Brevet FR2923598A1 — publié le 20090515

PROCEDE DE RECONSTRUCTION D'UN SIGNAL A PARTIR DE MESURES EXPERIMENTALES PERTURBEES ET DISPOSITIF DE MISE EN OEUVRE La présente invention concerne un procédé et un dispositif d'acquisition et de reconstruction d'un signal à partir de mesures expérimentales perturbées. DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne les domaines de la Résonance Magnétique, notamment mais pas uniquement, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM), la Spectroscopie par Résonance Magnétique Nucléaire (RMN) et l'Imagerie Médicale, dans cette dernière notamment mais pas uniquement la tomographie. Elle concerne plus particulièrement, mais non exclusivement, l'acquisition, la reconstruction et l'obtention d'images en IRM. Elle concerne plus particulièrement, mais non exclusivement, l'acquisition, la reconstruction et l'obtention d'images en IRM de sujets ou d'objets en mouvement pendant l'acquisition pour la correction des perturbations engendrées par ces dits mouvements. L'invention peut également être mise en oeuvre pour d'autres modalités ou un signal est reconstruit à partir de mesures, notamment mais pas uniquement, 25 d'autres modalités d'imagerie médicale, par exemple en échographie ou en tomographie. L'invention peut également être mise en oeuvre pour la correction d'autres perturbations, notamment mais pas uniquement, l'établissement de cartes de sensibilité en IRM parallèle, la correction d'artéfacts dans les acquisitions de type � imagerie écho planaire � (EPI) en IRM, la correction des hétérogénéités dans les acquisitions IRM, ainsi que pour la correction d'autres artéfacts engendrés par une perturbation lors de mesures expérimentales. L'invention peut également être mise en oeuvre pour modifier le processus d'acquisition de façon adaptative, c'est-à-dire modifier pendant l'acquisition, notamment mais pas uniquement, la résolution de l'acquisition IRM, le réglage des bobines de correction des hétérogénéités de champ magnétique ou les gradients de champs magnétique pendant l'émission de la radio fréquence par les antennes. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique radiologique non invasive basée sur le phénomène physique de résonance magnétique nucléaire (RMN). L'acquisition IRM d'images du corps humain consiste en une répétition d'une ou plusieurs expériences de RMN élémentaires, soit une succession d'excitations/acquisitions, chacune de ces expériences permettant de recueillir une partie de l'information image, codée par exemple en fréquence (acquisition dans l'espace de Fourier). Ce processus est séquentiel par nature, et donc relativement lent. 2 L'imagerie adaptative est l'ensemble des techniques permettant d'adapter le processus d'imagerie au patient, afin de tenir compte de la physiologie et du mouvement du patient ou de ses organes. Dans le contexte de l'imagerie du corps humain, et en particulier en imagerie cardiaque et abdominale, le temps d'acquisition est souvent le facteur limitant. Les mouvements du patient en sont très souvent la cause principale. En cas de mouvement pendant l'acquisition, l'hypothèse implicite d'invariance de la distribution de protons imagée n'est plus vraie. Ceci engendre des dégradations de l'image. Ces dégradations sont appelées artéfacts, et peuvent rendre difficile, voire impossible, l'interprétation de l'image, et donc le diagnostic. Les mouvements du patient peuvent être de natures diverses : mouvements respiratoires, battement cardiaque, pulsations des vaisseaux. Outre la physiologie, des mouvements fortuits peuvent survenir, tels que des déplacements de la tête ou des mouvements résiduels lors d'apnées imparfaites. Enfin certains patients ne sont pas en mesure de tenir les apnées demandées (difficultés respiratoires), et d'autres peuvent être non-coopératifs (enfants). La nécessité d'obtenir une résolution suffisante implique de construire une image à partir de plusieurs acquisitions, le nombre d'acquisitions dépendant directement de la résolution nécessaire. Chaque acquisition représente une partie de l'information image à reconstituer. Dans le cas de mouvements physiologiques lents au regard de la durée nécessaire à chacune de ces acquisitions élémentaires, c'est la combinaison des différentes acquisitions qui se fait de façon inconsistante. Ces perturbations sont alors appelées inter-acquisitions, et engendrent des artéfacts de type flou ou � fantômes � dans l'image reconstruite. On connaît dans l'état de la technique des solutions s'appuyant sur les données issues de capteurs externes, tels que des ceintures respiratoires ou l'électrocardiogramme (ECG), afin d'introduire des informations de mouvements a priori dans les processus d'acquisition et de reconstruction IRM. Ces capteurs fournissent en effet des informations précieuses, disponibles pendant toute la durée de l'examen IRM, et sont déjà utilisées en pratique clinique pour le monitorage du patient (rythme cardiaque, suivi des apnées...) et également pour la synchronisation cardiaque (détection des ondes R de l'ECG). Une première solution pour parer à l'apparition d'artéfacts dans une image IRM lors de la reconstruction de données corrompues par le mouvement consiste simplement à supprimer les données corrompues par le mouvement. Le jeu de données ainsi sous-échantillonné peut être reconstruit à l'aide de l'imagerie parallèle. Cette méthode n'est applicable que lorsque ces données corrompues sont en petit nombre. Une deuxième solution consiste à vérifier la qualité des données lors de l'acquisition par exemple par l'utilisation d'écho navigateurs, et à répéter l'acquisition jusqu'à obtention d'un ensemble de données correctes. Cette méthode allonge de manière importante le processus d'acquisition. Une troisième solution consiste, plutôt que de rejeter les données corrompues, à les corriger. L'état de la technique connaît à ce titre plusieurs procédés de reconstruction généralisée, dans lesquels la chaîne d'encodage spatial est modélisée par un ensemble d'opérateurs linéaires. La formulation dans [Batchelor et al. , 2005, � Matrix description of general motion correction applied to multishot images �, Magn Reson Med, 54(5), 1273-1280] décrit une chaîne d'encodage spatial comprenant des mouvements arbitraires dans le champ de vue au cours de l'acquisition. La formulation dans [Pruessmann et al., 2001, � Advances in Sensitivity Encoding With Arbitrary k-Space Trajectories �] décrit une chaîne d'encodage spatial comprenant l'acquisition multi-antennes (la théorie de l'imagerie parallèle). Ces deux formulations peuvent être combinées dans un processus d'acquisition avec mouvement, qui s'écrit alors sous la forme d'une équation linéaire à inverser. L'inversion est théoriquement possible à condition que le signal IRM soit conservé dans le champ de vue au cours de l'acquisition. La réalisation pratique de la reconstruction généralisée nécessite la connaissance a priori du mouvement. La solution décrite dans le brevet US 6,341,179 vise un procédé de reconstruction pour la réduction d'artéfacts sur des images physiologiques. La technique décrite est totalement automatique, et ne nécessite pas d'information autre que le jeu de données brutes. Le mouvement se produisant pendant l'acquisition est décrit par un petit nombre de paramètres (translations, rotations... à chaque temps d'acquisition). L'invention consiste ensuite à rechercher ces paramètres en optimisant une fonction de coût quantifiant la qualité de l'image reconstruite. L'entropie de Shannon est proposée pour cela, puisque la présence d'artéfacts augmente la dispersion du signal, et donc l'entropie de l'image. Le principal inconvénient de cette solution réside dans le nombre de paramètres qu'il convient de choisir pour décrire le mouvement. Les résultats sont démontrés en imagerie neurologique uniquement, avec correction de mouvements rigides, donc non complexes, de la tête. Une description du mouvement plus fine que de simples rotations et translations nécessiterait un nombre très grand de paramètres. Le choix d'un critère comme l'entropie conduit à la résolution d'un problème non-linéaire difficile à optimiser, en particulier dans un espace de dimension élevée. II a également été proposé dans le brevet US 7,030,609 un procédé de reconstruction s'appuyant sur un schéma d'acquisition particulier de l'espace K. L'espace K est un outil de représentation mathématique bien connu en IRM. Il correspond à l'espace réciproque de l'espace image, de type espace de Fourier, dans lequel les données expérimentales servant à la reconstruction de l'image sont recueillies. Selon le brevet US 7,030,609, l'acquisition se fait selon un rectangle de données passant par le centre de l'espace K, appelé une pale, auquel on applique une rotation au cours du temps. Dans cette configuration, les données centrales de l'espace K sont acquises à chaque pale. Ceci permet de reconstruire une image basse résolution correspondant à chaque temps d'acquisition. II est supposé que le mouvement est négligeable pendant l'acquisition d'une pale. L'invention propose de rechercher des paramètres de translations et rotations permettant de recaler les images basse résolution ainsi constituées. Les paramètres trouvés sont ensuite utilisés pour corriger l'ensemble du jeu de données brutes. Ceci est possible car les transformations affines (telles que les translations et rotations globales), se produisant dans le domaine image, équivalent à des transformations affines dans le domaine