Brevet FR3157794A1 — publié le 20250704

Procédé pour corriger des distorsions géométriques de données de thermométrie en imagerie par résonance magnétique obtenues par le biais de séquences rapides de type écho planaire, comprenant les étapes suivantes : une première série (I) d’acquisitions d’images de référence par IRM, avec un encodage de phase dans un sens (e.g. R->L), une seconde série (II) d’acquisitions d’images de thermométrie par IRM, avec un encodage de phase dans le sens opposé à l’étape une (e.g. L->R), réalisée avec des paramètres d’imagerie identiques à ceux utilisés dans la première série, une estimation (III,IV) des distorsions géométriques, à partir des composantes de magnitude des images de référence et des images de thermométrie ainsi acquises, de façon à déterminer des données de correction de distorsion géométrique, et une application (V) des données de correction de distorsion géométrique sur des images de thermométrie et/ou des résultats de thermométrie issus du traitement de ces images de thermométrie. Voir Figure 3 Procédé de correction temps-réel des distorsions géométriques de données de thermométrie par résonance magnétique, et système d’imagerie par résonance magnétique implémentant ce procédé de correction DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne un procédé de correction temps-réel des distorsions géométriques de données de thermométrie par résonnance magnétique. Elle vise également un système d’imagerie par résonance magnétique implémentant ce procédé de correction. Le domaine de l’invention est le traitement d’image, plus particulièrement le recalage et les déformations non linéaires. ETAT DE LA TECHNIQUE Les distorsions géométriques de données de thermométrie constituent un problème récurrent de l’utilisation de séquences IRM (Imagerie par Résonance Magnétique) rapides de type imagerie écho planaire (EPI). Ces dernières induisent des distorsions géométriques dans l’image qu’elles génèrent, en référence à la FIG. 1 . L’imagerie EPI fait partie des techniques d’IRM les plus couramment utilisées en neurosciences. Ces temps d'acquisition rapides permettent par exemple d'étudier l'activation fonctionnelle du cerveau ou encore une mesure efficace de la tractographie de la substance blanche via l'IRM pondérée en diffusion. Cette efficacité temporelle est rendue possible grâce à l’emploi d'une bande passante par pixel faible dans la direction de codage de phase. Celle-ci entraîne d’importantes distorsions géométriques dans les régions d'inhomogénéité du champ magnétique principal (B0). Une bande passante plus faible (c'est-à-dire un espacement inter-écho plus long) aggrave les distorsions ; les distorsions de certaines régions peuvent atteindre 5 à 10 mm [1] « Sources of distortion in functional MRI data » selon la direction d’encodage de phase. Les inhomogénéités B0 et les distorsions qui en résultent sont plus importantes aux interfaces de différents types de tissus (par exemple, cerveau, os, air) dans des régions telles que le cortex orbitofrontal et les lobes temporaux. Les inhomogénéités évoluent également de manière linéaire avec l'intensité du champ B0, de sorte que les distorsions géométriques peuvent être plus graves à 7 Tesla qu'à 3 Tesla. Ce problème connu fait l’objet de nombreuses tentatives de correction. On peut ainsi citer la publication [2] « Real-time geometric distortion correction for interventional imaging with echo-planar imaging (EPI) », [3] « How to correct susceptibility distortions in spin-echo echo-planar images: application to diffusion tensor imaging », [4] la publication « Block-Matching Distortion Correction of Echo-Planar Images With Opposite Phase Encoding Directions » , [5] « Fiber tracking in the cervical spine and inferior brain regions with reversed gradient diffusion tensor imaging », [6] « Evaluation of six phase encoding based susceptibility distortion correction methods for diffusion MRI. » Plusieurs aspects sur la qualité/caractéristiques des images sont à prendre en compte, étant donné que les procédés de correction proposés dans l’état de la technique concernent le cerveau et ne sont pas aisément transposables à d’autres organes, pour les raisons exposées ci-après. Pour la plupart des organes concernés par une imagerie impliquant de la thermométrie, le champ de vue est réduit dans la dimension de coupe comparativement aux applications conventionnelles sur le cerveau. Ces dernières acquièrent souvent un volume 3D avec 20-30 coupes pour couvrir une bonne partie du cerveau, avec une faible anisotropie entre la résolution dans le plan et celle dans la coupe. Dans les applications interventionnelles visées dans le cerveau, le foie, le cœur, la prostate, le rein ou encore la thyroïde, uniquement 8-12 coupes sont acquises avec une anisotropie relativement importante, par exemple 2mm² dans le plan par