Traitement numérique des signaux et identification de systèmes RMN ; Conception et développement d'un imageur pour l'IRM dédiée à bas champ

• Main Author: Asfour, Aktham
• Language: FRE
• Published: 2002
• Subjects: [SPI] Engineering Sciences; RMN; IRM dédiée; récepteur numérique; traitement numérique du signal; bas champ; identification non linéaire
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00473212; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/47/32/12/PDF/Scan_These_Asfour.pdf

Le travail présenté dans ce manuscrit porte, dans sa première partie, sur la conception et le développement d'un nouvel imageur numérique d'IRM à bas champ permettant l'amélioration du rapport signal sur bruit (RSB). Cet imageur est architecturé autour d'un procéssus de signal (DSP) offrant plus de flexibilité dans le traitement du signal et la reconstruction de l'image. L'originalité de l'instrumentation développée réside principalement dans la spécification et l'intégration d'un récepteur et d'un synthétiseur de fréquences entièrement numériques. Le choix de cette solution numérique est argumenté par le besoin d'élaborer un imageur peu onéreux et de faible encombrement pouvant être facilement intégré dans tout environnement aussi bien médical qu'industriel. L'évaluation des caractéristiques du système atteste qu'une amélioration d'environ 20 dB du RSB par rapport aux systèmes analogiques conventionnels est obtenues. Le potentiel de l'imageur numérique est démontré à travers les premières images obtenues par la séquence d'écho de gradient. La deuxième partie de ce travail traite la problématique de l'identification non linéaire des systèmes RMN à l'aide des techniques du filtrage adaptatif. L'objectif étant de permettre la prise en compte de la non linéarité de tels systèmes dans le traitement et l'analyse, jusqu'à présent linéaires, du signal RMN. Deux modèles décrivant cette non linéarité sont ainsi exposés et comparés. Il est démontré que le modèle du filtre non linéaire à réponse impulsionnelle infinie (RII) permet des performances similaires au filtre de Volterra avec un nombre moins élevé de coefficients.