signals detected in a sensor of the cytometer of Figure 2 to the passage of biological cells;
- Figure 4 shows a first scattergram of a flow of biological cells, obtained by the two sensors present in the cytometer of Figure 2;
- Figure 5 is a block diagram of a first neural network, used for the preprocessing of the scattergram of Figure 4;
- Figure 6 is a block diagram of a second neural network, used for the identification of the majority groups corresponding to the scattergram of Figure 4;
- Figure 7 shows a portion of a second scattergram of a flow of biological cells, obtained by the two sensors present in the cytometer of Figure 2;
- Figure 8 is a block diagram of a third neural network, used to identify a particular minority group from the scattergram in Figure 4;
- Figure 9 is a block diagram of a fourth neural network, integrating the third neural network of Figure 8, used to jointly identify several minority groups.

Un dispositif d'identification de particules selon l'invention, représenté sur la Figure 1, comprend un cytomètre 1 destiné à réaliser des mesures sur des compositions de cellules biologiques. II comprend également une unité de traitement 2 reliée au cytomètre 1, et recevant en entrée les mesures effectuées. L'unité de traitement 2 fournit en sortie des informations I sur les compositions analysées. En particulier, elle permet d'identifier des groupes majoritaires et minoritaires de cellules dans ces compositions. Elle peut également être utilisée pour établir des proportions selon lesquelles se répartissent les cellules d'une composition donnée dans différentes familles de cellules. A particle identification device according to the invention, represented in FIG. 1, comprises a cytometer 1 intended to carry out measurements on compositions of biological cells. It also includes a processing unit 2 connected to the cytometer 1, and receiving as input the measurements carried out. The processing unit 2 provides information I on the compositions analyzed at the output. In particular, it makes it possible to identify majority and minority groups of cells in these compositions. It can also be used to establish proportions according to which the cells of a given composition are distributed in different families of cells.

L'unité de traitement 2 est constituée de trois modules successifs 17, 18 et 19. Le premier module 17 effectue des prétraitements des mesures, afin de les rendre exploitables par une analyse. Ces prétraitements peuvent inclure une mise en forme de mesures, des diagnostics de dysfonctionnement ou une prise en compte d'altération de mesures dues à un vieillissement de machine. The processing unit 2 consists of three successive modules 17, 18 and 19. The first module 17 performs preprocessing of the measurements, in order to make them usable by an analysis. These pretreatments can include formatting of measurements, diagnoses of dysfunction or taking into account of alteration of measurements due to aging of the machine.

Ils peuvent également comprendre une amélioration du scattergramme tracé à partir des mesures.They may also include an improvement in the scattergram plotted from the measurements.

Le deuxième module 18 effectue une analyse de groupes. II a ainsi pour fonction de définir des propriétés des groupes perçus à la suite du prétraitement dans le premier module 17, ou groupes majoritaires, et éventuellement de les identifier. The second module 18 performs a group analysis. It thus has the function of defining the properties of the groups perceived following the pretreatment in the first module 17, or majority groups, and possibly of identifying them.

Le troisième module 19 procède à une analyse complémentaire, à partir des informations fournies par le deuxième module 18, et éventuellement le premier module 17. Cette analyse complémentaire a pour objet de définir puis identifier un ou plusieurs groupes non définissables par le deuxième module 18, ou groupes minoritaires. Le troisième module 19 peut aussi éventuellement corriger la définition des groupes majoritaires, et/ou identifier collectivement l'ensemble des groupes majoritaires et minoritaires. Le module 19 fournit les informations I sur l'ensemble de ces groupes. The third module 19 carries out a complementary analysis, from the information provided by the second module 18, and possibly the first module 17. The purpose of this complementary analysis is to define and then identify one or more groups that cannot be defined by the second module 18, or minority groups. The third module 19 can also possibly correct the definition of majority groups, and / or collectively identify all of the majority and minority groups. Module 19 provides information I on all of these groups.

La séparation de l'unité de traitement 2 en plusieurs modules est en réalité fictive, ces modules 17-19 n'étant pas physiquement séparés, mais intégrés et mêlés dans l'unité de traitement 2. Cette séparation est cependant utile à des fins explicatives.  The separation of the processing unit 2 into several modules is in fact fictitious, these modules 17-19 not being physically separated, but integrated and mixed in the processing unit 2. This separation is however useful for explanatory purposes .

En fonctionnement, un flux 3 de cellules biologiques d'une composition traverse le cytomètre 1. Celui-ci produit alors des mesures qui sont transmises au premier module 17 de l'unité de traitement 2, qui prétraite ces mesures et génère des données exploitables par le deuxième module 18. Celui-ci établit des propriétés des groupes majoritaires par l'analyse de groupes et les envoie au troisième module 19, qui effectue l'analyse complémentaire et produit les informations I. In operation, a flow 3 of biological cells of a composition crosses the cytometer 1. The latter then produces measurements which are transmitted to the first module 17 of the processing unit 2, which preprocesses these measurements and generates data usable by the second module 18. This establishes properties of the majority groups by group analysis and sends them to the third module 19, which performs the additional analysis and produces the information I.

Le cytomètre 1, détaillé sur la Figure 2, comprend un support 4 d'axe 15 contenant un conduit 5 destiné à la circulation d'une suspension de cellules biologiques qui sont plus précisément, dans l'exemple présenté, des cellules sanguines. Le conduit 5 est inclus dans une chambre d'écoulement 6 à l'intérieur du support 4, qui contient un liquide entraîneur 8 et qui est terminé par une buse 7. The cytometer 1, detailed in FIG. 2, comprises a support 4 of axis 15 containing a conduit 5 intended for the circulation of a suspension of biological cells which are more precisely, in the example presented, blood cells. The conduit 5 is included in a flow chamber 6 inside the support 4, which contains a entraining liquid 8 and which is terminated by a nozzle 7.

Le cytomètre 1 comporte également un capteur laser 20 qui comprend un dispositif optique 10 muni d'un élément optique 14. The cytometer 1 also includes a laser sensor 20 which comprises an optical device 10 provided with an optical element 14.

L'élément optique 14 comporte intérieurement une chambre 12 et est fixé à une autre buse 13, par laquelle le flux 3 de cellules débouche à l'air libre après traversée de la chambre 12.The optical element 14 internally comprises a chamber 12 and is fixed to another nozzle 13, through which the flow 3 of cells opens into the open air after crossing the chamber 12.

Le capteur laser 20 comporte également un laser 23 émettant un faisceau lumineux 22 qui est focalisé sur le flux 3 de cellules dans la chambre 12, et un ensemble de détection (non représenté), qui mesure de la lumière diffusée latéralement par les cellules. The laser sensor 20 also includes a laser 23 emitting a light beam 22 which is focused on the flow 3 of cells in the chamber 12, and a detection assembly (not shown), which measures the light scattered laterally by the cells.

Le volume délimité par le support 4 et la chambre 12 est classiquement rempli d'un liquide physiologique 16. The volume delimited by the support 4 and the chamber 12 is conventionally filled with a physiological liquid 16.

Le cytomètre 1 comprend également un capteur d'impédance 25, constitué par des moyens électroniques de mesure 27, reliés au conduit 5, et une électrode 26 de mise à la masse. Le capteur d'impédance 25 permet de compter électriquement le nombre de cellules passant dans le conduit 5 et d'en mesurer électriquement le volume, selon la méthode de Coulter. The cytometer 1 also comprises an impedance sensor 25, constituted by electronic measurement means 27, connected to the conduit 5, and an electrode 26 for grounding. The impedance sensor 25 makes it possible to electrically count the number of cells passing through the conduit 5 and to measure the volume electrically, according to the Coulter method.

En fonctionnement, on fait circuler un flux 3 de cellules biologiques à mesurer dans le conduit 5 et on obtient respectivement deux types de mesure avec le capteur d'impédance 25 et le capteur laser 20. Un préfiltrage est effectué en corrélant des informations en provenance des deux capteurs, afin de réduire les effets parasites. In operation, a flow 3 of biological cells to be measured is circulated in the conduit 5 and two types of measurement are respectively obtained with the impedance sensor 25 and the laser sensor 20. A pre-filtering is carried out by correlating information from the two sensors, to reduce parasitic effects.