rapport à 3-5mm dans la dimension de coupe. De plus, le cerveau est un organe avec des caractéristiques très comparables entre individus. Cela n’est pas le cas pour l’abdomen dans lequel les organes présentent une grande complexité et une forte variété : homme/femme, corpulence, caractéristiques des organes/pathologies. L’utilisation de tels algorithmes en imagerie interventionnelle devront démontrer une grande robustesse à ces égards. De plus, il apparait nécessaire de proposer un procédé de correction qui puisse s’appliquer sur des scanners IRM sans modifier les séquences. Le procédé de correction divulgué dans le document d’art antérieur [2] nécessite de modifier la séquence, ce qui rend très difficile son exploitation à des fins commerciales. Par ailleurs, le problème des distorsions géométriques est critique pour l’imagerie interventionnelle dès lors qu’il s’agit de superposer/corréler/comparer/analyser des images avec de faibles distorsions (anatomie) avec les images de température ayant de plus fortes distorsions. Des incohérences anatomiques sont alors visibles et peuvent induire en erreur le praticien au cours du geste thérapeutique. Par exemple, dans le cas où le praticien réalise une segmentation de la zone à cibler sur une image sans distorsions et réalise le suivi en température et en dose thermique sans corrections pour définir des marges d’ablation souhaitées: des phénomènes de soustraitement ou surtraitement de la cible sont alors inéluctables. L’objectif de la présente invention est ainsi de proposer un procédé de correction temps réel des distorsions géométriques des données de thermométrie par résonance magnétique, qui ne nécessite pas de modifier les séquences et qui soit adapté aux caractéristiques des organes imagés. Il est alors possible d’utiliser l’information thermométrique avec précision pour traiter avec précision les patients. DEFINITIONS Codage de phase : En IRM l’image est codée en 3 dimensions : lecture, phase et coupe. Ces directions sont caractéristiques en IRM car elles définissent la manière dont l’image est construite. Dans une image IRM 2D, on retrouve toujours l’encodage de lecture et de phase selon les colonnes et les lignes ou inversement. La direction de coupe est utilisée pour caractériser la 3ème dimension. C’est selon la direction de phase que des phénomènes de distorsions sont les plus visibles. Temps-réel : Compatible avec une utilisation en ligne au cours d’un traitement au pied de l’IRM : le calcul initial compte pour quelques dizaines de secondes et l’application des corrections est inférieure à la seconde. Dynamique : Un volume temporel, parmi l’ensemble des volumes d’images acquis au cours d’un suivi de traitement. Sens L->R ou R->L : Dans l’exemple d’une image axiale avec un encodage de phase selon les colonnes, on est dans la direction Left-Right (L->R) du patient. A l’acquisition, l’image peut être acquise (dans la direction de phase) de gauche à droite ou de droite à gauche (L->R ou R->L), en référence au document « Evaluation of six phase encoding based susceptibility distortion correction methods for diffusion MRI » [5] ou au document « MRI Physics: Spatial Localization » [6]. Ce qui est démontré dans la littérature est que les distorsions sont opposées dans ces deux acquisitions. Il en va de même pour la direction antéro-postérieure A->P ou P->A et tête-pied H->F ou F->H. Imagerie écho planaire : Type d’acquisition par résonance magnétique visant à acquérir plusieurs lignes de l’espace fréquentiel après chaque impulsion radiofréquence émise par le scanner. Cette séquence se différencie de la séquence écho de gradient où une unique ligne est acquise, augmentant considérablement le temps d’acquisition de l’image. Segmentée : Imagerie écho-planaire faisant l’acquisition de plusieurs lignes de l’espace fréquentiel Single Shot : Imagerie écho-planaire faisant l’acquisition de toutes les lignes de l’espace fréquentiel Volume : Ensemble de coupes ou bloc de voxels, qui peut être acquis de diverses façons. Cet objectif est atteint avec un procédé pour corriger des distorsions géométriques de données de thermométrie en imagerie par résonance magnétique obtenues par le biais de séquences rapides de type écho planaire, comprenant les étapes suivantes : une première série (I) d’acquisitions d’images de référence par IRM, avec un codage de phase dans un sens (e.g. R->L), une seconde série (II) d’acquisitions d’images de thermométrie par IRM, avec un codage de phase dans l’autre sens (e.g. L->R), réalisée avec des paramètres d’imagerie identiques à ceux utilisés dans la première série, une estimation (III,IV) des distorsions géométriques, à partir des composantes de magnitude desdites images de référence et desdites images de thermométrie ainsi acquises, de façon à déterminer des données de correction de distorsion géométrique, et