spectral (dans l'espace K). La technique est donc intrinsèquement limitée aux transformations affines. Cette solution présente l'inconvénient de ne pas permettre une liberté de rotation du plan de coupe, du fait de la rotation des directions de fréquence et de phase au cours de la séquence. Le champ de vue représentant la bande passante de l'acquisition de l'espace K, un signal à l'extérieur du champ de vue sera donc en dehors de la bande passante d'acquisition. Le théorème de Shannon est alors invalidé, et l'image sera repliée. La publication [Batchelor et al. , 2005, � Matrix description of general motion correction applied to multishot images �, Magn Reson Med, 54(5), 1273-1280] divulgue un procédé de reconstruction dans le cas d'un mouvement � arbitraire �. En supposant que les champs de déplacements sont connus, il est possible de réécrire le problème d'acquisition IRM avec mouvement à l'aide d'un formalisme matriciel. Dans cette formulation discrète, tous les opérateurs intervenant sont linéaires. L'objet initial subit des déformations qui peuvent être modélisées, à un instant d'acquisition, par un opérateur de transformation spatiale. Puis l'objet est encodé spatialement (à l'aide du système de gradients), de façon à réaliser l'acquisition dans l'espace de Fourier. Une partie seulement des données est acquise à chaque acquisition, ce qui peut être représenté par un opérateur de trajectoire de parcours de l'espace K. Le problème majeur d'une telle solution est qu'elle nécessite la connaissance a 25 priori des matrices de transformation spatiale, c'est-à-dire du mouvement. Enfin, la publication [Bammer et al., 2007, � Augmented Generalized SENSE Reconstruction to Correct for Rigid Body Motion �, Magn. Reson. Med., 57(1), 90-102] décrit un procédé de reconstruction reformulé sous un autre angle. Comme évoqué, les transformations affines sont changées en des transformations affines au cours d'une transformée de Fourier. Si l'on suppose que l'objet imagé subit de telles transformations, et que la trajectoire d'acquisition dans l'espace k est fixée, alors il est équivalent de considérer que c'est l'objet qui est fixe, et que c'est la trajectoire d'acquisition qui est déformée. L'inconvénient d'une telle solution est que cette propriété n'est vraie que pour des transformations affines, donc la méthode est limitée à des transformations affines. Ainsi les solutions proposées dans l'état de la technique sont limitées en nombre de données corrompues par le mouvement, en type de transformations applicables, ainsi qu'en nombre de degrés de liberté, rendant alors ce type de procédé inapplicable pour des mouvements complexes (par exemple non affines). De plus, la résolution est limitée par la nécessité d'une connaissance a priori du mouvement. OBJET DE L'INVENTION Le but de la présente invention est de remédier aux inconvénients de l'état de la technique antérieure, en proposant un moyen de reconstruire un signal, par exemple une image, et de déterminer un modèle de la chaîne d'acquisition, par exemple du sujet dans le système d'IRM, incluant des perturbations de l'acquisition, telles que des mouvements physiologiques, directement à partir des données expérimentales corrompues. En présence de sources de perturbation du problème de reconstruction d'un signal à partir de données expérimentales, par exemple en présence de mouvements physiologiques élastiques, l'invention permet de réduire l'effet de ces perturbations sur la reconstruction du signal. Pour ce faire, l'invention propose un modèle des perturbations, par exemple un modèle paramétrique décrivant les mouvements physiologiques élastiques à partir de données expérimentales issues de capteurs de mouvements, construit afin d'inclure les perturbations dans le problème de reconstruction du signal. Le modèle paramétrique décrivant les perturbations est alors couplé selon l'invention à un modèle paramétrique simulant le signal sans perturbation à reconstruire. Il s'agit de deux modèles que l'invention se propose d'optimiser de manière couplée. À cet effet, la présente invention propose un procédé d'acquisition de mesures expérimentales perturbées d'un phénomène physique et de reconstruction d'un signal ponctuel représentant ce phénomène physique, selon au moins une dimension, pouvant varier pendant l'acquisition des mesures expérimentales, utilisant au moins un modèle de simulation d'au moins une chaîne d'acquisition de ces mesures expérimentales comportant au moins une perturbation, et au moins un modèle de chaque perturbation de chaque chaîne d'acquisition, chaque modèle de perturbation étant déterminé au moins à partir des mesures elles-mêmes, caractérisé en ce que les modèles de simulation et de perturbation comportent des paramètres ajustables dépendants des conditions expérimentales, au moins un paramètre ajustable d'un desdits modèles étant couplé à au moins un paramètre ajustable de l'autre modèle, et en ce que ces paramètres ajustables sont optimisés de manière couplée. Selon des modes particuliers de réalisation : - l'optimisation couplée desdits paramètres ajustables desdits modèles de simulation et de perturbation est réalisée en utilisant une fonction de coût de quantification du niveau de perturbation du signal et/ou des paramètres ajustables desdits modèles. - l'optimisation couplée desdits paramètres desdits modèles de simulation et de perturbation est réalisée en utilisant une fonction de coût quantifiant l'écart entre au moins une partie du signal issu des mesures expérimentales et au moins une partie 15 du signal correspondant reconstruit par au moins un modèle de simulation. - l'optimisation couplée desdits paramètres desdits modèles de simulation et de perturbation comprend au moins une étape de minimisation d'un résidu de reconstruction défini comme l'écart entre au moins une partie du signal issu des 20 mesures expérimentales et au moins une partie du signal correspondant reconstruit par au moins un modèle de simulation. - l'optimisation desdits paramètres dudit modèle de simulation est réalisée par une méthode de résolution de problème inverse, en prenant pour entrées les mesures 25 expérimentales et en résolvant le problème inverse par symétrie hermitienne. - l'optimisation desdits paramètres dudit modèle de simulation est réalisée par une méthode de résolution de problème inverse, en prenant pour entrées les mesures expérimentales et en résolvant le problème inverse par une méthode itérative de Krylov, choisie parmi le gradient conjugué, le Résidu Minimal Généralisé (GMRES) et le gradient biconjugué. - l'optimisation desdits paramètres dudit modèle de simulation est réalisée par une méthode de résolution de problème inverse, en prenant pour entrées les mesures expérimentales et en résolvant le problème inverse par au moins une méthode de régularisation. - au moins une méthode de régularisation est une méthode de régularisation de Tikhonov. - au moins une méthode de régularisation est une méthode de contrainte sur la variation totale. - au moins une méthode de régularisation est une méthode de régularisation établie 20 par le gradient spatial desdits paramètres du modèle de perturbation et par le résidu de reconstruction du modèle de perturbation. - l'optimisation des paramètres d'au moins un des modèles de perturbation est réalisée par une méthode de résolution de problème inverse, en prenant pour 25 entrée le résidu de reconstruction obtenu lors de l'optimisation desdits paramètres15 dudit modèle de simulation. -ladite optimisation couplée desdits paramètres desdits modèles de simulation et de perturbation est répétée selon une itération primaire de l'optimisation des 5 paramètres, régie par une condition d'arrêt. - la condition d'arrêt est établie par la différence entre lesdits résidus de différence lors de deux incrémentations distinctes de l'itération primaire de l'optimisation des paramètres. - lesdites deux incrémentations distinctes sont la dernière et l'avant-dernière incrémentations de l'itération primaire de l'optimisation des paramètres effectuée. - ladite condition d'arrêt est établie par un nombre d'itérations prédéterminé. - ladite condition d'arrêt est établie par une valeur minimale prédéterminée du résidu. - ladite optimisation couplée desdits paramètres desdits modèles de simulation et 20 de perturbation est répétée selon une itération secondaire multi-résolutions, établie sur la base d'un niveau de résolution du signal à reconstruire. - le niveau de résolution initial est dérivé de données issues de mesures expérimentales provenant d'au moins un capteur externe ou d'informations 25 prédéterminées. 12 10 15 - l'incrémentation du niveau de résolution est effectuée en doublant ledit niveau de résolution. - au moins un modèle de simulation est un opérateur de simulation s'appliquant sur un signal, cet opérateur se décomposant en une combinaison d'au moins un opérateur choisi parmi un opérateur de transformation spatiale, un opérateur de sensibilité d'antenne de réception radio-fréquence, un opérateur d'encodage et un opérateur d'échantillonnage. - l'opérateur de simulation d'au moins un modèle de simulation est de comportement linéaire. - la transformation spatiale d'au moins un opérateur de transformation spatiale est 15 de comportement affine. - la transformation spatiale d'au moins un opérateur de transformation spatiale est de comportement élastique. 