Présenter une méthode de reconstruction généralisée d’images IRM permettant de corriger les erreurs d’encodage spatial induites par le mouvement, à l’aide d’un modèle de déformations non-rigide s’appuyant sur des données physiologiques.

Des images d’une plate-forme de test comprenant un fantôme immobile et un mobile (translations de 5mm en droite – gauche et de 30mm en cranio-caudal toutes les 5s) ont été réalisées avec une séquence d’écho de spin rapide synchronisée à l’ECG, avec inversion-récupération et plusieurs excitations, avec une antenne multiéléments en réseau phasé. Les informations de mouvements ont été enregistrées sur un PC puis utilisées pour reconstruire les données brutes grâce à l’algorithme GRICS. Ensuite, cette séquence a été testée sur des volontaires sains.

La reconstruction avec GRICS permet de s’affranchir des artéfacts fantômes générés par les mouvements par rapport à la reconstruction standard. En outre, les critères de qualité étaient tous meilleurs avec notre méthode (entropie, critères de similarité), avec comme référence l’image statique pour le fantôme et l’apnée chez les sujets sains.

Cet algorithme de reconstruction généralisée permet de s’affranchir des mouvements respiratoires et cardiaques en IRM, et pourrait être appliqué à toutes les séquences 2D voire 3D puisqu’il ne nécessite pas de modification de la séquence elle-même.