une application (V) des données de correction de distorsion géométrique sur des images de thermométrie et/ou des résultats de thermométrie issus du traitement de ces images de thermométrie. Dans une configuration particulière, le procédé de correction temps-réel de distorsions géométriques de données de thermométrie par résonance magnétique obtenues par le biais de séquences rapides de type écho planaire, comprend les étapes suivantes : une première série d’acquisitions d’images de référence par IRM, avec un codage de phase dans un sens (e.g. R->L), une seconde série d’acquisitions d’images de thermométrie par IRM, avec un codage de phase dans le sens opposé (e.g. L->R), réalisée avec des paramètres d’imagerie identiques à ceux utilisés dans la première série, une vérification de la validité des deux acquisitions précédemment décrites pour effectuer la correction. Les informations relatives à la géométrie de l’acquisition et à ses propriétés sont analysées, une estimation des distorsions géométriques, à partir des composantes de magnitude desdites images de référence et desdites images de thermométrie ainsi acquises, de façon à déterminer des données de correction de distorsion géométrique, et une application des données de correction de distorsion géométrique sur des images de thermométrie et/ou des résultats de thermométrie issus du traitement de ces images de thermométrie. Après correction, l’information spatiale de la thermométrie est alors en accord avec l’information anatomique obtenue par le biais de séquences non distordues. La correction de la distorsion implique de trouver des distorsions très importantes et locales. Ces déplacements peuvent être extrêmement difficiles à estimer avec des algorithmes de recalage classiques. Ainsi, dans une forme préférée de réalisation de l’invention, l’estimation d’une distorsion géométrique comporte une première étape d’estimation grossière de la distorsion géométrique et une seconde étape d’estimation fine de la distorsion géométrique. Cette première étape d’estimation grossière peut mettre en œuvre un algorithme de gradient inversé. La première étape d’estimation grossière peut avantageusement mettre en œuvre un algorithme divulgué dans l’article « Fiber tracking in the cervical spine and inferior brain regions with reversed gradient diffusion tensor imaging » de H.U. Voss et al. []. Les distorsions géométriques Δy sont dirigées uniquement dans la direction d’encodage de phase y. Ainsi pour deux images avec des gradients d’encodage de phase inversés, Δy est également inversé. Par conséquent, pour chaque voxel sur l'axe de codage de fréquence, la procédure des gradients inversés donne une image d'intensité I + (y + ) avec des voxels en position y + =y+Δy et une autre image d'intensité I − (y − ) avec des voxels en position y − =y−Δy. Après avoir acquis les deux images et défini Δy, lors de l'étape de post-traitement, l'image corrigée en distorsion y peut être calculée. Cette seconde étape d’estimation fine peut mettre en œuvre un algorithme d’adaptation de bloc (block matching) pour une correction de distorsion d’imagerie écho planaire (EPI). La seconde étape d’estimation fine peut avantageusement mettre en œuvre un algorithme divulgué dans l’article «Block-Matching Distortion Correction of Echo-Planar Images With Opposite Phase Encoding Directions » de R. Hédouin et al. [https://inria.hal.science/hal-01436561/document]. Dans une variante de l’invention, le procédé de correction de distorsion peut en outre comprendre une étape de moyennage temporel des images de référence ainsi que le moyennage temporel des images de thermométrie. L’étape de moyennage améliore la qualité de l’estimation des distorsions et ainsi le résultat final de la correction. Dans une variante de l’invention, le procédé d’estimation peut être réalisé après masquage d’une partie de l’anatomie située proche de la zone de traitement ou dans zone qui présente un intérêt pour le suivi thermométrique. Le procédé de correction de distorsion selon l’invention peut implémenter deux modes d’acquisition d’images pour procurer une correction de distorsions géométriques sur un organe statique comme sur un organe mobile. Dans une mise en œuvre du procédé de correction de distorsion selon l’invention pour une imagerie d’un organe mobile d’un sujet (foie, rein), il est prévu un premier mode d’acquisition dans lequel un volume de plusieurs coupes de l’organe mobile est acquis à chaque cycle respiratoire du sujet. Dans un second mode d’acquisition, une coupe de l’organe mobile est acquise en imagerie EPI ( Imagerie Echo Planaire ) en un coup unique de durée suffisamment courte de sorte que le mouvement dudit organe mobile pendant l’acquisition est négligeable. Dans cette configuration particulière, le procédé de correction de distorsion selon l’invention comprend en outre, à la