Brevet FR3158630A1 — publié le 20250801

Titre : PROCEDE ET SYSTEME D’IMAGERIE CARDIAQUE PAR RESONANCE MAGNETIQUE Procédé d’imagerie cardiaque par résonance magnétique, le procédé comprenant une séquence d’acquisition (SE) comprenant : acquérir des signaux comprenant, lors de chaque couple constitué de deux cycles cardiaques consécutifs, de couples successifs: acquérir des signaux en sang noir issus d’une zone à imager d’un cœur d’un individu par résonance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium, acquérir des signaux en sang blanc issus de la zone à imager par résonance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium, les signaux en sang blanc acquis lors des couples successifs étant acquis en mettant en œuvre une séquence de relaxométrie. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 PROCEDE ET SYSTEME D’IMAGERIE CARDIAQUE PAR RESONANCE MAGNETIQUE Domaine de l’invention L’invention concerne le domaine de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) cardiaque par rehaussement tardif du gadolinium ou LGE, en référence à l’expression anglo-saxonne « Late Gadolinium Enhancement ». La technique de référence pour la caractérisation de lésions régionales dont la fibrose myocardique est l’imagerie par rehaussement tardif du gadolinium en sang blanc ou BR-LGE (pour l’expression anglo-saxonne « bright-blood LGE ») par inversion récupération telle que la séquence PSIR (de l’expression anglo-saxonne « phase-sensitive inversion-recovery »). Dans ce type d’imagerie, on provoque l'annulation du signal du myocarde sain à l'aide d'impulsions d’inversion-récupération ce qui permet de visualiser une lésion, notamment du myocarde, qui est une zone d’accumulation du gadolinium, c’est-à-dire une zone où le gadolinium est évacué plus lentement que dans le myocarde sain, avec un contraste élevé entre le myocarde sain et la lésion. Cependant, pour les lésions adjacentes aux cavités sanguines du cœur (ventricules droit et gauche), l’intensité élevée du signal issu du sang et donc le faible contraste entre les lésions et le sang empêche leur détection automatique, précise, fiable et robuste. Afin de contourner ce problème, des techniques d'imagerie LGE en sang noir (BL-LGE) ont été proposées. Elles permettent d’annuler simultanément les signaux du myocarde sain dans lesquelles le gadolinium s’évacue rapidement et du sang fournissant ainsi un contraste élevé entre les lésions et le myocarde sain où le gadolinium s’évacue rapidement mais aussi avec le sang. Ces techniques sont particulièrement utiles pour identifier les lésions focales, c’est à dire localisées. Toutefois, les techniques d’imagerie en sang noir ne permettent de localiser précisément les lésions du myocarde par rapport au myocarde sain, le contraste entre le sang et les lésions du myocarde sain n’étant pas suffisamment élevé. Les inventeurs de la présente demande ont précédemment proposé dans la demande de brevet FR2203782 un procédé d’acquisition et de fusion d’images en sang noir et en sang blanc permettant de détecter et de mieux localiser ces zones de lésion tout en maintenant un temps d’acquisition court. Toutefois, cette technique ne permet pas de quantifier des modifications diffuses des tissus de la zone à imager, en particulier du myocarde. Ce type de modifications peut notamment avoir lieu en phase aiguë d’un évènement cardiaque. Un but de l’invention est de proposer un procédé permettant de limiter au moins un des inconvénients précités. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé d’imagerie cardiaque par résonance magnétique, le procédé comprenant une séquence d’acquisition comprenant : acquérir des signaux comprenant, lors de chaque couple, constitué de deux cycles cardiaques consécutifs, de couples successifs: acquérir des signaux en sang noir issus d’une zone à imager d’un cœur d’un individu par résonance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium, acquérir des signaux en sang blanc issus de la zone à imager par résonance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium, les signaux en sang blanc acquis lors des couples successifs étant acquis en mettant en œuvre une séquence de relaxométrie. Selon un mode de réalisation, les signaux en sang noir sont acquis en mettant en œuvre des séquences d’acquisition en sang noir identiques lors des couples successifs. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend : traiter, par ordinateur, des signaux acquis lors des cycles cardiaques successifs, comprenant : Générer une cartographie de temps de relaxation de tissus de la zone à imager à partir des signaux en sang blanc acquis lors des couples successifs de cycles cardiaques. Selon un mode de réalisation, traiter, par ordinateur, des signaux acquis lors des couples comprend : générer des images en sang noir à partir des signaux en sang noir acquis pendant les couples successifs, générer des images en sang blanc à partir des signaux en sang blanc acquis pendant les couples successifs, Déterminer au moins une donnée relative à une zone représentative d’une lésion cardiaque d’une image de référence en sang noir issue d’au moins une des images en sang noir et à partir d’au moins une des images en sang blanc. Selon un mode de réalisation, l’image de référence en sang noir est une combinaison des images en sang noir. Selon un mode de réalisation, au moins une donnée est déterminée à partir de signaux en sang blanc acquis lors d’un seul des couples. Selon un mode de réalisation, au moins une donnée est déterminée à partir de signaux en sang blanc acquis lors d’une pluralité des couples. Selon un mode de réalisation au moins une donnée est déterminée à partir des signaux en sang blanc acquis lors des couples. Selon un mode de réalisation, traiter, par ordinateur, des signaux acquis lors des couples comprend : segmenter, par ordinateur, l’image de référence en sang noir de sorte à déterminer la zone représentative d’une lésion cardiaque. Selon un mode de réalisation, déterminer au moins une donnée relative à la zone représentative d’une lésion cardiaque comprend : Générer, par ordinateur, une image fusionnée en remplaçant des valeurs de pixels ou voxels d’une première image de référence en sang blanc issue de signaux en sang blanc acquis lors d’au moins un des couples par de nouvelles valeurs permettant de distinguer la zone représentative d’une lésion cardiaque des autres tissus de la zone à imager. Selon un mode de réalisation, traiter, par ordinateur, des signaux acquis lors des couples comprenant : segmenter, par ordinateur, au moins une deuxième image de référence en sang blanc générée à partir de signaux en sang blanc acquis lors d’au moins un des couples de sorte à générer des données de positionnement d’un ensemble d’au moins une paroi délimitant le myocarde, segmenter l’image de référence en sang noir à partir de données de positionnement d’au moins une paroi de l’ensemble d’au moins une paroi délimitant le myocarde, prises parmi les données de positionnement de l’ensemble d’au moins une paroi délimitant le myocarde, de sorte à déterminer la zone représentative d’une lésion cardiaque. Selon un mode de réalisation, la deuxième image en sang blanc de référence est segmentée en utilisant une fonction d’apprentissage entraînée à partir de plusieurs ensembles d’images d’entraînement de la zone à imager générées à partir de signaux d’entraînement acquis lors d’étapes d’acquisitions respectives par résonnance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium, chaque ensemble d’images d’entraînement étant obtenu à partir de signaux en sang blanc acquis en mettant en œuvre une séquence de relaxométrie. Dans un mode de réalisation, la deuxième segmentation comprend la sélection des pixels de l’image de référence en sang noir présentant une intensité supérieure à un seuil prédéterminé, les pixels étant pris uniquement parmi les pixels de l’image en sang noir entourés de la première paroi. Dans un mode de réalisation, l’ensemble d’au moins une paroi comprend une deuxième paroi délimitant le myocarde et entourée par la première paroi Dans un mode de réalisation, le traitement comprend le calcul de données représentatives d’un pourcentage de transmuralité de la zone représentative d’une lésion cardiaque à partir de données issues des données de positionnement de la première paroi et de la deuxième paroi. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend l’affichage, sur un écran, d’une représentation de données déterminées lors du traitement ou d’une image générée lors du traitement. Dans un mode de réalisation, les images en sang noir et en sang blanc sont bidimensionnelles. L’invention se rapporte également à un système d’imagerie configuré pour mettre le œuvre le procédé selon l’invention. Le système comprend une unité de traitement et de commande et un système de résonnance magnétique, l’unité de traitement et de commande étant configurée pour commander le système de résonance magnétique de sorte que le système de résonance magnétique mette en œuvre la séquence d’acquisition. Selon un mode de réalisation, le système comprend un dispositif de mesure d’au moins un signal représentatif de l’activité cardiaque de l’individu, l’unité de traitement et de commande étant configurée pour commander le système de résonance magnétique à partir de mesures de l’au moins un signal représentatif de l’activité cardiaque générées par le dispositif de mesure de sorte que le système de résonance magnétique mette en œuvre la séquence d’acquisition Selon un mode de réalisation, le système comprend un électrocardiographe, l’unité de traitement et de commande étant configurée pour commander le système de résonance magnétique à partir de mesures issues de l’électrocardiographe de sorte que le système de résonance magnétique mette en œuvre la séquence d’acquisition. Selon un mode de réalisation, l’unité de traitement et de commande est configurée pour mettre en œuvre l’étape de traitement, par ordinateur, des signaux acquis lors des cycles cardiaques successifs. L’invention se rapporte également à un produit-programme d'ordinateur comprenant des instructions qui conduisent le système selon l’invention à exécuter les étapes du procédé