Nous présentons une méthodologie interprétable pour regrouper des sujets souffrant de cancer, basée sur des attributs extraits d'images numériques de leurs biopsies. Nous proposons d'analyser des répartitions cellulaires à l'aide d'histogrammes, et de comparer les sujets via ceux-ci. Nous décrivons ici la méthodologie pour définir ces histogrammes et les exploiter à des fins de clustering. Nous illustrons notre approche sur une base de données de tissus colorés à l'hématoxyline et à l'éosine de sujets atteints d'un adénocarcinome pulmonaire de stade I, où nos résultats coincident avec les connaissances existantes en matière d'estimation du pronostic de survie, avec une confiance statistique élevée.