Caractérisation et modélisation des potentiels induits par les commutations des gradients de champ magnétique sur les signaux électrophysiologiques en IRM

• Main Author: El Tatar, Aziz
• Language: FRE
• Published: Université de Technologie de Compiègne 2013
• Subjects: [SDV:MHEP] Life Sciences/Human health and pathology; [SDV:MHEP] Sciences du Vivant/Médecine humaine et pathologie; [SPI:OTHER] Engineering Sciences/Other; [SPI:OTHER] Sciences de l'ingénieur/Autre; IRM; Potentiels induits; Modélisation et caractérisation des signaux; Signaux EPS; Etude expérimentale; Commutation des gradients de champs magnétiques
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00869185; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/86/91/85/PDF/These_UTC_Aziz_El_Tatar.pdf

Les développements récents des techniques IRM engendre des sources de potentiels induits qui " polluent " les signaux électrophysiologiques, utilisé simultanément en IRM pour surveiller le patient et synchroniser les images. Le système élaboré dans ce travail est compose de deux modules " émetteur-récepteur " IRM-compatibles. Le premier permet d'introduire dans le tunnel d'IRM des signaux EPS dont on connait les caractéristiques. Les signaux sont injectés dans un tissu conducteur placé dans le tunnel. Le second module permet de recueillir les signaux après leur contamination par les artéfacts générés par les séquences d'imagerie. Il comporte 20 canaux répartis en quatre bandes fréquentielles (40, 80, 160 et 350 Hz). Des mesures du potentiel induit ont été réalisées en environnements 1,5 T et 3 T. Nous pouvons ainsi analyser les modifications des paramètres des signaux selon les séquences, mais aussi à l'intérieur des différentes bandes de fréquences. Dans ce travail, nous présentons une caractérisation et modélisation des potentiels induits par les commutations de gradients de champ magnétique recueilli par notre dispositif expérimental. La caractérisation et la modélisation permettent d'obtenir des informations pertinentes à prendre en compte pour l'élaboration des algorithmes de filtrage efficaces et robustes.