20 - au moins un opérateur d'encodage est un opérateur de type transformée de Fourier. - la transformée de Fourier d'au moins un opérateur d'encodage de type transformée de Fourier est implémentée par une transformation de Fourier rapide 25 choisie parmi une FFT et une FFTW. 10 - au moins un opérateur d'encodage est un opérateur de projection. - au moins un opérateur d'échantillonnage est un opérateur d'échantillonnage sur 5 grille cartésienne. - au moins un opérateur d'échantillonnage est un opérateur d'échantillonnage non cartésien, rééchantillonnant les données de simulation préalablement produites sur une grille cartésienne. - les paramètres desdits modèles de simulation et de perturbation sont initialisés au préalable par des acquisitions de mesures expérimentales. - le procédé intègre de manière synchronisée au moins un signal corrélé à la 15 variation temporelle de la cause de la perturbation et provenant d'au moins un capteur externe. - au moins un capteur externe est de type écho-navigateur. 20 - le procédé intègre un module de préparation des données opérant en outre un tri en temps réel de l'ensemble des mesures expérimentales selon des indices d'intérêt déterminés en quantifiant l'espace de variation des données de mesures expérimentales. 25 - les mesures expérimentales dont l'indice d'intérêt est supérieur à une valeur de seuil prédéterminée sont pré-transformées suivant une transformée de Fourier dans au moins une direction indépendante de la perturbation. - ledit signal est reconstruit sous une forme choisie parmi un voxel, une image, une 5 pile d'images et un volume IRM. - les paramètres de transformation affine du volume d'acquisition IRM dépendent en temps réel des mesures expérimentales. 10 - ledit signal est reconstruit sous la forme d'un spectre d'un voxel de spectroscopie par RMN. - ledit signal est reconstruit sous une forme choisie parmi un voxel, une image, une pile d'images et un volume issu d'un processus d'acquisition d'images médicales 15 choisi parmi la tomographie par rayons X, la Tomographie par Emission de Positons, la tomographie d'émission monophotonique et l'échographie. L'invention concerne également un dispositif d'imagerie IRM, comportant des moyens d'acquisition et de traitement des images IRM, mettant en oeuvre un tel 20 procédé d'acquisition et de reconstruction pour la correction des perturbations appliquée à un signal reconstruit sous une forme choisie parmi un voxel, une image, une pile d'images et un volume IRM. L'invention concerne également un dispositif de spectroscopie par RMN, 25 comportant des moyens d'acquisition et de traitement des spectres RMN, mettant en oeuvre un tel procédé d'acquisition et de reconstruction pour la correction des perturbations appliquée à un signal reconstruit sous la forme d'un spectre d'un voxel de spectroscopie par RMN. L'invention concerne enfin un dispositif d'imagerie médicale, comportant des moyens d'acquisition et de traitement des images, mettant en oeuvre un tel procédé d'acquisition et de reconstruction pour la correction des perturbations appliquée à un signal reconstruit sous une forme choisie parmi un voxel, une image, une pile d'images et un volume issu d'un processus d'acquisition d'images médicales choisi parmi la tomographie par rayons X, la Tomographie par Emission de Positons, la tomographie d'émission monophotonique et l'échographie. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée d'un exemple non limitatif de réalisation, accompagné de figures représentant respectivement : 20 - la figure 1, un procédé de reconstruction généralisée par inversion de système couplé (GRICS) avec un modèle de simulation et un modèle de perturbation couplés, conforme à la présente invention, - la figure 2, un procédé de reconstruction généralisée par inversion de système 25 couplé avec un modèle de simulation et un modèle de perturbation couplés, utilisant une fonction de coût,15 - la figure 3, un modèle de simulation d'une chaîne d'acquisition détaillé, conforme à la présente invention, - la figure 4, un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés avec un modèle de simulation et un modèle de perturbation couplés utilisant une optimisation par minimisation du résidu et une préparation de la reconstruction, - la figure 5, un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes 10 couplés multi-modèles de perturbation, et multi-résolutions, - la figure 6, un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés multi-modèles et dynamique, et 15 - la figure 7, un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés itératif multi-résolutions avec modèle unique, EXPOSE DETAILLE DE MODES DE REALISATION PARTICULIERS 20 La figure 1 représente un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés (GRICS) avec un modèle de simulation et un modèle de perturbation couplés, conforme à la présente invention. Un procédé d'acquisition de mesures expérimentales perturbées et de 25 reconstruction d'un signal ponctuel, mono- ou multidimensionnelle pouvant varier 5 pendant l'acquisition des mesures expérimentales, conforme à la présente invention, peut être illustré par un procédé d'acquisition IRM parallèle (1) perturbée par un mouvement du sujet imagé et la reconstruction (2) d'une pile d'images P (3) illustré en figure 1. II est entendu que cette illustration est un mode de réalisation particulier de l'invention, et que tout autre type de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés (GRICS) serait possible. 10 Ce procédé permet en outre de s'affranchir de l'étape de calibration initiale du modèle décrivant les mouvements physiologiques du patient. Ce procédé est aussi illustré par une acquisition de spectroscopie par RMN de type CSI (chemical shift imaging) ou par une acquisition tomographique tel que scanner 15 ou PET, ces acquisitions étant perturbées par un mouvement. Ce procédé utilise un modèle de simulation (4) de la chaîne d'acquisition IRM perturbée par le mouvement et dépendant des paramètres a (5) du modèle de perturbation par le mouvement. Ce modèle de simulation prend pour entrée la pile 20 d'images P (6) et fournit en sortie des données expérimentales simulées s (7). Ce procédé utilise un modèle de perturbation par le mouvement (8) dépendant des paramètres du modèle de simulation, l'image P (9). Ce modèle de perturbation par le mouvement prend pour entrées les paramètres a (10) et fournit en sortie un opérateur de transformation spatiale T (11). Des informations S dérivées des 25 mesures expérimentales et/ou des données expérimentales corrélées avec la cause du mouvement, comme par exemple des écho-navigateurs, des images partielles IRM ou des données issues de capteurs physiologiques, comme le signal d'une ceinture respiratoire ou la dérivée de ce signal, sont utilisées comme contraintes (12) dans les modèles de simulation (4) et de perturbation (5). L'optimisation des paramètres a et P est initialisée à l'aide des mesures expérimentales perturbée s (13) de paramètres initiaux a (14), qui sont soit issus de résultats antérieurs soit initialisés à une valeur constante qui peut être nulle. L'optimisation fournit en sortie l'image P (3) et des paramètres optimaux a (15) du modèle de perturbation par le mouvement. La figure 2, représente un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés avec un modèle de simulation et un modèle de perturbation couplés, utilisant une fonction de coût, conforme à la présente invention. Un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés avec un modèle de simulation et un modèle de perturbation couplés, conforme à la présente invention peut être illustré par le procédé d'acquisition IRM parallèle (1) perturbée par un mouvement du sujet imagé et la reconstruction (2) d'une image P déjà décrit ci-dessus dans les points (1) à (15). L'optimisation (2) inclut une fonction de coût (16) qui est soit une fonction qualifiant la qualité du signal telle que l'entropie de l'image, soit une fonction quantifiant l'adéquation entre les mesures expérimentales perturbées s (13) et les données expérimentales simulées s (7), telle que la différence entre ces deux termes. La figure 3 représente un modèle de simulation d'une chaîne d'acquisition (4) détaillé, conforme à la présente invention. Le présent exemple concerne des images IRM en trois dimensions. Ce procédé utilise un modèle de simulation de la chaîne d'acquisition IRM perturbée par le mouvement, illustré en figure 3, qui reprend les éléments (4), (6) et (7) décrits ci-dessus en explicitant la partie (4). Le modèle de simulation de la chaîne d'acquisition est réalisé sous la forme d'un opérateur linéaire E (17) qui lie l'image P (6) de dimension NY x N), x NZ (nombres de voxels dans les 3 dimensions spatiales) aux données expérimentales simulées, de dimension NY x Ny x NZ x Ny x NR x NM; (N,, nombre d'antennes, NR facteur de réduction d'IRM parallèle, NNJ nombre d'excitations de l'acquisition expérimentale). Les tailles typiques que l'on peut attendre pour les dimensions de l'opérateur E sont NYxNyxN. =256x256x32, Ny =8, N1z =1 et NNRx =4. L'opérateur est décomposé en un ou plusieurs sous-éléments (18), (23) à (24) qui simulent chacun l'acquisition IRM dans un groupe de positions physiologiques suffisamment proches pour ne pas perturber l'acquisition IRM. Typiquement le nombre de sous-éléments utilisés pour la réalisation du procédé illustrant l'invention est de 8. Les sous-éléments sont indexés par un indice , qui représente le temps fictif d'acquisition d'un groupe de positions physiologiques suffisamment proches. L'opérateur E est décomposé en un ou plusieurs sous-éléments (18), (23) à (24) qui simulent chacun l'acquisition IRM dans un groupe de positions physiologiques suffisamment proches pour ne pas perturber l'acquisition IRM. Typiquement le nombre de sous-éléments utilisés pour la réalisation du procédé illustrant l'invention est de 8. Les sous-éléments sont indexés par un indice ti , qui représente le temps fictif d'acquisition d'un groupe de positions physiologiques suffisamment proches. Les sous-éléments de l'opérateur E comprennent : un opérateur de transformation spatiale T; (19) à un index t. , opérateur d'interpolation qui est représenté par une matrice creuse de dimension NYNYNZ x NXNYNZ representant le déplacement de to à t,. Le nombre d'éléments non-nuls de l'opérateur T; dépend de la base d'interpolation choisie (linéaire, cubique, sinc avec fenêtre de KaiserûBessel...). L'opérateur T; est choisi comme une transformation spatiale arbitraire (permettant la prise en compte de déformations localement libres), la restriction à une transformation affine est aussi possible dans une autre 15 réalisation, - un opérateur de pondération en sensibilité d'antenne ay (20) pour l'antenne Y , matrice diagonale de dimension NxNYNZ x NyYNZ, 20 un opérateur de transformée de Fourrier F (21) en trois dimensions, de taille NCNYNZ x NYNYNZ ; selon un mode de réalisation particulier, l'opérateur (21) est un opérateur projectif pour créer les sinogrammes nécessaires à la simulation de l'acquisition tomographique par rayons X, TEP ou SPECT par exemple, - et un opérateur d'échantillonnage (22) à un index t; , une matrice creuse de dimension Nk_n,;nt,e,Qc Le modèle de simulation (4) s'écrit de la façon suivante : 10 s = Ep (Eq. 1) L'opérateur s'écrit en empilant les acquisitions des différentes antennes de la (T (Eq. 2) L'implémentation de l'opérateur de Fourier est réalisée par transformée de Fourier rapide discrète en utilisant l'algorithme � Fastest Fourier Transform in the West � FFTW. 22 15 L'optimisation du signal P est réalisée par la résolution du problème inverse de l'équation (Eq. 1), plus particulièrement en utilisant la formulation du problème à symétrie hermitienne qui s'écrit de la façon suivante : EHs = EHEp (Eq. 3) avec E'TE = (Eq. 4). L'équation (Eq. 3) est résolue à l'aide d'un algorithme itératif qui ne nécessite pas la connaissance explicite de l'opérateur EHE tel que la méthode du gradient conjugué ou la méthode du résidu minimal généralisé (GMRES). De tels algorithmes ne nécessitent que la connaissance de la fonction x H EHEx qui peut être calculée en appliquant les différents opérateurs dans la somme de l'équation (Eq. 4) en cascade. Ceci permet de limiter la demande en temps de calculs dans l'implémentation et permet l'emploi de l'algorithme de transformée de Fourier rapide. Le conditionnement de l'opérateur EHE peut être augmenté en augmentant le nombre d'acquisitions indépendantes NN,,.x Une régularisation de Tikhonov est employée pour la résolution du problème inverse, l'opérateur EHE étant remplacé par EHE+) Id, Id étant la matrice identité. Une valeur typique pour est = 0.01. La figure 4, représente un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés avec un modèle de simulation et un modèle de perturbation couplés utilisant une optimisation par minimisation du résidu et une préparation de la reconstruction, conforme à la présente invention. Un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés illustré dans la figure 4, reprend les éléments exposés ci-dessus, en particulier les éléments (1) à (5), (7), (9), (12) à (15) et (17). Le procédé comprend une partie d'acquisition et de préparation de la reconstruction (25). Pour réaliser cette préparation, l'acquisition comprend un dispositif permettant l'acquisition de mesures externes (26), dénommé � Analyseur de Signal et Contrôleur d'Evénements� (SAEC) permettant d'acquérir des signaux physiologiques, tels que la variation de pression de plusieurs ceintures pneumatiques et tels que plusieurs dérivations d'ECG. Le SAEC enregistre aussi les fenêtres d'acquisition IRM et la variation des gradients de champs magnétique des séquences IRM, ce qui permet de mettre en correspondance les événements relatifs à l'acquisition IRM (27) (en particulier les instants de mesures et l'ordre d'acquisition de données de l'espace K) avec les acquisitions physiologiques. Le SAEC (Contrôler d'Evénements et Analyseur de Signaux) est une plate-forme d'acquisition et de traitement en temps réel des données physiologiques. Le procédé comprend un module de traitement des données externe (28) qui reçoit tous les enregistrements du SAEC. Selon une autre réalisation le module de traitement des données externe reçoit les données dérivées d'écho-navigateurs IRM ou d'images partielles formées à partir d'une partie de l'acquisition IRM, qui sont corrélées aux mouvements physiologiques (respiration ou battement cardiaque). Le module de traitement des données externe opère un quantification des signaux des ceintures respiratoires et de leurs dérivées, soit les Sk (t;). Cette quantification permet de regrouper les acquisitions IRM en groupes de points de l'espace K ayant les mêmes acquisitions physiologiques quantifiées, groupes décrits par les opérateurs ,.. L'indice de quantification est ti . Ces valeurs sont 5 transmises (29) au module de préparation des données (30). Le procédé comprend un module de préparation des données (30) qui reçoit les données expérimentales perturbées du système IRM (1). Il regroupe les données liées par un même indice de quantification t, . II effectue aussi les transformations 10 de Fourier dans les directions indépendantes de la perturbation par le mouvement, diminuant d'autant la taille du problème. Il fournit en sortie les données expérimentales à reconstruire (13). Les opérateurs de transformées spatiales T,; sont déterminés à partir d'un modèle 15 de perturbation par le mouvement. Ce modèle permet de réduire le nombre de paramètres décrivant le mouvement de manière significative, tout en autorisant des déformations spatiales libres localement. Il est tel que l'évolution temporelle de chaque voxel est exprimée comme une combinaison linéaire des signaux Sk (t, corrélés avec le mouvement. De tels signaux d'entrée peuvent être des écho- 20 navigateurs ou des capteurs externes, comme des ceintures respiratoires et des ECG, ou des signaux dérivés de ceux-ci. Le modèle de perturbation par le mouvement est décrit par un champ de déplacement u(r,t) à la positon r = [x,y,z]T et au temps t, ce modèle peut décrire des mouvements élastiques par la combinaison linéaire suivante : K u(r,t) = Sk(t).a,,(r) (Eq. 5) A=l Les cartes de coefficients ak(r) = [ak,X(r) I ak,y(r) 1 ak,Z(r)]T décrivent le modèle de 5 perturbation. Une carte de coefficients est définie pour chaque signal et chaque dimension spatiale. Le mouvement est ainsi représenté par une combinaison linéaire dont la variation temporelle dépend des signaux � extérieurs � corrélés avec la variation temporelle 10 du mouvement, qui est multipliée par une matrice de coefficients a, pour chaque voxel de l'image et pour chaque direction de l'espace. II est entendu que cette modélisation linéaire est un mode de réalisation particulier de l'invention, et que tout autre type de modélisation est également possible. 15 De plus, d'autres perturbations peuvent être envisagées, telles qu'une modélisation des erreurs faites sur les cartes sensibilité d'antennes. Dans la réalisation présentée, on choisit de représenter les cartes de sensibilité par un modèle invariant dans le temps. Le modèle se réduit alors à un ensemble de cartes de 20 sensibilité variant uniquement dans l'espace qui s'écrit sous la forme d'un opérateur matriciel diagonal : ca), (de taille NCN),N, x Nyj, NZ ). La résolution du problème inverse du modèle de simulation (31) dépend des 26 paramètres du modèle de perturbation par le mouvement (5). Il est résolu par une méthode itérative de type GMRES. L'image po (6) issue de la résolution du problème inverse du modèle de simulation (31) est injectée dans le modèle de simulation (4) pour générer des données brutes 5 simulées E(a )po (7) Le résidu � est calculé (32) à partir de la différence entre les mesures expérimentales (13) et les résultats de la simulation (7), il est exprimé comme suit : 10 s =s- Epo (Eq. 6) Le procédé comprend un opérateur de résidu R dépendant des paramètres du modèle de simulation p (9) et des paramètres du modèle de perturbation de mouvement a (34), qui associe une petite variation des paramètres du modèle de 15 perturbation de mouvement da (35) au résidus (32). Cet opérateur est linéaire. En effet en utilisant la conservation du signal IRM, on peut écrire : dp ap ap ar ap ap ar ar - -0~ù+- -~ = -O.p (Eq.7) dt at ar at at ar at at 20 Une petite erreur sur la description du mouvement &u(r,t) a pour conséquence une erreur sur les données simulées. L'expérience IRM s'écrit comme la production de données brutes à partir d'une image optimale po sans perturbation (déplacement) : 27 FeiTt, %Fui s= P (Eq. 8) 28 L'expérience IRM s'écrit aussi comme la production de données brutes à partir d'un ensemble images perturbées (comprenant la transformation spatiale) fit, : Une petite erreur sur la description du mouvement crée des images différentes que l'on peut introduire dans l'équation (Eq. 9) : y IN (Eq. 9) t,(JNy (Pt, ù Pt, ) PtN ùPtN) (Eq. 10) ÿc, 10t, s = L'équation (Eq. 10) est interprétée comme la différence entre une simulation comprenant une erreur d'estimation de la perturbation Ê et la simulation optimale : (Eq. 11) Moyennant une petite erreur faite sur la description du mouvement, et donc sur les champs de déplacement, on écrit la différence d'images de l'équation (Eq. 10) : =(-VptNT .Su t Le résidu s'écrit : (116%1� (Eq. Il) (Eq. 12) En réintroduisant le modèle de perturbation de mouvement dans l'équation (Eq. 12) 10 on écrit : R(pofr a) M.