Simulation des méthodes de reconstruction appliquées en imagerie parallèle.

Abstract

Ce travail de projet de fin d’études consiste à développer des méthodes de reconstruction pour l’IRM parallèle avec l’introduction de contrainte pour régulariser le problème d’inversion. La question qui se pose en IRM classique est la recherche du meilleur compromis entre le rapport signal sur bruit et le temps, de ce fait l’IRM parallèle résout ce problème par sa rapidité et la reconstruction fidèle de l’image à partir des données sous-échantillonnées d’espace k. Quatre méthodes ont été proposées dans cet axe, la méthode SENSE qui sert à combiner les images bobines repliées avec la carte de sensibilité afin d’avoir une image dépliée. La méthode GRAPPA qui fait le remplissage d’espace k grâce aux poids calculés par les lignes d’autocalibration. La méthode SPIRIT qui représente un problème inverse régi par les deux contraintes de cohérences, cohérence de calibration et cohérence de données. Et enfin la méthode ESPIRIT qui utilise des cartes de sensibilité trouvées à partir de la décomposition en valeur singulière de la matrice de calibration. Les résultats montrent que la reconstruction GRAPPA 1D et SENSE 1D présentent une insuffisance qui sera récupérée par l’implémentation d’autres méthodes telles que la méthode SPIRIT, ESPIRIT, GRAPPA 2D et SENSE 2D. Les méthodes de régularisation sont très importantes pour avoir un problème bien posé.