Les mesures ne sont validées qu'en cas de cohésion temporelle d'un capteur à l'autre.The measurements are only validated in the event of temporal cohesion from one sensor to another.

Le nombre de cellules conservées dans les mesures doit être suffisamment grand pour être représentatif d'un échantillon mesuré. The number of cells kept in the measurements must be large enough to be representative of a measured sample.

Par exemple, ce nombre est fixé égal à 10.000, la durée d'analyse étant alors comprise entre 5 et 10 secondes.For example, this number is fixed equal to 10,000, the duration of analysis then being between 5 and 10 seconds.

L'allure typique des mesures, indiquée sur la Figure 3, peut être représentée selon deux axes 30 et 31. L'axe 30 est celui temporel, et l'axe 31 correspond à une grandeur mesurée qui dépend du capteur considéré. Pour le capteur d'impédance 25, il s'agit par exemple d'une différence de potentiel, tandis que pour le capteur laser 20, il s'agit d'une intensité lumineuse. Chaque passage d'une particule provoque l'apparition d'un signal de durée T1, T2, T3 de l'ordre de 12 ijs dans l'exemple exposé, ce signal présentant une croissance, une valeur crête 36, 37, 38 et une décroissance. L'événement associé à chacun des signaux donne une valeur représentative, qui peut être la valeur crête 36, 37, 38, ou l'intégration temporelle 33, 34, 35 du signal. Les événements sont séparés d'une durée T4 égale à 500 ps dans l'exemple de mise en oeuvre. The typical shape of the measurements, indicated in FIG. 3, can be represented along two axes 30 and 31. The axis 30 is that of time, and the axis 31 corresponds to a measured quantity which depends on the sensor considered. For the impedance sensor 25, this is for example a potential difference, while for the laser sensor 20, it is a light intensity. Each passage of a particle causes the appearance of a signal of duration T1, T2, T3 of the order of 12 ijs in the example described, this signal having a growth, a peak value 36, 37, 38 and a decay. The event associated with each of the signals gives a representative value, which can be the peak value 36, 37, 38, or the time integration 33, 34, 35 of the signal. The events are separated by a duration T4 equal to 500 ps in the example of implementation.

Les mesures effectuées dans le cytomètre 1 sont transmises au premier module 17 de l'unité de traitement 2, qui détermine les valeurs 33, 34, 35 ou 36, 37, 38 représentatives des événements mesurés. Ces valeurs sont classiquement portées dans un scattergramme 40, représenté sur la Figure 4, généré par le premier module 17. Ce diagramme admet deux axes 41 et 42 correspondant respectivement au capteur d'impédance 25, et au capteur laser 20. The measurements made in the cytometer 1 are transmitted to the first module 17 of the processing unit 2, which determines the values 33, 34, 35 or 36, 37, 38 representative of the events measured. These values are conventionally carried in a scattergram 40, represented in FIG. 4, generated by the first module 17. This diagram admits two axes 41 and 42 corresponding respectively to the impedance sensor 25, and to the laser sensor 20.

Le scattergramme 40, obtenu avec un échantillon sanguin donné, fait apparaître cinq zones 44-48 significatives ou amas de points, indiquant une grande densité de particules. Ces amas 44-48 sont représentatifs de familles de cellules à identifier: elles correspondent respectivement aux lymphocytes, monocytes, polynucléaires neutrophiles, polynucléaires éosinophiles et débris cellulaires. Elles sont cependant brouillées par des points 43 parasites dus à divers événements de brouillage évoqués précédemment, et à des incertitudes dépendant du contenu de l'échantillon. The scattergram 40, obtained with a given blood sample, shows five significant zones 44-48 or clusters of points, indicating a high density of particles. These clusters 44-48 are representative of families of cells to be identified: they respectively correspond to lymphocytes, monocytes, neutrophils, eosinophils and cell debris. They are however scrambled by parasitic points 43 due to various scrambling events mentioned above, and to uncertainties depending on the content of the sample.

Afin d'améliorer l'image du scattergramme 40, on la traite de façon à faire apparaître plus clairement les amas 44-48. In order to improve the image of scattergram 40, it is treated so as to make clusters 44-48 appear more clearly.

Selon un. premier mode de mise en oeuvre préféré du prétraitement, on applique au scattergramme 40 une méthode de dilatation-érosion. According to one. first preferred mode of implementation of the pretreatment, a scattering-erosion method is applied to scattergram 40.

Selon cette méthode, on effectue successivement deux opérations. La première opération, dite de dilatation, consiste à affecter à chaque point élémentaire, ou pixel, de l'image la valeur maximale des pixels de son entourage dans un premier voisinage prédéterminé. L'opération de dilatation étant achevée pour l'ensemble du scattergramme d'entrée, on met en oeuvre une seconde opération, dite d'érosion. Celle-ci consiste à affecter à chaque pixel de l'image la valeur minimale de son entourage dans un second voisinage, qui contient avantageusement le premier voisinage. II est par exemple convenable de choisir respectivement pour les premier et second voisinages, des voisinages 3 x 3 et 5 x 5. According to this method, two operations are carried out successively. The first operation, called expansion, consists in assigning to each elementary point, or pixel, of the image the maximum value of the pixels of its surroundings in a first predetermined neighborhood. The dilation operation having been completed for the entire input scattergram, a second operation, called erosion, is implemented. This consists in assigning to each pixel of the image the minimum value of its surroundings in a second neighborhood, which advantageously contains the first neighborhood. It is for example suitable to choose respectively for the first and second neighborhoods, 3 x 3 and 5 x 5 neighborhoods.

Par la méthode de dilatation-érosion, on fait ressortir, dans un premier temps, les groupements de points et on élimine, dans un second temps, les points parasites. By the method of expansion-erosion, one brings out, in a first time, the groupings of points and one eliminates, in a second time, the parasitic points.

A titre d'illustration, I'application de cette méthode à une image formée de 256 x 256 pixels occupe un ordinateur du type penthium à 90 Mhz pendant 10 secondes. By way of illustration, the application of this method to an image formed of 256 × 256 pixels occupies a computer of the penthium type at 90 MHz for 10 seconds.

Selon une variante de la méthode de dilatation-érosion, on comprime préalablement l'image traitée. On obtient ainsi un gain de temps. Par exemple, une image 256 x 256 est compressée en une image 128 x 128, puis la dilatation est effectuée avec un voisinage 2 x 2, et l'érosion avec un voisinage 2 x 2. Par rapport à l'application précédente, on gagne alors 4 secondes. According to a variant of the expansion-erosion method, the processed image is compressed beforehand. This saves time. For example, a 256 x 256 image is compressed into a 128 x 128 image, then the expansion is performed with a 2 x 2 neighborhood, and erosion with a 2 x 2 neighborhood. Compared to the previous application, we gain then 4 seconds.

Selon un second mode de mise en oeuvre préféré du prétraitement, on a recours à un réseau neuronal 65, représenté sur la
Figure 5, contenu dans le premier module 17 de l'unité de traitement 2. Les techniques de réseaux neuronaux, ou techniques neuromimétiques, sont connues et décrites par exemple de façon détaillée dans Réseaux neuronaux et traitement du signal , de Jeanny
Herault et Christian Jutten, Edition Hermès. Pour le traitement d'images, des informations de base représentatives du scaftergramme 40 sont transmises par des entrées 66 au réseau neuronal 65, dont on extrait des informations sur un scattergramme modifié 49 par des sorties 69. A titre d'exemple, le scattergramme 40 comprend 65.536 pixels correspondant à 256 x 256, 256 étant le nombre de points selon chacun des axes 41 et 42. On regroupe ces 65.536 entités par paquets de 16 et on obtient ainsi 4.096 informations de base, introduites dans le réseau 65 par 4.096 entrées 66. Ces informations doivent être ordonnées linéairement pour être soumises au réseau neuronal 65.According to a second preferred embodiment of the pretreatment, use is made of a neural network 65, represented on the
Figure 5, contained in the first module 17 of the processing unit 2. The techniques of neural networks, or neuromimetic techniques, are known and described for example in detail in Neural networks and signal processing, by Jeanny
Herault and Christian Jutten, Hermès Edition. For image processing, basic information representative of the scaftergram 40 is transmitted by inputs 66 to the neural network 65, from which information is extracted from a modified scattergram 49 by outputs 69. For example, the scattergram 40 includes 65,536 pixels corresponding to 256 x 256, 256 being the number of points along each of the axes 41 and 42. These 65,536 entities are grouped in packets of 16 and thus 4.096 basic information is obtained, entered into the network 65 by 4.096 entries 66 This information must be linearly ordered to be submitted to the neural network 65.