(Eq 13) I L'opérateur de résidu R(po,a) s'écrit en fonction des mêmes opérateurs compris dans l'opérateur de simulation E(a) , auxquels s'ajoutent une composition du gradient spatial du signal actuel (vp, Y et des informations corrélées au mouvement Sk (tä) : E = R(pa,a)5a = (t, ).5ak r F(7.`-, (o k (tN ).Sak (Eq. 14) L'équation (Eq. 14) présente une relation linéaire entre une petite variation des paramètres du modèle de perturbation de mouvement ba et le résidu E L'optimisation des paramètres du modèle de perturbation a est réalisée par la résolution du problème inverse de l'opérateur de résidu (33), prenant pour entrée le résidu E et fournissant en sortie les erreurs faites sur les paramètres du modèle de perturbation 8a (35). Une fois obtenues, ces erreurs 8a sont utilisées pour actualiser les paramètres du modèle de perturbation par le mouvement. De même que pour le problème inverse (31), la résolution du problème inverse est effectuée en résolvant le problème à symétrie hermitienne équivalent en utilisant la méthode itérative GMRES, et une régularisation de type contrainte sur le carré de la norme du gradient spatial des paramètres du modèle de perturbation, additionnés des erreurs sur les paramètres du modèle de perturbation correspondant à la minimisation exprimée comme suit : 6(.:v(d) = zni Ill (p '), , �i5 a - ôc: Une valeur typique du paramètre de régularisation est 1t = 0.1 Ce procédé permet d'obtenir une solution image po et un modèle optimal a, ces deux derniers étant obtenus par des étapes d'optimisation. Un tel procédé pourra être reproduit de manière itérative, comme cela sera vu ci-après. La figure 5 représente un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés, multi-modèles de perturbation, et multi-résolutions, conforme à la présente invention. 20 Un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés multimodèles de perturbation, et multi-résolutions, conforme à la présente invention peut être illustré par le procédé de reconstruction d'une acquisition IRM parallèle perturbée par un mouvement du sujet imagé et par une erreur faite sur les cartes de sensibilité des antennes réceptrices, déjà décrit ci-dessus dans les points (1) à (35), +/rjlV(c (Eq. 15) 5 où est introduit un second modèle de perturbation de sensibilité a2 = Gy • . 1 Le second modèle est initialisé (36), de manière typique on peut prendre a2 =ùY ou encore des valeurs issues d'une calibration préalable. Le processus de reconstruction fournit les paramètres optimisés du second modèle L'introduction d'un second modèle rend l'opérateur E dépendant (38) des 10 nouveaux paramètres a2 . De même pour l'opérateur de résidu RI lui aussi dépendant (40) des nouveaux paramètres a2. 15 Les systèmes couplés s'écrivent : s = E(a)po (erreur de la reconstruction généralisée) El (po, a, a, &a) = RI (po, a, a) &a (erreur sur les coefficients du modèle) E2 (Po, a, a, &a) = R2 (po, a, a) &a (erreur sur les cartes de sensibilité) (Eq. 16) Avec l'opérateur de résidu du premier modèle RI K Stx. 1(ù9i3ti Sk(t1)&ak = R2(P0, a, o) 33 k=1 K T tNF'al(ùVPtN) ' Sk(tN)&ak k=1 E1= = R1(po, a, a) Sa t1F6Ny\ùÎ7pt1)' Sk(t1)&ak k= k=1 t.N FaNy (-PPtN Sk(tN)&ak (Eq. 17) et l'opérateur de résidu du second modèle R2 E2 = t, Fdiag(pt1)&a1 tNFdiag(ptN)Sa1 t,Fdiag(pt1)SaNy tN Fdiag(tN)&aNy (Eq. 18) L'opérateur de résidu R2 dépend de al (41) De la même manière que pour le premier modèle (33), l'optimisation du second modèle est réalisée par la résolution du problème inverse (39) de l'équation (Eq.18) en utilisant le modèle hermitien équivalent, l'algorithme GMRES et une régularisation correspondant à la minimisation : tt(fit)=riint R&sI + �lIV sa) 1121. (Eq 19) L'optimisation (39) fournit en sortie une estimation des erreurs faites sur les 5 paramètres du modèle de perturbation bat (42). Une fois obtenues, ces erreurs 8a2 sont utilisées pour actualiser les paramètres du modèle de perturbation. L'optimisation couplée du modèle de simulation et de deux modèles de perturbation est réalisée par une méthode de point fixe, c'est-à-dire que chaque modèle est 10 optimisé séparément, tous les autres étant considérés fixés. Cette optimisation est réalisée de manière alternée sur le modèle de simulation puis sur un des deux modèles de perturbation, cette séquence d'optimisation étant répétée alternativement sur chacun des modèles. 15 L'optimisation des paramètres des modèles de simulation et de perturbations couplés est répétée selon une itération primaire (57) de l'optimisation des paramètres, régie par une condition d'arrêt (58), qui est bornée par un nombre fixé d'itérations, typiquement 8, jusqu'à ce que la norme euclidienne du résidu cesse de diminuer. Les paramètres optimaux sont ceux donnant le plus petit résidu lors de la 20 condition d'arrêt. L'optimisation des paramètres des modèles de simulation et de perturbations couplés est répétée selon une itération secondaire (59) multi-résolutions, établie sur la base d'un niveau de résolution de l'image (3). 25 A la fin de l'itération primaire, les paramètres (3),(15),(37) sont passés au prochain niveau de l'itération secondaire (43), en interpolant les cartes de coefficients au prochain niveau de résolution (interpolation linéaire). Pour chaque niveau d'itération secondaire, les paramètres (14) et (36) sont initialisés en utilisant les valeurs de l'itération précédente (44) et en doublant la résolution de l'image. Typiquement la première itération est effectuée avec une résolution de 32. Le niveau de résolution initial est choisi de sorte que le mouvement puisse être considéré comme petit à ce niveau de résolution. Ce niveau de résolution initial dépend de l'application considérée. Pour une image clinique 2D de résolution finale 256*256, le niveau de résolution initial est ainsi fixé à 32*32. La condition d'arrêt de l'itération secondaire est un nombre d'itérations fixé correspondant à la résolution maximale de l'acquisition, typiquement 4 ou 5. La figure 6 représente un procédé d'acquisition et de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés, multi-modèles et adaptatif, conforme à la présente 20 invention. Un procédé d'acquisition et de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés multi-modèles et adaptatif, conforme à la présente invention peut être illustré par le procédé d'acquisition et de reconstruction IRM parallèle, 25 perturbée par un mouvement du sujet imagé et par une erreur faite sur les cartes de sensibilité des antennes réceptrices, déjà décrit ci-dessus dans les points (1) à (42), (57) et (58) Le sujet (45) est placé dans un système IRM (1) dont, entre autres, la résolution de 5 l'acquisition d'image IRM est ajustable (46). Les paramètres d'acquisition ajustables /3; sont déterminés par des modèles initiaux (47),(48). Typiquement, la résolution initiale est de 64. 10 Des paramètres physiologiques tels que des signaux issus de ceintures respiratoires et d'ECG sont acquis en temps réel pendant l'acquisition IRM (49). Les informations dérivées de ces capteurs sont envoyées au système IRM en temps réel (50) et peuvent servir à asservir les modèles déterminant les paramètres 15 d'acquisition ajustables P,. A partir des paramètres optimaux des modèles de perturbation (15) et (37) sont dérivés par un procédé (51) et (54), les valeurs (52) et (55) servant à actualiser les modèles des paramètres d'acquisition ajustables (53) et (56). Pour la résolution de l'acquisition, la dimension de l'image dérivée de la dimension du modèle (15) est doublée en (53). Les acquisitions sont répétées jusqu'à atteindre un nombre d'itérations 25 prédéterminé correspondant à la résolution finale choisie, typiquement de 256. 205 Il est entendu que ce mode de mise en oeuvre peut être combiné à celui décrit dans les figure 4,5 et 7 de sorte à y intégrer les itérations primaires et secondaires et les autres élément y figurant. La figure 7 représente un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés itératif multi-résolutions avec modèle unique, conforme à la présente invention. 10 Un procédé de reconstruction généralisée par inversion de systèmes couplés itératif multi-résolutions avec modèle unique, conforme à la présente invention, peut être illustré par le procédé de reconstruction d'une acquisition IRM parallèle perturbée par un mouvement du sujet imagé, déjà décrit ci-dessus dans les points (1) à (35). 15 L'optimisation des paramètres des modèles de simulation et de perturbations couplés est répétée selon une itération primaire (57) de l'optimisation des paramètres, régie par une condition d'arrêt (58), qui est bornée par un nombre fixe d'itérations, typiquement 8, jusqu'à ce que la norme euclidienne du résidu cesse de décroître. Les paramètres optimaux sont ceux donnant le plus petit résidu lors de la 20 condition d'arrêt. L'optimisation des paramètres des modèles de simulation et de perturbations couplés est répétée selon une itération secondaire (59) multi-résolutions, établie sur la base d'un niveau de résolution de l'image (3). 