suite de l’étape d’acquisition, une étape pour effectuer un recalage temporel pour figer le mouvement de l’organe mobile dans un état respiratoire commun. On peut ainsi proposer une correction des distorsions géométriques sur organe mobile tel que le foie, avec les deux modes d’acquisition suivants : avec synchronisation : l’acquisition du volume est réalisée dans la période de pause du mouvement physiologique. sans synchronisation : on fait une acquisition très rapide en séquence EPI, « single shot », une coupe en environ 100 ms, plusieurs coupes sont alors acquises et un recalage temporel par algorithme de recalage de flou d’optique multi-coupes est appliqué pour figer l’organe dans un état de référence. Le procédé de correction de distorsion selon l’invention peut être appliqué à des imageries de température et/ou à des imageries de dose thermique, réalisées avec ou sans synchronisation de l’acquisition. Dans tous les cas d’applications, une étape de vérification des caractéristiques est nécessaire, elle comprendra entre autres une étape de vérification de la géométrie des images d’entrées. Lorsque le procédé de correction de distorsion selon l’invention est appliqué à des imageries de température, à l’issue de cette correction, l’information de température est spatialement corrélée à une anatomie sous-jacente, permettant ainsi la définition de marges vis-à-vis de structures anatomiques critiques à préserver. Le procédé de correction de distorsion selon l’invention peut alors en outre comprendre une étape d’interpolation d’une matrice de transformation sur des images thermométriques. Le procédé de correction de distorsion selon l’invention peut être avantageusement appliqué à des images de dose thermique, réalisées avec ou sans synchronisation de l’acquisition, de sorte qu’une information de dose thermique est spatialement corrélée à une anatomie sous-jacente, permettant ainsi la définition de marges vis-à-vis de structures anatomiques critiques à préserver ou à l’opposé de vérifier l’existence de marges carcinologiques suffisantes dans le cas d’ablation tumorale. Le procédé de correction de distorsion peut également être utiliser lors de procédure d’hyperthermie pour vérifier que l’élévation de température dans des zones anatomiques précises, ne dépasse pas le seuil de dommage tissulaire. Suivant un autre aspect de l’invention, il est proposé un système d’imagerie par résonance magnétique, mettant en œuvre le procédé de correction de distorsions géométriques de données de thermométrie obtenues par le biais de séquences rapides de type écho planaire selon l’invention, comprenant : des moyens pour acquérir une première série (I) d’images de référence par IRM, avec un encodage de phase dans un sens (e.g. R->L), des moyens pour acquérir une seconde série (II) d’images de thermométrie par IRM, avec un codage de phase dans l’autre sens (e.g. L->R), réalisée avec des paramètres d’imagerie identiques à ceux utilisés dans la première série, des moyens pour estimer des distorsions géométriques, à partir des composantes de magnitude desdites images de référence et desdites images de thermométrie ainsi acquises, de façon à déterminer des données de correction de distorsion géométrique, et des moyens pour appliquer des données de correction de distorsion géométrique sur des images de thermométrie et/ou des résultats de thermométrie issus du traitement de ces images de thermométrie. Les moyens d’estimation d’une distorsion géométrique peuvent avantageusement comprendre des premiers moyens d’estimation grossière de la distorsion géométrique et des premiers moyens d’estimation fine de la distorsion géométrique. Dans un premier mode de réalisation, ses premiers et seconds moyens d’estimation des distorsions géométriques (III,IV) peuvent être agencés dans un calculateur distant des moyens d’acquisition d’image et des moyens d’application et coopèrent avec ces premiers et seconds moyens d’acquisition et ces moyens d’application via un nuage informatique (Cloud). Dans une seconde mode de réalisation, les premiers et seconds moyens d’estimation des distorsions géométriques peuvent être intégrés au sein d’un imageur par résonance magnétique (IRM). DESCRIPTION DES FIGURES FIG. 1 La FIG. 1 illustre le problème des distorsions d’image, connu dans l’art antérieur ; FIG. 2 La FIG. 2 représente le principe de base du procédé de correction de distorsion selon l’invention ; FIG. 3 La FIG. 3 illustre schématiquement les étapes d’un exemple de réalisation du procédé de correction de distorsion selon l’invention ; et FIG. 4 La FIG. 4 décrit un exemple de réalisation d’un algorithme procurant une estimation fine de la distorsion géométrique, divulgué dans le document [4]. DESCRIPTION DETAILLEE D’UN EXEMPLE DE REALISATION Le procédé de correction de distorsion géométrique d’images selon l’invention est construit