Pour ce faire, on effectue un balayage du scattergramme 40, en parcourant ses points de gauche à droite et de bas en haut. Des informations en deux dimensions sont ainsi réduites à une dimension.To do this, a scattergram 40 is scanned, scanning its points from left to right and from bottom to top. Two-dimensional information is thus reduced to one dimension.

De façon similaire, le réseau 65 comprend 4096 sorties 69 permettant de former le scattergramme modifié 49. Suivant les puissances de calcul disponibles, la résolution peut être plus élevée et impliquer 128 x 128 ou 256 x 256 informations de base.Similarly, the network 65 includes 4096 outputs 69 making it possible to form the modified scattergram 49. Depending on the available computing power, the resolution may be higher and involve 128 x 128 or 256 x 256 basic information.

Le réseau neuronal 65 comporte des processeurs élémentaires dits neurones 60 ayant chacun au moins une entrée 61 et au moins une sortie 62, les neurones 60 étant reliés les uns aux autres sélectivement par des liaisons orientées dites synapses 63. Le réseau 65 comprend deux couches 67 et 68 successives de neurones 60, chacune étant reliée exclusivement et de façon orientée à la suivante. The neural network 65 comprises elementary processors called neurons 60 each having at least one input 61 and at least one output 62, the neurons 60 being selectively connected to each other by oriented links called synapses 63. The network 65 comprises two layers 67 and 68 successive neurons 60, each being connected exclusively and in an oriented manner to the next.

La première couche 67 est une couche d'entrée, chacun de ses neurones 60 ayant pour entrée 61, une entrée 66 du réseau 65. La seconde couche 68 est quant à elle une couche de sortie, chacun de ses neurones 60 ayant pour sortie 62, une sortie 69 du réseau 65.The first layer 67 is an input layer, each of its neurons 60 having as input 61, an input 66 of the network 65. The second layer 68 is itself an output layer, each of its neurons 60 having as output 62 , an exit 69 from network 65.

L'interconnexion entre la première couche 67 et la seconde couche 68 est complète, chacun des neurones 60 de la première étant relié à tous ceux de la seconde.The interconnection between the first layer 67 and the second layer 68 is complete, each of the neurons 60 of the first being connected to all those of the second.

Avant d'être confronté à des scattergra centaine d'échantillons provenant de sangs différents, dont l'image d'entrée est un scattergramme normalisé et dont l'image de sortie est obtenue par la méthode de dilatation-érosion. Before being confronted with scattergra hundreds of samples from different bloods, whose input image is a normalized scattergram and whose output image is obtained by the dilation-erosion method.

L'apprentissage peut être effectué par une méthode en soi connue, telle que celle dite de back-propagation. D'autre part, les paramètres d'ajustement peuvent inclure en plus des poids synaptiques des coefficients intervenant dans les fonctions de transfert, lorsque ces dernières ne sont pas fixées a priori. Le nombre de fichiers d'apprentissage doit répondre à un équilibre entre une précision suffisante et une convergence satisfaisante, pour maintenir intacte la faculté d'extrapoler du réseau neuronal 65. Learning can be carried out by a method known per se, such as that known as back-propagation. On the other hand, the adjustment parameters can include in addition to the synaptic weights coefficients intervening in the transfer functions, when the latter are not fixed a priori. The number of training files must meet a balance between sufficient precision and satisfactory convergence, to keep intact the ability to extrapolate from the neural network 65.

Une fois l'apprentissage et des vérifications effectués, il suffit d'entrer les informations de base correspondant au scattergramme établi 40 pour en extraire le scattergramme modifié 49. Cette opération repose sur un simple produit matriciel, la matrice du réseau 65 étant multipliée par la matrice de l'image du scattergramme 40. Once the learning and verifications have been carried out, it suffices to enter the basic information corresponding to the established scattergram 40 to extract the modified scattergram 49 from it. This operation is based on a simple matrix product, the network matrix 65 being multiplied by the scattergram image matrix 40.

L'extrapolation sur des cas sortant du domaine d'apprentissage est probante: I'image des amas 44-48 obtenue dans le scattergramme modifié par la méthode de dilatation-érosion est équivalente à l'image de sortie du réseau 65 dans 95% des cas présentés.The extrapolation on cases outside the learning domain is convincing: the image of clusters 44-48 obtained in the scattergram modified by the dilation-erosion method is equivalent to the output image of network 65 in 95% of cases presented.

L'emploi du réseau neuronal 65 par rapport à l'application directe de la méthode de dilatation-érosion a pour avantage une réduction sensible de la durée nécessaire, le gain en temps pouvant atteindre un facteur 100, voire 1000. The use of the neural network 65 in relation to the direct application of the dilation-erosion method has the advantage of a significant reduction in the time required, the gain in time being able to reach a factor of 100, even 1000.

Une fois obtenu le scattergramme modifié 49, le module 17 repère les amas discernables et attribue à chacun d'eux un numéro, puis affecte à chaque pixel de l'image un chiffre correspondant au numéro de son groupe d'appartenance. Once the modified scattergram 49 has been obtained, the module 17 identifies the discernible clusters and assigns a number to each of them, then assigns to each pixel of the image a number corresponding to the number of its membership group.

Selon une autre méthode de discernement d'amas moins rapide que les précédentes, on détermine les maximums d'intensité sur le scattergramme 40 après un filtrage de l'image brute, puis on définit un seuil bas à partir de chaque maximum. Tous les niveaux compris entre un des maximums et le seuil correspondant sont alors affectés à un groupe.  According to another method of discerning clusters which is slower than the previous ones, the intensity maximums are determined on scattergram 40 after filtering the raw image, then a low threshold is defined from each maximum. All the levels between one of the maximums and the corresponding threshold are then assigned to a group.

Pour simplifier, on appliquera au scattergramme 40 I'ensemble des opérations qui suivent. II est entendu que ces opérations sont en réalité appliquées de préférence au scattergramme modifié. To simplify, we will apply to scattergram 40 the set of operations which follow. It is understood that these operations are actually applied preferably to the modified scattergram.

Une deuxième étape du procédé d'identification de groupes de particules est effectuée par le deuxième module 18 de l'unité de traitement 2. Elle consiste à déterminer des propriétés géométriques des amas 44-48 de points discernés sur le scattergramme 40. Ces propriétés sont ensuite utilisées pour identifier les groupes repérés sur l'image, ou groupes majoritaires. A second step of the method of identifying groups of particles is carried out by the second module 18 of the processing unit 2. It consists in determining the geometric properties of the clusters 44-48 of points discerned on the scattergram 40. These properties are then used to identify the groups identified in the image, or majority groups.

A titre d'illustration (Figure 4), chaque amas 44-48 ayant un centre d'inertie 56, une droite de régression 57, un grand axe 58 et un petit axe 59, on s'intéresse aux propriétés géométriques suivantes: coordonnées 51, 52 du centre d'inertie 56, pente 53 de la droite de régression 56 et étalement 54, 55 suivant respectivement le grand axe 58 et le petit axe 59. Ces valeurs sont calculées par le module 18 pour chacun des amas 44-48, par une méthode classique implantée dans un logiciel. By way of illustration (Figure 4), each cluster 44-48 having a center of inertia 56, a regression line 57, a major axis 58 and a minor axis 59, we are interested in the following geometric properties: coordinates 51 , 52 of the center of inertia 56, slope 53 of the regression line 56 and spread 54, 55 along the major axis 58 and the minor axis 59 respectively. These values are calculated by module 18 for each of the clusters 44-48, by a classic method implemented in software.

Les propriétés calculées sont ensuite exploitées pour corréler chaque amas 44-48 à une famille de cellules sanguines. The calculated properties are then used to correlate each cluster 44-48 to a family of blood cells.