25 A la fin de l'itération primaire, les paramètres (3) et (15), sont passés au prochain niveau de l'itération secondaire. Pour chaque niveau d'itération secondaire, les paramètres sont initialisés en 5 utilisant les valeurs de l'itération précédente (44) et en doublant la résolution de l'image. Typiquement la première itération est effectuée avec une résolution de 32. La condition d'arrêt de l'itération secondaire est un nombre d'itérations fixé (60) correspondant à la résolution maximale de l'acquisition, typiquement 4 ou 5. Le procédé retourne comme résultat une pile d'images et un jeu de paramètres optimal (61). Selon un autre mode particulier de réalisation, le procédé fournit le modèle obtenu à 15 l'avant-dernier niveau de résolution. Cela permet d'économiser la dernière étape d'optimisation du modèle, qui est la plus coûteuse en temps de traitement. Ce procédé permet en outre de s'affranchir de l'étape de calibration initiale du modèle décrivant les mouvements physiologiques du patient. Dans les modes de mise en oeuvre ci-dessus, le modèle linéaire est initialisé (14) en prenant tous les coefficients de la matrice a égaux à zéro, ce qui correspond à a(� =0. 10 20 25 De manière avantageuse, le modèle est calibré initialement à niveau de résolution initial, préalablement aux itérations (57,59), afin de donner une première prédiction du mouvement. Elle est réalisée à partir d'une séquence IRM dynamique rapide, à basse résolution spatiale, mais à résolution temporelle élevée et fait apparaître la dynamique du mouvement. Elle met également en oeuvre un algorithme de détection de mouvements ou de recalage d'images. Le modèle est calibré spécifiquement pour chaque patient, et pour une configuration de capteurs donnée. Une fois la calibration effectuée, les paramètres 0(t) décrivant les mouvements réels du patient sont prédits par le produit de a avec les nouvelles valeurs fournies par les signaux d'entrée. Plusieurs types de signaux peuvent être utilisés comme entrées du modèle : les signaux issus de données IRM et les signaux provenant de capteurs externes. Les signaux provenant de l'IRM (écho-navigateurs, lignes centrales de l'espace K...) permettent de donner directement une information image et de suivre des mouvements en surface ou des mouvements internes d'organes. Les données provenant de capteurs externes permettent de prédire les mouvements indépendamment de l'acquisition IRM. Les informations partielles, extraites des données de capteurs externes ou des données IRM, constituent les signaux d'entrée du modèle. Pour d'autres applications, par exemple le suivi d'un cycle cardiaque, il est possible d'utiliser des courbes prototypes indiquant les variations temporelles du signal. L'entrée du modèle est composée de K signaux fonctions du temps, notés S(t) = [S1(t)...SK(t)]T. Le modèle a pour sorties un jeu de P paramètres décrivant le mouvement dans le plan ou le volume d'intérêt, soit 0(t) = [01(t)... Op(t)]T. Les sorties du modèle peuvent être soit des paramètres de transformation spatiale, tels que des paramètres de transformation affine, soit des champs de déplacements complets, échantillonnés sur une grille cartésienne par exemple, ou encore une combinaison des deux (transformation affine et déformations libres localement). Le modèle est décrit par la relation suivante, moyennant une erreurs : al,K + E(t) (Eq. 20) ep(t) aP, aP,K SK(t) Ou encore : 0(t) = a.S(t) + s(t) (Eq. 21) II est pour cela fait l'hypothèse que l'évolution temporelle des paramètres décrivant le mouvement peut être approchée par des combinaisons linéaires des signaux 20 d'entrée. Une fois les données d'entrée et de sortie obtenues, la détermination des coefficients du modèle linéaire, c'est-à-dire les coefficients de la matrice a, est effectuée suivant une régression multivariable. Cette étape de calibration initiale permet d'obtenir une première prédiction du 5 mouvement de l'organe avant le début des itérations, et donc d'obtenir une optimisation convergeant plus rapidement. Un dispositif d'IRM peut être réalisé conformément à la présente invention. Ce dispositif comporte des moyens d'acquisition et de traitement des images IRM, et 10 met en oeuvre un procédé de correction des mouvements physiologiques en reconstruction IRM d'images conforme à l'une des variantes du procédé décrit ci-dessus. Un tel dispositif peut également utiliser le modèle établi par la reconstruction pour modifier son acquisition. 15 Le mode de mise en oeuvre décrit ci-dessus de la présente invention est donné à titre d'exemple et n'est nullement limitatif. Il est entendu que l'homme du métier est à même de réaliser différentes variantes de l'invention sans pour autant sortir du cadre de l'invention. 20 Les modes de réalisation précédemment décrits de la présente invention sont donnés à titre d'exemples et ne sont nullement limitatifs. Il est entendu que l'homme du métier est à même de réaliser différentes variantes ainsi que différentes combinaisons de ces modes de réalisation de l'invention sans pour autant sortir du 25 cadre de l'invention. L'invention décrite ci-dessus peut s'appliquer à d'autres problèmes de reconstruction IRM nécessitant une modélisation avancée de la chaîne d'acquisition, en particulier : - la prise en compte de la dépendance explicite des sensibilités d'antennes en fonction du temps lors de la correction de mouvements physiologiques, lorsque les antennes sont mobiles ou lorsque les sensibilités varient avec la respiration en raison des variations de charge de l'antenne ; - la détermination simple desdites sensibilités d'antennes ; - la modélisation des variations d'intensités dues, par exemple, à l'injection d'un produit de contraste ; - la correction d'artéfacts dus aux inhomogénéités d'intensités, par exemple pour la détermination d'images en eau et en graisse ; - la correction d'artéfacts spécifiques à certaines séquences ou trajectoires, comme 15 des déphasages lors des séquences multi-échographiques ou des déformations de trajectoires lors d'acquisitions en spirales. Plus généralement, l'invention peut s'appliquer à toute perturbation de l'acquisition IRM pouvant être modélisée de préférence linéairement. L'invention peut également être utilisée dans le cadre de la correction prospective des perturbations, en temps réel pendant l'acquisition IRM. L'invention est applicable à d'autres problèmes inverses, par exemple pour d'autres 20 25 signaux que des images, y compris en résonance magnétique nucléaire (RMN), où 5 l'on peut acquérir des spectres (spectroscopie ou imagerie spectroscopique). L'invention n'est pas limitée aux exemples de réalisation décrits et illustrés. Selon d'autres modes particuliers de réalisations : - un dispositif permettant l'acquisition de mesures expérimentales complémentaires est un analyseur de signal et contrôleur d'événement (SAEC). - les événements relatifs à l'acquisition des mesures expérimentales d'intérêt 10 premier et à l'acquisition des mesures expérimentales complémentaires, telles que les instants d'acquisition et l'ordre d'acquisition des données, sont synchronisés. - le dispositif permettant l'acquisition de mesures expérimentales complémentaires comprend au moins un capteur externe et transmet ces mesures ainsi que les 15 événements relatifs à l'acquisition de ces mesures à un module dédié au traitement de l'ensemble des données de mesures. - le dispositif permettant l'acquisition de mesures expérimentales complémentaires comprend au moins un écho-navigateur et transmet ces mesures ainsi que les 20 événements relatifs à l'acquisition de ces mesures à un module dédié au traitement de l'ensemble des données de mesures. - le dispositif d'acquisition de mesures expérimentales d'intérêt premier acquiert les mesures expérimentales d'intérêt premier, et transmet des données issues du 25 traitement de ces mesures ainsi que les événements relatifs à l'acquisition de ces5 mesures à un module dédié au traitement de l'ensemble des données de mesures. -, les mesures expérimentales complémentaires sont transmises à un module de préparation de données. -les mesures expérimentales d'intérêt premier sont perturbées par les mouvements du sujet ou de l'objet placé dans le dispositif d'acquisition de ces mesures expérimentales. 10 - les mesures expérimentales d'intérêt premier sont perturbées par une erreur d'estimation de la sensibilité des antennes de réception radiofréquence. - l'opérateur de transformation spatiale est modélisé par au moins un modèle de perturbation par le mouvement. - le modèle de perturbation par le mouvement est décomposable en un ensemble de paramètres décrivant la dépendance spatiale du modèle et au moins une information corrélée au mouvement aux différents instants d'acquisition des mesures expérimentales. 20 - au moins un modèle de perturbation par le mouvement est linéaire, c'est-à-dire modélise l'évolution temporelle des paramètres décrivant le mouvement par des combinaisons linéaires de signaux issus des mesures expérimentales complémentaires. 