autour d’un principe de base visant, en référence à la FIG. 2 , à acquérir, d’une part, des scans de référence en utilisant une direction d’encodage de phase (e.g. R->L), et d’autre part, des scans de thermométrie en utilisant une direction d’encodage de phase opposée (e.g. L->R). Dans un exemple de réalisation illustré par la FIG. 3 , le procédé de correction de distorsion comprend une étape I d’acquisition d’images de référence comportant par exemple 5 dynamiques acquises avec un encodage de phase (e.g. R->L), une étape II d’acquisition d’images de thermométrie comportant par exemple 100 dynamiques acquises avec un encodage de phase (e.g. L->R). Les images ainsi acquises sont ensuite soumises à une étape III d’estimation grossière puis à une étape IV d’estimation fine de la distorsion géométrique. Les corrections de distorsion géométrique sont ensuite appliquées (étape V) à des volumes de thermométrie (magnitude, température, dose thermique). Pour chaque ligne dans la direction d’encodage de phase, pour les deux directions d’encodage : Calcul de l’intensité cumulée normalisée. où L1 et L2 sont les intensités de ligne des images d’encodage de phase, α1 et α2 sont des constantes Une interpolation cubique est utilisée pour trouver y 1,n et y 2,n tels que N1(y 1,n ) = N2(y 2,n ) = X n avec x_n compris entre 0 et 1 Pour chaque position y n = (y 1,n + y 2,n )/2, la transformation est calculée de la façon suivante : En référence à la FIG. 4 , l’étape d’estimation fine peut mettre en œuvre un algorithme comportant un ensemble d’itérations portant sur des images originales I F , I B (étapes 1,3) et des transformations directes (étape 2.1) et des transformations arrières (on inverses) (étape 2.2), des étapes de correspondance de blocs dans l’espace log-euclidien impliquant une étape (4) de rééchantillonnage des images de référence et une étape (5) de rééchantillonnage des images de thermométrie, puis des étapes (6-8) pour symétriser les transformées et revenir à l’espace régulier. Est donné ci-dessous un exemple pratique de réalisation d’un algorithme de correspondance de blocs (Block-matching) pour la correction de la distorsion EPI, implémenté dans l’étape d’estimation fine, divulgué dans [4]: ______________________________________________________________________________ pour p = 1...P, itération sur des niveaux de la pyramide, faire pour l = 1...L, itérations, faire Rééchantillonner les images pour obtenir I F,l−1 et I B,l−1 Estimer les transformations locales pour chaque bloc sur I B,l−1 : A+ ← correspondance de blocs (I B,l−1 , I F,l−1 ) Estimer les transformations locales pour chaque bloc sur I F,l−1 : A− ← correspondance de blocs (I F,l−1 , I B,l−1 ) Extrapoler des mises à jour de SVF (Filtres à Valeur Singulière) denses et asymétriques à partir de A+ et A− : δS+ ← extrapoler(A+), δS− ← extrapoler(A−) Calculer une mise à jour SVF symétrique : δS, et composez-la avec les transformations actuelles Assurer que T +,l et T −,l sont symétriques opposés Régulariser (de type élastique) T +,l et T −,l ______________________________________________________________________________ Le procédé de correction de distorsion selon l’invention peut utiliser une librairie Anima telle que https://github.com/Inria-Empenn/Anima-Public. Il est à noter qu’en IRM interventionnelle, il n’y a pas eu jusqu’à présent d’utilisation de la librairie Anima qui est essentiellement utilisée en recherche clinique en neurosciences et neurodiagnostic. Dans l’état de la technique, la société Profound Medical Corp met en œuvre une acquisition segmentée, mais avec des facteurs d’accélération faibles, en pratique inférieurs à 8. Avec le procédé de correction selon l’invention, il devient possible d’atteindre un facteur d’accélération plus élevé, allant jusqu’à la séquence EPI single-shot Bien sûr, la présente invention n’est pas limitée à l’exemple de réalisation qui vient d’être décrit et bien d’autres modes de réalisation peuvent être envisagés sans sortir du cadre de l’invention. Procédé pour corriger des distorsions géométriques de données de thermométrie en imagerie par résonance magnétique obtenues par le biais de séquences rapides de type écho planaire, comprenant les étapes suivantes : - une première série (I) d’acquisitions d’images de référence par IRM, avec un codage de phase dans un sens (e.g. R->L), - une seconde série (II) d’acquisitions d’images de thermométrie par IRM, avec un codage de phase dans l’autre sens (e.g. L->R), réalisée avec des paramètres d’imagerie identiques à ceux utilisés dans la première série, - une estimation (III,IV) des distorsions géométriques, à partir des composantes de magnitude desdites images de référence et desdites images de thermométrie ainsi acquises, de façon à déterminer des données de correction de distorsion géométrique, et - une application (V) des données de correction