Cette identification est de préférence menée par le deuxième module 18, lors de l'analyse de groupes, afin de faciliter l'analyse complémentaire effectuée par le troisième module 19. This identification is preferably carried out by the second module 18, during the group analysis, in order to facilitate the additional analysis carried out by the third module 19.

Selon un premier mode de mise en oeuvre de l'identification des groupes majoritaires, on utilise classiquement la méthode analytique suivante. On élabore au préalable un masque fixe délimitant dans un scattergramme de référence des zones fixes associées respectivement aux différentes familles. Ce masque fixe est élaboré de manière usuelle, en exploitant les connaissances pragmatiques en hématologie. Le scattergramme obtenu permet d'élaborer un masque adapté, dans lequel les amas 44-48 repérés sur l'image sont délimités et numérotés. Les coefficients d'appartenance 81-87 sont calculés en corrélant chacun des amas du masque fixe avec chacun des amas du masque adapté, selon une méthode connue.  According to a first embodiment of the identification of majority groups, the following analytical method is conventionally used. A fixed mask is delimited beforehand defining in a reference scattergram fixed zones associated respectively with the different families. This fixed mask is developed in the usual way, by exploiting pragmatic knowledge in hematology. The scattergram obtained makes it possible to develop an adapted mask, in which the clusters 44-48 identified on the image are delimited and numbered. The membership coefficients 81-87 are calculated by correlating each of the clusters of the fixed mask with each of the clusters of the adapted mask, according to a known method.

Selon un second mode de mise en oeuvre, préféré, de l'identification des groupes majoritaires, on a recours à un deuxième réseau neuronal 70, schématisé sur la Figure 6. According to a second preferred embodiment of the identification of the majority groups, use is made of a second neural network 70, shown diagrammatically in FIG. 6.

Le réseau 70 reçoit des informations de base 76 par des entrées 77. Ces, informations 76 sont composées des propriétés géométriques calculées précédemment pour l'un des amas 44-48. The network 70 receives basic information 76 by inputs 77. This information 76 is composed of the geometric properties previously calculated for one of the clusters 44-48.

Dans l'exemple illustré, elles comprennent ainsi cinq informations 7175 consistant respectivement en les coordonnées 51, 52 du centre d'inertie 56 de l'amas considéré, la pente 53 de sa droite de régression 57, et l'étalement 54, 55 de l'amas suivant respectivement son grand axe 58 et son petit axe 59.In the example illustrated, they thus include five pieces of information 7175 consisting respectively of the coordinates 51, 52 of the center of inertia 56 of the cluster considered, the slope 53 of its regression line 57, and the spread 54, 55 of the cluster respectively along its major axis 58 and its minor axis 59.

Le réseau neuronal 70 donne des résultats 80 permettant d'associer l'amas considéré à une famille de cellules sanguines, par l'intermédiaire de sorties 89. Chaque sortie 89 aboutit à un coefficient d'appartenance à une famille donnée, ce coefficient étant par exemple compris entre 0 et 1. On estime que l'amas considéré correspond à la famille pour laquelle le coefficient est le plus élevé. A titre d'exemple, les résultats 80 comprennent sept coefficients 81-87 significatifs de l'appartenance respective aux familles suivantes: lymphocytes, monocytes, polynucléaires neutrophiles, polynucléaires éosinophiles, polynucléaires basophiles, débris cellulaires et cellules atypiques. The neural network 70 gives results 80 making it possible to associate the cluster considered with a family of blood cells, by means of outputs 89. Each output 89 results in a coefficient of belonging to a given family, this coefficient being by example between 0 and 1. It is estimated that the cluster considered corresponds to the family for which the coefficient is the highest. By way of example, the results 80 include seven coefficients 81-87 significant for the respective membership of the following families: lymphocytes, monocytes, neutrophils, eosinophils, basophils, cell debris and atypical cells.

Le réseau neuronal 70 comprend une première couche 78 d'entrée et une seconde couche 88 de sortie et il est dépourvu de couches intermédiaires. Dans l'exemple présenté, la couche 78 d'entrée est formée de cinq neurones 60, et la couche 88 de sortie de sept neurones 60. L'interconnexion entre les couches d'entrée 78 et de sortie 88 est complète. The neural network 70 comprises a first input layer 78 and a second output layer 88 and it has no intermediate layers. In the example presented, the input layer 78 is formed of five neurons 60, and the output layer 88 of seven neurons 60. The interconnection between the input layers 78 and output 88 is complete.

L'apprentissage du réseau neuronal 70 est effectué avantageusement avec les cas tests déjà utilisés pour le premier réseau neuronal, 65 par la méthode analytique décrite précédemment. The learning of the neural network 70 is advantageously carried out with the test cases already used for the first neural network, 65 by the analytical method described above.

Bien que l'identification des groupes puisse être effectuée systématiquement avec cette méthode analytique, I'emploi du réseau neuronal 70 présente l'avantage d'être sensiblement plus rapide. Although the identification of groups can be carried out systematically with this analytical method, the use of neural network 70 has the advantage of being significantly faster.

Les paramètres géométriques 51-55 et les familles d'appartenance visées par les coefficients 81-87 sont donnés à titre d'exemple, d'autres paramètres d'entrée pouvant être introduits s'il s'avère utile de les prendre en compte, et le septième coefficient 87 d'identification de cellules atypiques pouvant être décomposé en plusieurs coefficients, si l'on s'intéresse à d'autres familles de cellules. The geometric parameters 51-55 and the families of belonging targeted by the coefficients 81-87 are given by way of example, other input parameters can be introduced if it proves useful to take them into account, and the seventh coefficient 87 for identifying atypical cells which can be broken down into several coefficients, if one is interested in other families of cells.

L'ensemble des groupes de cellules identifiées à ce stade sont des groupes visuellement séparables sur le scattergramme 40, ou groupes majoritaires, associés à des amas clairement définis. Le troisième module 19 de l'unité de traitement 2 a pour fonction d'identifier des groupes minoritaires, non perçus dans les étapes précédentes. Pour ce faire, on exploite les propriétés des groupes majoritaires, connus, afin d'en déduire des propriétés des groupes minoritaires recherchés. L'identification des groupes minoritaires est alors effectuée par le module 19 de la même manière que celle des groupes majoritaires. The set of groups of cells identified at this stage are visually separable groups on scattergram 40, or majority groups, associated with clearly defined clusters. The third module 19 of the processing unit 2 has the function of identifying minority groups, not perceived in the previous steps. To do this, we exploit the properties of known majority groups in order to deduce the properties of the desired minority groups. The identification of minority groups is then carried out by module 19 in the same way as that of majority groups.

Selon un premier mode de mise en oeuvre préféré de l'identification de groupes minoritaires, la définition de chaque amas associé à un groupe minoritaire est menée par un logiciel approprié dépendant de la famille recherchée. According to a first preferred embodiment of the identification of minority groups, the definition of each cluster associated with a minority group is carried out by appropriate software depending on the family sought.

Un premier type d'identification consiste à extrapoler l'emplacement et la forme d'un amas qui n'apparaît pas de manière suffisamment distincte sur le scattergramme 40 brut pour être discerné lors de l'analyse de groupes. Un tel amas est en général éliminé lors du prétraitement, en même temps que les points parasites. A first type of identification consists in extrapolating the location and the shape of a cluster which does not appear sufficiently distinct on the raw scattergram 40 to be discerned during the analysis of groups. Such a heap is generally eliminated during the pretreatment, at the same time as the parasitic points.

L'extrapolation repose sur la connaissance des propriétés d'autres groupes, et sur des relations mathématiques établis de manière pragmatique. Extrapolation is based on knowledge of the properties of other groups, and on pragmatic mathematical relationships.

Cette méthode est notamment appliquée lorsque l'une, voire deux, des trois familles lymphocytes, monocytes et polynucléaires neutrophiles n'a pas été reconnue. Des propriétés géométriques de celles des familles identifiées parmi ces trois sont alors introduites dans des équations linéaires, donnant les propriétés géométriques de la famille cherchée. This method is particularly applied when one, or even two, of the three lymphocyte, monocyte and polymorphonuclear neutrophil families has not been recognized. Geometric properties of those of the families identified among these three are then introduced into linear equations, giving the geometric properties of the family sought.