15 25 - au moins un opérateur de sensibilité d'antennes est modélisé par au moins un modèle de perturbation de la sensibilité. - au moins un modèle de perturbation de la sensibilité est décomposable en un 5 ensemble de paramètre décrivant au moins une carte de sensibilité d'antenne. - le procédé inclut un module dédié au traitement des données, opérant un tri des données de mesures expérimentales d'intérêt premier auxquelles sont appliquées des contraintes semblables, dans le cadre de la réduction du nombre de 10 paramètres décrivant les modèles de simulation et de perturbation, ces contraintes semblables s'appuyant sur des données de mesures expérimentales complémentaires semblables. Ledit module dédié au traitement des données produit alors au moins une donnée expérimentale complémentaire triée et au moins un indice décrivant ledit tri des données de mesures expérimentales d'intérêt 15 premier. De manière avantageuse, le module dédié au traitement des données transmet au moins un indice au module de préparation des données. - au moins un indice est déterminé en quantifiant l'espace de variation de données de mesures expérimentales complémentaires afin d'obtenir un nombre restreint 20 d'indices décrivant suffisamment les causes des perturbations. - le procédé inclut un module de préparation de données qui, à l'aide de chaque indice, regroupe les mesures expérimentales élémentaires d'intérêt premier en ensembles correspondant aux sous-éléments distincts du modèle de simulation 25 indexés par ce même indice. - le module de préparation des données effectue une ou plusieurs prétransformations des acquisitions expérimentales élémentaires. - la prétransformation est une transformée de Fourier dans la ou les directions indépendantes de la perturbation par le mouvement, permettant de simplifier d'autant l'opérateur d'encodage en transformée de Fourier du modèle de simulation. - l'opérateur d'au moins un modèle de simulation est décomposé en sous-éléments indexés par les indices produits par le module de traitement de données externes. - les acquisitions expérimentales élémentaires d'intérêt premier, regroupées en ensembles indexés, sont les données expérimentales perturbées à reconstruire. - les données des mesures expérimentales complémentaires triées sont les données expérimentales complémentaires utilisées pour contraindre le modèle de perturbation par le mouvement. 20 - le signal issu de la résolution du problème inverse de la simulation est utilisé pour générer le résultat du modèle de simulation, la différence entre les mesures expérimentales et ledit résultat du modèle de simulation étant utilisée comme critère d'optimisation des modèles de simulations et de perturbations couplés. 25 - un résidu de reconstruction est calculé à partir de la différence entre les mesures expérimentales et ledit résultat du modèle de simulation. - pour chaque modèle de perturbation, la différence entre les paramètres optimaux et les paramètres actuels du modèle de perturbation est l'erreur sur les paramètres du modèle de perturbation. Ledit résidu de reconstruction est modélisé par un opérateur résidu s'appliquant à l'erreur sur les paramètres du modèle de perturbation. Cet opérateur résidu est fonction des paramètres actuels des modèles de simulations et de perturbations. - pour des erreurs sur les paramètres du modèle de perturbation petites, ledit opérateur résidu est linéaire. - pour le modèle de perturbation par le mouvement, en introduisant l'hypothèse de conservation locale du signal, et en utilisant un modèle linéaire de perturbation par le mouvement tel que décrit précédemment, l'opérateur résidu est composé des opérateurs linéaires apparaissant dans l'opérateur de simulation, et d'une composition du gradient du signal actuel et des données de mesures expérimentales complémentaires. - pour le modèle de perturbation de la sensibilité, en utilisant le fait que l'expression des variations de sensibilité est diagonale, l'opérateur de résidu s'écrit de la même manière que l'opérateur de simulation en remplaçant l'opérateur de sensibilité par un opérateur diagonal, dont la diagonale est constituée de la résultante de la composition du signal actuel par l'opérateur de translation.25 - l'optimisation des paramètres du modèle de perturbation est réalisée par la résolution du problème inverse décrit par l'opérateur résidu, prenant pour entrée ledit résidu de reconstruction et fournissant en sortie une estimation des erreurs faites sur les paramètres du modèle de perturbation. Une fois obtenues, ces erreurs faites sur les paramètres du modèle de perturbation sont utilisées pour actualiser les paramètres du modèle de perturbation. - la résolution du problème inverse est effectuée en résolvant le problème à symétrie hermitienne équivalent. - la résolution du problème inverse est effectuée par une méthode itérative ne nécessitant pas la connaissance explicite de l'opérateur hermitien complet. - ladite méthode itérative est une méthode de Krylov, telle que le gradient conjugué, 15 le Résidu Minimal Généralisé (GMRES), ou le gradient biconjugué. - la résolution du problème inverse comprend au moins une régularisation. - la contrainte de régularisation est de type régularisation de Tikhonov sur les 20 paramètres du modèle de perturbation additionnés des erreurs sur les paramètres du modèle de perturbation - la contrainte de régularisation est de type contrainte sur le gradient spatial des paramètres du modèle de perturbation additionnés des erreurs sur les paramètres 25 du modèle de perturbation, de type contrainte de Tikhonov ou contrainte de la10 variation totale. - pour la résolution des problèmes inverses pour l'optimisation des paramètres des modèles de simulation et de perturbation effectuée par une méthode itérative, le calcul des sous-ensembles des opérateurs est parallélisé sur des calculateurs distincts. - l'optimisation couplée desdits paramètres des modèles de simulations et de perturbations est réalisée par une méthode dite point fixe, c'est-à-dire dans laquelle 10 chaque modèle est optimisé séparément, tous les autres étant considérés fixés. - le signal est une image IRM multidimensionnelle, en particulier 2D et 3D. - les choix d'initialisations des paramètres des modèles de simulations et de 15 perturbations sont dérivés d'acquisitions dites de � calibration � obtenues à partir du dispositif d'acquisition des mesures expérimentales d'intérêt premier et éventuellement du dispositif d'acquisition des mesures expérimentales complémentaires. 20 - le procédé de l'invention est inclus dans un système où le dispositif d'acquisition des données expérimentales contient des paramètres ajustables, et où les opérateurs décrivant les différents modèles de simulation et de perturbations prennent en compte cette possibilité d'ajustement. 49 25 - les paramètres ajustables sont des fonctions des paramètres des modèles de 5 perturbations optimisés. - les paramètres ajustables sont actualisés une fois les paramètres optimaux des modèles de simulations et de perturbations établis. - l'actualisation desdits paramètres ajustables est répétée selon une itération régie par une condition d'arrêt. - le paramètre ajustable est la résolution de l'image IRM, et la fonction 10 d'actualisation des paramètres est le doublement de la résolution actuelle de l'image optimale, la condition d'arrêt étant la taille prédéfinie. - les paramètres d'ajustement sont des paramètres de transformation affine du volume d'acquisition IRM, et la fonction d'actualisation est un modèle de 15 transformation affine du volume d'acquisition IRM dépendant en temps réel des mesures expérimentales complémentaires, dont les paramètres sont ajustés à partir des transformations affines estimées sur une région d'intérêt, par exemple déduites des paramètres du modèle de perturbation par le mouvement. Dans un mode de réalisation particulier, la condition d'arrêt est un nombre d'itérations 20 prédéfini. - Lorsqu'un modèle de perturbation comprend un nombre important de paramètres, ce nombre de paramètres peut être réduit, par exemple, à l'aide d'une contrainte supplémentaire fournie par des mesures expérimentales complémentaires, telle que par exemple une contrainte exploitant la corrélation 25 des paramètres du modèle de perturbation avec des signaux issus 50 d'enregistrements physiologiques, tels que des signaux dérivés de capteurs respiratoires, d'électrocardiogrammes (ECG), ou de navigateurs IRM. REVENDICATIONS 1 û Procédé d'acquisition (1) de mesures expérimentales perturbées d'un phénomène physique et de reconstruction (2) d'un signal (3) ponctuel représentant ce phénomène physique, selon au moins une dimension, pouvant varier pendant l'acquisition des mesures expérimentales, utilisant au moins un modèle de simulation (4) d'au moins une chaîne d'acquisition de ces mesures expérimentales comportant au moins une perturbation, et au moins un modèle (8) de chaque perturbation de chaque chaîne d'acquisition, chaque modèle de perturbation (8) étant déterminé au moins à partir des mesures elles-mêmes, caractérisé en ce que les modèles de simulation et de perturbation comportent des paramètres ajustables (6,10) dépendants des conditions expérimentales, au moins un paramètre ajustable d'un desdits modèles étant couplé à au moins un paramètre ajustable de l'autre modèle, et en ce que ces paramètres ajustables (6,10) sont optimisés (2) de manière couplée. 2 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'optimisation (2) couplée desdits paramètres ajustables (6,10) desdits modèles de simulation (4) et de perturbation (8) est réalisée en utilisant une fonction de coût (16) de quantification du niveau de perturbation du signal et/ou des paramètres ajustables desdits modèles. 3 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'optimisation (2) couplée desdits paramètres ajustables 25 (6,10) desdits modèles de simulation (4) et de perturbation (8) est réalisée enutilisant une fonction de coût (16) quantifiant l'écart entre au moins une partie du signal issu des mesures expérimentales et au moins une partie du signal correspondant reconstruit par au moins un modèle de simulation (4). 