de distorsion géométrique sur des images de thermométrie et/ou des résultats de thermométrie issus du traitement de ces images de thermométrie. Procédé de correction de distorsion selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’estimation d’une distorsion géométrique comporte une première étape (III) d’estimation grossière de la distorsion géométrique et une seconde étape (IV) d’estimation fine de la distorsion géométrique. Procédé de correction de distorsion selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la première étape d’estimation grossière met en œuvre un algorithme de gradient inversé. Procédé de correction de distorsion selon la revendication 2, caractérisé en ce que la seconde étape d’estimation fine met en œuvre un algorithme d’adaptation de bloc ( block matching ) pour une correction de distorsion d’imagerie écho planaire (EPI). Procédé de correction de distorsion selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape pour moyenner temporellement des images de référence et une étape pour moyenner temporellement des images de thermométrie. Procédé de correction de distorsion selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il est appliqué à des images de température, de sorte qu’une information de température est spatialement corrélée à une anatomie sous-jacente. Procédé de correction de distorsion selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape d’interpolation d’une matrice de transformation sur des images thermométriques. Procédé de correction de distorsion selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il est appliqué à des images de dose thermique, de sorte qu’une information de dose thermique est spatialement corrélée à une anatomie sous-jacente, Procédé de correction de distorsion selon l’une quelconque des revendications précédentes, implémentant deux modes d’acquisition d’images pour procurer une correction de distorsions géométriques sur un organe statique comme sur un organe mobile. Procédé de correction de distorsion selon la revendication précédente, mis en œuvre pour une imagerie d’un organe mobile d’un sujet, caractérisé en ce que dans un premier mode d’acquisition, un volume de plusieurs coupes dudit organe mobile est acquis à chaque cycle respiratoire dudit sujet. Procédé de correction de distorsion selon la revendication précédente, caractérisé en ce que dans un second mode d’acquisition, une coupe de l’organe mobile est acquise en imagerie EPI ( Imagerie Echo Planaire ) en un coup unique de durée suffisamment courte de sorte que le mouvement dudit organe mobile pendant l’acquisition est négligeable. Procédé de correction de distorsion selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comprend en outre, à la suite de l’étape d’acquisition, une étape pour effectuer un recalage temporel pour figer le mouvement de l’organe mobile dans un état respiratoire commun. Système d’imagerie par résonance magnétique, mettant en œuvre le procédé de correction de distorsions géométriques de données de thermométrie obtenues par le biais de séquences rapides de type écho planaire, comprenant : - des moyens pour acquérir une première série (I) d’images de référence par IRM, avec un encodage de phase dans un sens (e.g. R->L), - des moyens pour acquérir une seconde série (II) d’images de thermométrie par IRM, avec un codage de phase dans l’autre sens (e.g. L->R), réalisée avec des paramètres d’imagerie identiques à ceux utilisés dans la première série, - des moyens (III,IV) pour estimer des distorsions géométriques, à partir des composantes de magnitude desdites images de référence et desdites images de thermométrie ainsi acquises, de façon à déterminer des données de correction de distorsion géométrique, et - des moyens (V) pour appliquer des données de correction de distorsion géométrique sur des images de thermométrie et/ou des résultats de thermométrie issus du traitement de ces images de thermométrie. Système d’imagerie selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les moyens d’estimation d’une distorsion géométrique comportent des premiers moyens (III) d’estimation grossière de la distorsion géométrique et des premiers moyens (IV) d’estimation fine de la distorsion géométrique. Système d’imagerie selon l’une des deux revendications précédentes, caractérisé en ce que les premiers et seconds moyens d’estimation des distorsions géométriques (III,IV) sont agencés dans un calculateur distant des moyens d’acquisition d’image et des moyens d’application et coopèrent avec lesdits premiers et seconds moyens d’acquisition et lesdits moyens d’application via un nuage informatique (Cloud). Système d’imagerie selon l’une des revendications 13 ou 14, caractérisé en ce que les premiers et seconds moyens d’estimation des distorsions géométriques sont intégrés au sein d’un imageur par résonance magnétique (IRM).