Un second type d'identification consiste à séparer deux amas adjacents, identifiés de manière erronée à un unique amas.  A second type of identification consists in separating two adjacent clusters, identified in error in a single cluster.

Cette procédure va être illustrée par la recherche de la famille des polynucléaires éosinophiles. Cette dernière est reconstituée sur un scattergramme 140, ou sa version modifiée, à partir de la famille des polynucléaires neutrophiles, comme on peut le voir sur la Figure 7. Les mêmes axes que pour le scattergramme 40.sont désignés par les mêmes références 41, 42. This procedure will be illustrated by research from the family of eosinophils. The latter is reconstituted on a scattergram 140, or its modified version, from the family of neutrophils, as can be seen in Figure 7. The same axes as for scattergram 40. Are designated by the same references 41, 42.

Sur le scattergramme 140, les polynucléaires neutrophiles sont associés à un premier amas 146, les lymphocytes et les monocytes étant associés respectivement à des amas 144 et 145. On scattergram 140, the neutrophils are associated with a first cluster 146, the lymphocytes and the monocytes being associated with clusters 144 and 145 respectively.

La famille des polynucléaires éosinophiles est associée à un second amas 147 se présentant comme une extension vers le haut du premier amas 146, accolée à ce dernier, comme cela se produit le plus souvent en pratique. Lors d'une présence excessive d'éosineux, le premier amas 146 empiète sur le second amas 147, et ce dernier ne peut pas aisément être discerné sur le scattergramme 140. Le groupe des polynucléaires éosinophiles est alors minoritaire. La définition du groupe majoritaire des polynucléaires neutrophiles par le second module 18 produit ainsi des propriétés d'un amas d'ensemble 143, qui englobe non seulement le premier amas 146 mais aussi, de manière erronée, le second amas 147. La définition du groupe minoritaire des polynucléaires éosinophiles vise alors non seulement à définir les contours du second amas 147, mais aussi à corriger ceux du premier amas 146, assimilé à tort à l'amas d'ensemble 143. The family of eosinophils is associated with a second cluster 147 presenting itself as an upward extension of the first cluster 146, attached to the latter, as most often occurs in practice. During an excessive presence of eosinous, the first cluster 146 encroaches on the second cluster 147, and the latter cannot easily be discerned on scattergram 140. The group of eosinophilic polymorphonuclear cells is then in the minority. The definition of the majority group of neutrophils by the second module 18 thus produces properties of an overall cluster 143, which includes not only the first cluster 146 but also, erroneously, the second cluster 147. The definition of the group The minority of eosinophilic polymorphonuclear cells then aims not only to define the contours of the second cluster 147, but also to correct those of the first cluster 146, wrongly assimilated to the overall cluster 143.

Le logiciel présent dans le troisième module 19 détermine la frontière entre les premier et second amas 146 et 147. Cette détermination est menée par un processus itératif, exposé ci-après. The software present in the third module 19 determines the border between the first and second clusters 146 and 147. This determination is carried out by an iterative process, described below.

Le processus itératif modifie à chaque pas d'itération les contours d'un amas ajustable, initialisé comme l'amas d'ensemble 143, jusqu'à ce qu'il devienne approximativement confondu avec le premier amas 146. Pour ce faire, à chaque pas d'itération, on détermine le centre d'inertie de l'amas ajustable et on partage l'amas ajustable en deux parties de part et d'autre de ce centre d'inertie. Chacune des parties ayant une droite de régression, on établit les pentes respectives de ces deux droites et on compare leurs pentes. Si cellesci sont égales, on considère que l'amas ajustable est confondu avec le premier amas 146 et la frontière est ainsi déterminée. Si elles diffèrent, I'amas ajustable comprend au moins une partie du second amas 147 et on corrige l'amas ajustable à partir de la différence entre les deux pentes des droites de régression. On incrémente le pas d'itération et on reproduit les mêmes opérations jusqu'à ce que les pentes soient égales. Ceci est finalement obtenu, car l'amas 146 a une forme gaussienne. The iterative process modifies at each iteration step the contours of an adjustable cluster, initialized as the overall cluster 143, until it becomes approximately coincident with the first cluster 146. To do this, at each no iteration, the center of inertia of the adjustable cluster is determined and the adjustable cluster is divided into two parts on either side of this center of inertia. Each of the parts having a regression line, the respective slopes of these two lines are established and their slopes are compared. If these are equal, it is considered that the adjustable cluster is confused with the first cluster 146 and the border is thus determined. If they differ, the adjustable cluster comprises at least part of the second cluster 147 and the adjustable cluster is corrected from the difference between the two slopes of the regression lines. The step of iteration is incremented and the same operations are repeated until the slopes are equal. This is finally obtained, because the cluster 146 has a Gaussian form.

Le premier pas d'itération, illustré particulièrement sur la
Figure 7, va être plus précisément décrit. L'amas d'ensemble 143 a un centre d'inertie 130, de coordonnées x0 et y0, et est partagé en deux parties de part et d'autre du centre d'inertie 130. La première partie a un premier centre d'inertie 133 secondaire de coordonnées xl et y1, et une première droite de régression 131, et la seconde partie a un deuxième centre d'inertie 134 secondaire de coordonnées x2 et y2 et une seconde droite de régression 132. De plus, l'amas d'ensemble 143 est borné selon les axes 41, 42 par des valeurs respectives inférieures x3, y3 et supérieure x4, y4. On définit le point 135 comme la projection perpendiculaire du second centre d'inertie 134 sur la première droite de régression 131. En notant d la distance entre le second centre d'inertie 134 et le point 135, p1 et p2, les pentes respectives des droites de régression 131 et 132, et Dx et Dy respectivement x4-x3 et y4-y3, on calcule une ordonnée de coupure yc déterminant la frontière, de la manière suivante:
Si Dy/ Dx est inférieure à 2,1:
yc = y4 - 2 x d x P2. The first step of iteration, illustrated particularly on the
Figure 7 will be more precisely described. The overall cluster 143 has a center of inertia 130, of coordinates x0 and y0, and is divided into two parts on either side of the center of inertia 130. The first part has a first center of inertia 133 secondary of coordinates xl and y1, and a first regression line 131, and the second part has a second center of inertia 134 secondary of coordinates x2 and y2 and a second regression line 132. In addition, the cluster of set 143 is bounded along axes 41, 42 by respective values lower x3, y3 and higher x4, y4. Point 135 is defined as the perpendicular projection of the second center of inertia 134 on the first regression line 131. By noting d the distance between the second center of inertia 134 and point 135, p1 and p2, the respective slopes of regression lines 131 and 132, and Dx and Dy respectively x4-x3 and y4-y3, we calculate a cutoff yc determining the border, as follows:
If Dy / Dx is less than 2.1:
yc = y4 - 2 xdx P2.

p1
Si Dy/Dx est supérieure à 2,1:
yc = y2 - 2 x d x Dv.p1
If Dy / Dx is greater than 2.1:
yc = y2 - 2 xdx Dv.

Dx
Dans les deux cas, si la valeur calculée de yc est inférieure à y0, on lui affecte cette dernière valeur.Dx
In both cases, if the calculated value of yc is less than y0, the latter value is assigned to it.

II est possible de se limiter à ce premier pas d'itération, ou d'en effectuer un nombre déterminé, selon la précision souhaitée.  It is possible to limit oneself to this first iteration step, or to carry out a determined number thereof, according to the desired precision.

La détermination de la frontière permet d'isoler et de définir le second amas 147, et d'apporter les corrections nécessaires à la définition correcte du premier amas 146. The determination of the border makes it possible to isolate and define the second cluster 147, and to make the corrections necessary for the correct definition of the first cluster 146.

La même méthode de séparation peut être appliquée dans d'autres cas, par exemple pour séparer. d'un premier amas correspondant aux lymphocytes ou aux polynucléaires neutrophiles, un second amas de points correspondant à des amas plaquettaires ou à des cellules atypiques. The same separation method can be applied in other cases, for example to separate. a first cluster corresponding to lymphocytes or neutrophils, a second cluster of points corresponding to platelet clusters or atypical cells.