4 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'optimisation (2) couplée desdits paramètres ajustables (6,10) desdits modèles de simulation (4) et de perturbation (8) comprend au moins une étape de minimisation d'un résidu de reconstruction défini comme l'écart entre au moins une partie du signal issu des mesures expérimentales et au moins une partie du signal correspondant reconstruit par au moins un modèle de simulation (4). 5 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'optimisation desdits paramètres dudit modèle de simulation (4) est réalisée par une méthode de résolution de problème inverse, en prenant pour entrées les mesures expérimentales et en résolvant le problème inverse par symétrie hermitienne. 6 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'optimisation desdits paramètres dudit modèle de simulation (4) est réalisée par une méthode de résolution de problème inverse, en prenant pour entrées les mesures expérimentales et en résolvant le problème inverse par une méthode itérative de Krylov, choisie parmi le gradient conjugué, le Résidu Minimal Généralisé (GMRES) et le gradient biconjugué. 107 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'optimisation desdits paramètres dudit modèle de simulation est réalisée par une méthode de résolution de problème inverse, en prenant pour entrées les mesures expérimentales et en résolvant le problème inverse par au moins une méthode de régularisation. 8 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'au moins une méthode de régularisation est une méthode de régularisation de Tikhonov. 9 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 7 à 8, caractérisé en ce qu'au moins une méthode de régularisation est une méthode de contrainte sur la variation totale. 15 10 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 7 à 9, caractérisé en ce qu'au moins une méthode de régularisation est une méthode de régularisation établie par le gradient spatial desdits paramètres du modèle de perturbation et par le résidu de reconstruction du modèle de perturbation. 20 11 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 4 à 10, caractérisé en ce que l'optimisation (2) des paramètres d'au moins un des modèles de perturbation (8) est réalisée par une méthode de résolution de problème inverse, en prenant pour entrée le résidu de reconstruction 25 obtenu lors de l'optimisation desdits paramètres dudit modèle de simulation(4). 12 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite optimisation couplée desdits paramètres desdits modèles de simulation (4) et de perturbation (8) est répétée selon une itération primaire (57) de l'optimisation des paramètres, régie par une condition d'arrêt (58). 13 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 12, caractérisé en ce que la condition d'arrêt est établie par la différence entre lesdits résidus de différence lors de deux incrémentations distinctes de l'itération primaire (57) de l'optimisation des paramètres. 14 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 13, caractérisé en ce que lesdites deux incrémentations distinctes sont la dernière et l'avant-dernière incrémentations de l'itération primaire de l'optimisation des paramètres effectuée. 15 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 12, caractérisé en ce que ladite condition d'arrêt est établie par un nombre d'itérations 20 prédéterminé. 16 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 12, caractérisé en ce que ladite condition d'arrêt est établie par une valeur minimale prédéterminée du résidu. 2517 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite optimisation couplée desdits paramètres desdits modèles de simulation et de perturbation est répétée selon une itération secondaire multi-résolutions (59), établie sur la base d'un niveau de résolution du signal à reconstruire. 18 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 17, caractérisé en ce que le niveau de résolution initial est dérivé de données issues de mesures expérimentales provenant d'au moins un capteur externe ou d'informations prédéterminées. 19 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 17 à 18, caractérisé en ce que l'incrémentation du niveau de résolution est effectuée en doublant ledit niveau de résolution. 20 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'au moins un modèle de simulation est un opérateur de simulation s'appliquant sur un signal, cet opérateur se décomposant en une combinaison d'au moins un opérateur choisi parmi un 20 opérateur de transformation spatiale (19), un opérateur de sensibilité d'antenne de réception radio-fréquence (20), un opérateur d'encodage (31) et un opérateur d'échantillonnage (22). 21 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des 25 revendications précédentes, caractérisé en ce que l'opérateur de simulation d'au 10moins un modèle de simulation est de comportement linéaire. 22 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 20 à 21, caractérisé en ce que la transformation spatiale d'au moins 5 un opérateur de transformation spatiale (19) est de comportement affine. 23 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 20 à 22, caractérisé en ce que la transformation spatiale d'au moins un opérateur de transformation spatiale (19) est de comportement élastique. 24 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 20 à 23, caractérisé en ce qu'au moins un opérateur d'encodage (21) est un opérateur de type transformée de Fourier. 15 25 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 24, caractérisé en ce que la transformée de Fourier d'au moins un opérateur d'encodage (21) de type transformée de Fourier est implémentée par une transformation de Fourier rapide choisie parmi une FFT et une FFTW. 20 26 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 20 à 25, caractérisé en ce qu'au moins un opérateur d'encodage (21) est un opérateur de projection. 27 ù Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des 25 revendications 20 à 26, caractérisé en ce qu'au moins un opérateurd'échantillonnage (22) est un opérateur d'échantillonnage sur grille cartésienne. 28 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 20 à 27, caractérisé en ce qu'au moins un opérateur d'échantillonnage (22) est un opérateur d'échantillonnage non cartésien, rééchantillonnant les données de simulation préalablement produites sur une grille cartésienne. 29 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des 10 revendications précédentes, caractérisé en ce que les paramètres desdits modèles de simulation (4) et de perturbation (8) sont initialisés au préalable par des acquisitions de mesures expérimentales. 30 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des 15 revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il intègre de manière synchronisée au moins un signal corrélé à la variation temporelle de la cause de la perturbation et provenant d'au moins un capteur externe (26). 31 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 30, 20 caractérisé en ce qu'au moins un capteur externe (26) est de type écho-navigateur. 32 - Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il intègre un module de préparation des données (25) opérant en outre un tri en temps réel de l'ensemble 25 des mesures expérimentales selon des indices d'intérêt déterminés en quantifiantl'espace de variation des données de mesures expérimentales. 33 - Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 32 ,caractérisé en ce que les mesures expérimentales dont l'indice d'intérêt est supérieur à une valeur de seuil prédéterminée sont pré-transformées suivant une transformée de Fourier dans au moins une direction indépendante de la perturbation. 34 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des 10 revendications 1 à 33, caractérisé en ce que ledit signal est reconstruit sous une forme choisie parmi un voxel, une image, une pile d'images et un volume IRM. 35 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon la revendication 34, caractérisé en ce que les paramètres de transformation affine du volume 15 d'acquisition IRM dépendent en temps réel des mesures expérimentales. 36 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 1 à 33, caractérisé en ce que ledit signal est reconstruit sous la forme d'un spectre d'un voxel de spectroscopie par RMN. 20 37 û Procédé d'acquisition et de reconstruction selon l'une quelconque des revendications 1 à 33, caractérisé en ce que ledit signal est reconstruit sous une forme choisie parmi un voxel, une image, une pile d'images et un volume issu d'un processus d'acquisition d'images médicales choisi parmi la tomographie par rayons 25 X, la Tomographie par Emission de Positons, la tomographie d'émissionmonophotonique et l'échographie. 38 ù Dispositif d'imagerie IRM, comportant des moyens d'acquisition et de traitement des images IRM, mettant en oeuvre le procédé d'acquisition et de 5 reconstruction pour la correction des perturbations conforme à l'une au moins des revendications 34 à 35. 39 ù Dispositif de spectroscopie par RMN, comportant des moyens d'acquisition et de traitement des spectres RMN, mettant en oeuvre le procédé 10 d'acquisition et de reconstruction pour la correction des perturbations conforme à la revendication 36. 40 ù Dispositif d'imagerie médicale, comportant des moyens d'acquisition et de traitement des images, mettant en oeuvre le procédé d'acquisition et de 15 reconstruction pour la correction des perturbations conforme à la revendication 37. 60 20