L’imagerie par résonance magnétique (IRM) cardiaque devient un outil essentiel pour le diagnostic des pathologies cardiaques. Cette technique est très dépendante de la qualité de l’électrocardiogramme (ECG) et de la synchronisation des séquences d’acquisition IRM. Notre objectif a été de développer un capteur ECG « intelligent » totalement compatible avec l’environnement électromagnétique de l’IRM afin de : (1) permettre une synchronisation fiable des séquences IRM en incluant le traitement des troubles du rythme et les patients ayant des ECG de faible amplitude ; et (2) permettre un monitorage continu des patients pour tous types de séquences IRM. Pour atteindre ces objectifs, des capteurs ECG et de mesure de champ magnétique en 3D ont été développés en technologie microélectronique, auxquels nous avons associé un capteur pour la mesure des mouvements respiratoires. Ces derniers représentent correctement la respiration du patient permettant un meilleur contrôle de l’acquisition et de la reconstruction en IRM. Les circuits conçus sont totalement amagnétiques et peuvent donc être placés directement dans le champ de vue de l’IRM. La création d’une base de données ECG a été nécessaire pour mettre en œuvre et évaluer de nouvelles méthodes de traitement de signal comme des techniques de séparation de sources, de décomposition en ondelettes et des approches bayésiennes. Grâce à ces méthodes, il a été possible de supprimer la majorité des artéfacts sur l’ECG pour un meilleur diagnostic et une très bonne synchronisation des séquences. En revanche, les méthodes de classification des troubles du rythme en IRM n’ont pas encore été complètement développées.

Cardiac magnetic resonance imaging (MRI) has become an essential tool to diagnose several cardiac diseases. This technique is highly dependant on the accuracy of electrocardiogram (ECG) signals and on the sequence synchronization algorithm. Our goal was the development of a smart MR ECG, totally compatible with the MR environment for: (1) robust synchronization of MR sequences, including cases of pathologic ECG, rhythmic disorders, low amplitude ECG for patients who are excluded nowadays and (2) safe and continuous patient monitoring working for all MR examinations with detection of emergency situations. To achieve these objectives, an ECG amplifier and a 3D magnetic field sensor have been developed in microelectronic technology (chip). We have associated motion sensors to acquire respiration displacement during an MRI exam. These sensors give a correct representation of the patient breathing allowing advanced image reconstruction methods. The designed microelectronic circuits are totally non magnetic, and can be placed in the imaging field of view. A dedicated ECG database was created to evaluate and validate new signal processing techniques as, independent component analysis, wavelet decomposition and Bayesian approaches. These methods allow to remove almost all artifacts on the ECG signal to achieve a better diagnosis and smart sequence synchronization. Classification of rhythmic disorder was not totally achieved.