Une autre méthode de séparation peut exploiter une autre spécificité géométrique du premier amas 146, par exemple la position de son centre d'inertie, évaluée par rapport aux propriétés d'autres groupes majoritaires au moyen d'une relation mathématique. Another separation method can exploit another geometrical specificity of the first cluster 146, for example the position of its center of inertia, evaluated with respect to the properties of other majority groups by means of a mathematical relation.

De plus d'autres types d'identification de groupes minoritaires par un logiciel sont envisageables. In addition, other types of identification of minority groups by software are possible.

Selon un second mode de mise en oeuvre préféré de l'identification de groupes minoritaires, le module 19 comprend au moins un réseau neuronal 90, tel que celui représenté sur la Figure 8. According to a second preferred embodiment of the identification of minority groups, the module 19 comprises at least one neural network 90, such as that shown in FIG. 8.

Le réseau 90 reçoit des informations de base 94 sur les groupes majoritaires par des entrées 95. Les informations 94 sont réparties en plusieurs ensembles d'informations 91, 92, 93 concernant respectivement les groupes majoritaires discernés préalablement par le module 18. Chacun des ensembles d'informations 91, 92, 93 est composé des propriétés géométriques 51-55 calculées pour l'amas correspondant.The network 90 receives basic information 94 on the majority groups by inputs 95. The information 94 is divided into several sets of information 91, 92, 93 relating respectively to the majority groups discerned beforehand by the module 18. Each of the sets of 'information 91, 92, 93 is composed of the geometric properties 51-55 calculated for the corresponding cluster.

Le réseau 90 donne des résultats 100 sur l'un des groupes minoritaires à identifier, par l'intermédiaire de sorties 102. Les résultats 100 consistent avantageusement en des propriétés géométriques de l'amas de points associé à ce groupe minoritaire. Ces propriétés géométriques sont préférentiellement de même nature que celles 51-55 calculées pour les groupes majoritaires, de telle sorte que les propriétés des groupes majoritaires et minoritaires soient compatibles et puissent faire ensuite l'objet d'une identification collective de groupes par le module 19. The network 90 gives results 100 on one of the minority groups to be identified, via outputs 102. The results 100 advantageously consist of geometric properties of the cluster of points associated with this minority group. These geometric properties are preferably of the same nature as those 51-55 calculated for the majority groups, so that the properties of the majority and minority groups are compatible and can then be the subject of a collective identification of groups by the module 19 .

De manière avantageuse, les informations de base 94 concernent les trois familles lymphocytes, monocytes et polynucléaires
neutrophiles, qui sont généralement présentes dans les solutions et
constituent à elles seules la majeure partie des globules blancs. Les
résultats 100 ont alors trait à l'une des autres familles, celle-ci étant
par exemple la famille des polynucléaires éosinophiles ou des
polynucléaires basophiles.Advantageously, the basic information 94 relates to the three families of lymphocytes, monocytes and polynuclear
neutrophils, which are usually present in solutions and
alone make up the bulk of white blood cells. The
results 100 then relate to one of the other families, this one being
for example the family of eosinophils or
polynuclear basophils.

Préférentiellement, les résultats 100 peuvent aussi concerner
une famille présente en entrée dans les informations de base 94. En
effet, le choix des familles en entrée est fait a priori, sans prendre en
compte le cas particulier traité. Or, il peut s'avérer que la solution
étudiée ait un scattergramme dans lequel une de ces familles ne soit
pas associée à un amas discernable, et donc à un groupe majoritaire.Preferably, the results 100 may also relate to
a family present as input in basic information 94. In
Indeed, the choice of families as an input is made a priori, without taking into account
counts the particular case treated. Now, it may turn out that the solution
studied has a scattergram in which one of these families is not
not associated with a discernible cluster, and therefore with a majority group.

Les résultats 100 sur cette famille sont alors obtenus à partir des
informations de base 94 correspondant aux autres familles d'entrée,
ou à une partie d'entre. elles. Ainsi, dans l'exemple exposé, les
résultats 100 peuvent concerner les lymphocytes, de même que
l'ensemble d'informations 91, les données d'entrées provenant des
deux autres ensembles d'informations 92 et 93 (monocytes et
polynucléaires neutrophiles), voire d'un seul d'entre eux.The results 100 on this family are then obtained from
basic information 94 corresponding to the other input families,
or part of it. they. Thus, in the example exposed, the
100 results may relate to lymphocytes, as well as
the information set 91, the input data coming from the
two other sets of information 92 and 93 (monocytes and
neutrophils), or even just one of them.

La double présence d'une famille en entrée et en sortie peut
aussi servir à corriger la définition de l'amas correspondant, obtenue
par l'analyse de groupes.The double presence of a family in entry and exit can
also serve to correct the definition of the corresponding cluster, obtained
through group analysis.

Le réseau neuronal 90 comprend une première couche 99 d'entrée et une seconde couche 101 de sortie. La couche 99 est elle
même partagée en trois parties 96, 97, 98 recevant respectivement
des informations à partir des ensembles d'informations 91, 92, 93 par
les entrées 95. L'interconnexion entre les couches 99 et 101 est
complète.The neural network 90 comprises a first input layer 99 and a second output layer 101. Is layer 99
even divided into three parts 96, 97, 98 receiving respectively
information from information sets 91, 92, 93 by
inputs 95. The interconnection between layers 99 and 101 is
complete.

A chaque famille à identifier, correspond un réseau neuronal
90 du type défini précédemment, soumis à un apprentissage distinct.Each family to be identified has a neural network
90 of the type defined above, subject to separate training.

Les cas tests utilisés pour l'identification d'une famille donnée sont
extraits d'une base d'apprentissage d'où l'on sélectionne des fichiers
dans lesquelles cette famille n'est pas discernable. L'apprentissage de
chaque réseau différent permet la mise en place d'une matrice pour
chacune des familles auxquelles on s'intéresse. Dans l'exemple
exposé ci-dessus, on élabore donc cinq réseaux neuronaux de même type, chacun d'entre eux étant adapté à la sortie des paramètres d'une seule et même famille choisie parmi les familles des lymphocytes, monocytes, polynucléaires neutrophiles, polynucléaires éosihophiles et polynucléaires basophiles.The test cases used for the identification of a given family are
extracts from a learning base from which files are selected
in which this family is not discernible. Learning to
each different network allows the establishment of a matrix for
each of the families we are interested in. In the example
exposed above, we thus develop five neural networks of the same type, each of them being adapted to the output of the parameters of a single family chosen from the families of lymphocytes, monocytes, neutrophils, polynuclear eosihophiles and polynuclear basophils.

A l'issue de la phase d'apprentissage, les matrices élémentaires sont réunies en une seule matrice associée à un quatrième réseau neuronal 110, représenté sur la Figure 9. Les mêmes éléments que ceux de la Figure 8 y sont désignés par les mêmes références. Les informations de base 94 entrées dans le réseau 110 sont les mêmes que pour chacun des réseaux neuronaux 90 élémentaires. En revanche, le réseau 110 produit des résultats 120 par l'intermédiaire de sorties 117, ces résultats étant partagés en plusieurs ensembles de résultats 121-125 portant respectivement sur chacune des familles à étudier. Dans l'exemple considéré, ces ensembles 121-125 sont au nombre de cinq. At the end of the learning phase, the elementary matrices are combined into a single matrix associated with a fourth neural network 110, represented in FIG. 9. The same elements as those of FIG. 8 are designated there by the same references . The basic information 94 entered in the network 110 is the same as for each of the elementary neural networks 90. On the other hand, the network 110 produces results 120 via outputs 117, these results being divided into several sets of results 121-125 relating respectively to each of the families to be studied. In the example considered, these sets 121-125 are five in number.

Le réseau neuronal 110 comprend une première couche 99 d'entrée, similaire à celle du réseau neuronal 90, et une seconde couche 116 de sortie, composée de plusieurs parties 111-115 fournissant respectivement les ensembles de résultats 121-125 par les sorties 117. L'interconnexion entre les couches 99 et 116 est complète (cette interconnexion n'est représentée que partiellement sur la Figure 9).  The neural network 110 comprises a first input layer 99, similar to that of the neural network 90, and a second output layer 116, composed of several parts 111-115 respectively supplying the result sets 121-125 by the outputs 117. The interconnection between layers 99 and 116 is complete (this interconnection is only partially shown in Figure 9).

