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Thèse soutenue

Construction d'un modèle et d'une méthode de filtrage de signaux de RMN par une approche probabiliste : Applications à la spectroscopie proton 1H simple volume

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Auteur / Autrice : David Chéchin
Direction : Yves Darlas
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Traitement du signal et des images
Date : Soutenance en 2001
Etablissement(s) : Caen

Résumé

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L'objectif essentiel de ces travaux est de proposer et d'appliquer une méthode de traitement des données de spectroscopie RMN à faible rapport signal sur bruit. Une modélisation de la réponse d'un monochromat est proposée et adaptée aux signaux acquis avec les séquences de spectroscopie cérébrale proton simple volume SVS, STEAM et PRESS sur des imageurs cliniques à 1,5 Tesla. Cette modélisation permet d'introduire un paramètre supplémentaire caractérisant les effets de l'hétérogénéité spatiale du champ magnétique principal B0. L'expression analytique du modèle propose de rendre compte de ces effets en considérant que la distribution du champ est assimilable à une gaussienne, paramétrée par le temps T*2. L'effet de l'hétérogénéité est également perçu selon une approche probabiliste où les signaux sont donc considérés comme des processus aléatoires. La conception de filtres optimaux est alors proposée à partir des équations de Wiener-Hopf. Une étude sur des objets-tests est réalisée pour servir de support à la validation de la méthode de traitement et de filtrage. Un objet-test, dit de perfusion, est élaboré pour réaliser une étude de variation de concentration par ces méthodes. Une seconde étude sur des données de spectroscopie fonctionnelle utilise ces deux méthodes. Enfin un premier aperçu de l'application du traitement est utilisé sur des données d'imagerie spectroscopique acquises avec ces mêmes séquences.