Lors de l'application du réseau neuronal 110 à l'identification de groupes minoritaires d'une composition donnée, les informations de base 94 sont rentrées dans le réseau 110 pour les amas ayant pu être définis sur le scattergramme 40 correspondant. Le réseau 110 produit alors en sortie les propriétés géométriques des amas associés aux groupes minoritaires. Ceux des résultats 120 correspondant aux familles déjà présentes en entrée sont, ou non, pris en compte, selon que l'apprentissage du réseau 110 le rend capable ou non de corriger les amas correspondants
Le réseau neuronal 110 est particulièrement avantageux, non seulement en raison de sa vitesse d'exécution mais aussi de sa souplesse d'adaptation et de sa capacité de prise en compte de cas d'apprentissage. When the neural network 110 is applied to the identification of minority groups of a given composition, the basic information 94 is entered into the network 110 for the clusters that could have been defined on the corresponding scattergram 40. The network 110 then outputs the geometric properties of the clusters associated with the minority groups. Those of the results 120 corresponding to the families already present at the input are, or not, taken into account, depending on whether the learning of the network 110 makes it capable or not of correcting the corresponding clusters
The neural network 110 is particularly advantageous, not only because of its speed of execution but also of its flexibility of adaptation and its capacity to take into account learning cases.

Le nombre de familles présentes en sortie du réseau neuronal 110 peut être plus important que celui donné à titre d'exemple, les résultats 120 comprenant, outre les cinq ensembles de résultats 121125 précédemment cités, d'autres ensembles associés par exemples aux blastes, aux érythroblastes, ou aux amas plaquettaires.  The number of families present at the output of the neural network 110 may be greater than that given by way of example, the results 120 comprising, in addition to the five sets of results 121125 previously mentioned, other sets associated for example with blasts, erythroblasts, or platelet clusters.

Une fois que les propriétés géométriques 51-55 des amas associés aux groupes minoritaires sont déterminées, les groupes minoritaires sont identifiés exactement de la même manière que les groupes majoritaires, par le module 19. Once the geometric properties 51-55 of the clusters associated with the minority groups are determined, the minority groups are identified in exactly the same way as the majority groups, by module 19.

On voit que, d'une manière générale, la définition des groupes minoritaires ne nécessite pas d'autres informations que celles correspondant à la définition des groupes majoritaires. Le troisième module 19 n'a donc besoin d'être relié qu'au deuxième module 18, et pas au premier module 17. It can be seen that, in general, the definition of minority groups does not require any other information than that corresponding to the definition of majority groups. The third module 19 therefore only needs to be connected to the second module 18, and not to the first module 17.

Cependant, dans une version améliorée du procédé d'identification selon l'invention, on exploite également l'ensemble du scattergramme 40 lors de l'analyse complémentaire. Le scattergramme 40 est par exemple utilisé à titre de contrôle sous sa forme brute. On en extrait tous les amas identifiés, de manière à faire apparaître des amas résiduels. On peut ainsi en déduire une précision d'identification. However, in an improved version of the identification method according to the invention, the entire scattergram 40 is also used during the complementary analysis. The scattergram 40 is for example used as a control in its raw form. All the clusters identified are extracted therefrom, so as to reveal residual clusters. We can thus deduce an identification precision.

Eventuellement, les amas résiduels les plus significatifs peuvent être comparés aux groupes minoritaires absents du scattergramme traité et définis par le troisième module 19, à des fins de corrélation. II est aussi envisageable que ces amas résiduels fassent à leur tour l'objet d'un traitement complet d'identification.Possibly, the most significant residual clusters can be compared with the minority groups absent from the scattergram processed and defined by the third module 19, for correlation purposes. It is also conceivable that these residual clusters are in turn the subject of a complete identification treatment.

Les exemples de réalisation présentés pour les réseaux neuronaux 65, 70, 90, 110 ne sont pas limitatifs, toute autre architecture étant a priori possible. The exemplary embodiments presented for the neural networks 65, 70, 90, 110 are not limiting, any other architecture being a priori possible.

D'autre part, toute autre méthode d'apprentissage que la backpropagation est utilisable, telle que par exemple l'auto-organisation du réseau. On the other hand, any other learning method than backpropagation can be used, such as for example the self-organization of the network.

Au lieu du capteur d'impédance 25 et du capteur laser 20 employés dans l'exemple présenté, on peut utiliser tout autre moyen de mesure, tel qu'un détecteur de radiofréquences ou d'ultrasons. Instead of the impedance sensor 25 and the laser sensor 20 used in the example presented, it is possible to use any other measurement means, such as a radiofrequency or ultrasound detector.

D'autre part, pour améliorer la richesse des informations, on peut également avoir recours à plus de deux capteurs. Au lieu d'obtenir un scattergramme à deux dimensions, on obtient ainsi un scattergramme à N dimensions, N étant le nombre de moyens de mesure. De manière opposée, on peut aussi ne s'intéresser qu'à un seul des capteurs et examiner les résultats de mesure correspondants. Dans ce cas, au lieu de reporter les mesures sur un scattergramme, le premier module 17 les fait figurer sur un histogramme en représentant le nombre de valeurs 33-35 ou 35-38 représentatives d'événements mesurés en fonction des canaux du capteur utilisé.On the other hand, to improve the wealth of information, it is also possible to use more than two sensors. Instead of obtaining a two-dimensional scattergram, we thus obtain an N-dimensional scattergram, N being the number of measurement means. Conversely, it is also possible to focus on only one of the sensors and examine the corresponding measurement results. In this case, instead of plotting the measurements on a scattergram, the first module 17 makes them appear on a histogram by representing the number of values 33-35 or 35-38 representative of events measured as a function of the channels of the sensor used.

Le procédé et le dispositif selon l'invention sont particulièrement adaptés au domaine de l'hématologie. Cependant, ils sont également applicables à l'identification de groupes de particules d'une composition quelconque.  The method and the device according to the invention are particularly suitable for the field of hematology. However, they are also applicable to the identification of groups of particles of any composition.

Claims (12)

REVENDICATIONS 1. Procédé d'identification d'au moins un groupe de particules d'une composition, selon lequel: 1. Method for identifying at least one group of particles of a composition, according to which: - on réalise par au moins un moyen de mesure (20, 25) des mesures (33-38) sur la composition, et - Measurements (33-38) on the composition are carried out by at least one measuring means (20, 25), and - on effectue une analyse de groupes sur lesdites mesures (3338), qui permet d'identifier des groupes dits majoritaires de particules, caractérisé en ce qu'on effectue, après l'analyse de groupes, une analyse complémentaire qui permet d'identifier au moins un autre groupe, dit minoritaire, à partir des propriétés des groupes majoritaires. - a group analysis is carried out on said measurements (3338), which makes it possible to identify so-called majority groups of particles, characterized in that a complementary analysis is carried out after the group analysis which makes it possible to identify at minus another group, called a minority group, based on the properties of the majority groups. 2. Procédé d'identification selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'analyse complémentaire permet de corriger la définition des groupes majoritaires. 2. Identification method according to claim 1, characterized in that the complementary analysis makes it possible to correct the definition of majority groups. 3. Procédé d'identification selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que le nombre de moyens de mesure (20, 25) étant égal à N: 3. Identification method according to one of claims 1 or 2, characterized in that the number of measuring means (20, 25) being equal to N: - on représente lesdites mesures (33-38) sur un scattergramme (40, 140) à N dimensions associées respectivement aux N moyens de mesure (20, 25), - said measurements (33-38) are represented on a scattergram (40, 140) with N dimensions associated respectively with the N measurement means (20, 25), - on identifie les groupes majoritaires en discernant sur le scattergramme (40, 140) des amas (44-48, 143-145) de points et en déterminant leurs correspondances avec des familles de particules. - the majority groups are identified by discerning on the scattergram (40, 140) clusters (44-48, 143-145) of points and determining their correspondences with families of particles. 4. Procédé d'identification selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'avant l'analyse de groupes, on transforme le scattergramme établi (40) en un scattergramme modifié (49) par une méthode de dilatation-érosion, dans laquelle lors d'une première opération de dilatation, on affecte à chaque point du scattergramme établi (40) une intensité égale à l'intensité maximale dans un premier voisinage dudit point, et lors d'une seconde opération d'érosion, on affecte à chaque point du scattergramme ainsi traité une intensité égale à l'intensité minimale dans un second voisinage dudit point. 4. Identification method according to claim 3, characterized in that before the group analysis, the established scattergram (40) is transformed into a modified scattergram (49) by a dilation-erosion method, in which during '' a first dilation operation, we assign to each point of the established scattergram (40) an intensity equal to the maximum intensity in a first vicinity of said point, and during a second erosion operation, we assign to each point of the scattergram thus treated an intensity equal to the minimum intensity in a second vicinity of said point. 5. Procédé d'identification selon l'une des revendications 3 ou 4, caractérisé en ce que pour définir au moins un des groupes minoritaires à partir d'un groupe majoritaire, ledit groupe majoritaire étant associé à un amas d'ensemble (143) comprenant un premier amas (146) ayant une spécificité géométrique et un second amas (147) accolé au premier amas (146) le long d'une frontière, le second amas (147) étant associé audit groupe minoritaire, on détermine la frontière entre les amas (146, 147) lors de l'analyse complémentaire de manière itérative et au moyen d'un amas ajustable, en initialisant ledit amas ajustable à l'amas d'ensemble (143), en calculant un écart (d) de propriétés géométriques de l'amas ajustable à ladite spécificité géométrique et en modifiant l'amas ajustable à partir dudit écart (d), le calcul d'écart et l'ajustement étant itérés de façon à minimiser ledit écart (d), I'amas ajustable étant alors approximativement confondu avec le premier amas (146). 5. Identification method according to one of claims 3 or 4, characterized in that to define at least one of the minority groups from a majority group, said majority group being associated with an overall cluster (143) comprising a first cluster (146) having a specific geometry and a second cluster (147) attached to the first cluster (146) along a border, the second cluster (147) being associated with said minority group, the border between the cluster (146, 147) during the complementary analysis iteratively and by means of an adjustable cluster, by initializing said adjustable cluster with the overall cluster (143), by calculating a difference (d) of geometric properties of the adjustable cluster to said geometrical specificity and by modifying the adjustable cluster from said deviation (d), the deviation calculation and the adjustment being iterated so as to minimize said deviation (d), the adjustable cluster being then approximately confused with ec the first cluster (146). 6. Procédé d'identification selon la revendication 5, caractérisé en ce qu'à chaque pas d'itération, I'amas ajustable (143) ayant un centre d'inertie (130) et étant partagé en deux parties (146, 147) de part et d'autre dudit centre d'inertie (130), chacune desdites parties (146, 147) ayant une droite de régression (131, 132), on établit les pentes desdites droites (131, 132) et on calcule la différence entre lesdites pentes, ledit écart (d) étant exprimé par ladite différence, le calcul d'écart et l'ajustement étant itérés de façon à ce que lesdites pentes soient égales. 6. Identification method according to claim 5, characterized in that at each iteration step, the adjustable cluster (143) having a center of inertia (130) and being divided into two parts (146, 147) on either side of said center of inertia (130), each of said parts (146, 147) having a regression line (131, 132), the slopes of said lines (131, 132) are established and the difference is calculated between said slopes, said difference (d) being expressed by said difference, the deviation calculation and the adjustment being iterated so that said slopes are equal. 7. Procédé d'identification selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour l'identification des groupes minoritaires, on utilise un réseau neuronal (90, 110) comportant des entrées (95) et au moins une sortie (102, 117), les entrées (95) recevant des données (94) représentatives des propriétés des groupes majoritaires et les sorties (102, 117) fournissant des informations (100, 120) sur au moins un des groupes minoritaires. 7. Identification method according to any one of the preceding claims, characterized in that for the identification of minority groups, use is made of a neural network (90, 110) comprising inputs (95) and at least one output (102 , 117), the inputs (95) receiving data (94) representative of the properties of the majority groups and the outputs (102, 117) providing information (100, 120) on at least one of the minority groups. 8. Procédé d'identification selon la revendication 7, caractérisé en ce que dans ledit réseau neuronal (90, 110), certains groupes sont présents à la fois en entrée (94) et en sortie (100, 120). 8. Identification method according to claim 7, characterized in that in said neural network (90, 110), certain groups are present both at the input (94) and at the output (100, 120). 9. Procédé d'identification selon la revendication 8, caractérisé, en ce que lesdites particules étant des cellules sanguines, les groupes d'entrée (94) comprennent les lymphocytes (44), les monocytes (45) et les polynucléaires neutrophiles (46), et les groupes  9. Identification method according to claim 8, characterized in that said particles being blood cells, the input groups (94) include lymphocytes (44), monocytes (45) and neutrophils (46) , and groups de sortie (100, 120) comprennent lesdits groupes (44-46) d'entrée (94) output (100, 120) include said input groups (44-46) (94) ainsi que les polynucléaires éosinophiles (47) et les polynucléaires as well as polynuclear eosinophils (47) and polynuclear basophiles. basophils. 10. Procédé d'identification selon la revendication 3 et selon 10. Identification method according to claim 3 and according to l'une quelconque des revendications 7 à 9,. caractérisé en ce que any one of claims 7 to 9 ,. characterized in that lesdites propriétés des groupes majoritaires sont des propriétés said properties of majority groups are properties géométriques (51-55) desdits amas (44-48, 143-145) de points et geometric (51-55) of said clusters (44-48, 143-145) of points and lesdites informations (100, 120) sur les groupes minoritaires sont des said information (100, 120) on minority groups is propriétés géométriques d'amas (44-48, 146, 147) de points geometric properties of points (44-48, 146, 147) correspondant aux groupes minoritaires sur le scattergramme (40, 140).  corresponding to the minority groups on the scattergram (40, 140). 11. Procédé d'identification selon la revendication 10, 11. Identification method according to claim 10, caractérisé en ce que le nombre N de moyens de mesure (20, 25) characterized in that the number N of measuring means (20, 25) étant égal à 2 et lesdits amas (44-48, 143-147) de points ayant chacun being equal to 2 and said clusters (44-48, 143-147) of points each having un centre d'inertie (56), une droite de régression (57), un grand axe a center of inertia (56), a regression line (57), a major axis (58) et un petit axe (59), lesdites propriétés géométriques dudit amas (58) and a minor axis (59), said geometric properties of said cluster (46) appartiennent à un ensemble comprenant les coordonnées (51, (46) belong to a set comprising the coordinates (51, 52) de son centre d'inertie (56), la pente (53) de sa droite de 52) from its center of inertia (56), the slope (53) from its straight line régression (56), et son étalement (54, 55) suivant respectivement son regression (56), and its spread (54, 55) respectively according to its grand axe (58) et son petit axe (59). major axis (58) and its minor axis (59). 12. Dispositif d'identification d'au moins un groupe de 12. Device for identifying at least one group of particules d'une composition, comprenant au moins un moyen de mesure (20, 25) permettant. d'effectuer les mesures (33-38) sur la particles of a composition, comprising at least one measuring means (20, 25) allowing. perform the measurements (33-38) on the composition, une unité de traitement (2) apte à exploiter les mesures composition, a processing unit (2) capable of processing the measurements pour en extraire des informations sur au moins un groupe de la to extract information from at least one group in the composition, I'unité de traitement (2) comprenant un module d'analyse composition, the processing unit (2) comprising an analysis module de groupes (18), qui permet d'identifier des groupes dits majoritaires groups (18), which identifies so-called majority groups de particules, caractérisé en ce que l'unité de traitement (2) comprend of particles, characterized in that the processing unit (2) comprises aussi un module d'analyse complémentaire (19), qui permet d'identifier also a complementary analysis module (19), which makes it possible to identify au moins un autre groupe, dit minoritaire à partir de propriétés des at least one other group, called minority, from properties of groupes majoritaires.  majority groups.