selon l’invention. L’invention se rapporte également à un support lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : FIG. 1 : un exemple de réalisation d’un système selon l’invention, FIG. 2 : une représentation schématique d’une première séquence élémentaire d’acquisition de signaux pour générer des images en sang noir et des images en sang blanc utilisées dans le procédé selon l’invention, FIG. 3 : une représentation schématique d’un exemple de séquence d’acquisition IRM en sang noir et sang blanc réalisée sur une pluralité de cycles cardiaques comprenant une pluralité de séquences d’acquisition élémentaire dont celle de la FIG. 2 , FIG. 4 : une représentation schématique d’un cœur en trois dimensions (3D) illustrant différents plans de coupes répartis selon le grand axe du coeur et des images générées à partir de signaux acquis dans un des plans de coupe, FIG. 5 : un ordinogramme d’un exemple de procédé selon l’invention, FIG. 6 : une représentation schématique de quatre images comprenant en haut à gauche une image en sang blanc et en haut à droite une image à sang blanc sur laquelle sont représentées les parois détectées lors de l’étape de segmentation, et en bas à gauche une image en sang noir et la représentation des parois reportées sur l’image en sang noir, FIG. 7 : en haut, l’image du bas à gauche de la FIG. 6 sur laquelle on a représenté des secteurs, en bas à gauche une représentation de type œil de bœuf de la taille d’une zone représentative d’une lésion et en bas à droite une représentation de type œil de bœuf d’un pourcentage lésionnel de transmuralité. Description invention L’invention se rapporte au domaine de l’imagerie cardiaque par résonance magnétique ou IRM, rehaussement tardif du gadolinium en sang noir et sang blanc. L’invention concerne un procédé d’imagerie cardiaque. Par lésion cardiaque, on entend une zone présentant une singularité tissulaire à proximité ou à l’intérieur d’une zone de référence que représente le myocarde. Cette zone présente une structure tissulaire modifiée par rapport à une structure tissulaire de référence, la plus représentative du myocarde. La modification de la structure tissulaire a pour conséquence que le produit de contraste s’y accumule de façon plus prolongée dans la zone présentant la singularité tissulaire que dans les zones présentant la structure tissulaire la plus représentative du myocarde. Ainsi, une zone représentative d’une lésion cardiaque dans une image en sang noir est caractérisée, par une intensité de pixels ou de voxels supérieure à celle des pixels de la structure tissulaire la plus représentative du myocarde. Par exemple cette intensité est supérieure à un seuil prédéterminé. On distingue les lésions pathologiques des lésions bénignes. Par exemple, certaines lésions peuvent affecter la fonction cardiaque. Ces lésions sont dites ici pathologiques. Dans un autre exemple, les lésions peuvent ne pas affecter la fonction cardiaque, par exemple la graisse. La localisation des zones représentatives de lésions cardiaques peut ainsi intéresser les spécialistes dans la mesure où elles peuvent être un indicateur d’une pathologie cardiaque affectant la fonctionnalité cardiaque, par exemple d’une cicatrice du myocarde, ou de graisse ou d’autres types de modifications tissulaires du cœur ou du myocarde. Il convient de croiser ces données avec d’autres informations afin d’identifier la nature de cette particularité. Système d’imagerie La FIG. 1 représente schématiquement un exemple de réalisation d’un système d’imagerie S selon l’invention. Le système comprend les moyens matériels et logiciels pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Avantageusement, ce système S comporte un ensemble d’équipements de mesure A comprenant un système de résonance magnétique (IRM) B ainsi qu’un électrocardiographe référencé ECR sur la FIG. 1 . Le système S comprend également un système de traitement et de commande C comprenant une unité de traitement et de commande TC et une interface homme-machine INT. De façon connue en soit, le système de résonance magnétique IRM B comprend un générateur de champ magnétique statique GEN_B, un générateur de gradient GEN_GRAD et un système radiofréquence (RF) D_RF. Le générateur de champ magnétique statique GEN_B comprend un aimant principal de polarisation destiné à générer, selon un axe longitudinal z, un champ magnétique statique de polarisation sensiblement uniforme dans une zone de polarisation (généralement un tunnel) destinée à comprendre la zone du patient à imager, cette zone à imager comprenant le cœur. Le patient est un mammifère. De façon non limitative, le mammifère est un homme. Le générateur de gradient GEN_GRAD comprend trois bobines (ou solénoïdes) de gradient disposées et configurées pour faire varier l’intensité du champ magnétique dans la zone de polarisation selon les axes respectifs orthogonaux x, y et z fixes par rapport à la zone de polarisation. Le choix des intensités circulant dans ces bobines permet de sélectionner, parmi plusieurs possibles, une coupe, présentant une épaisseur donnée et un plan de coupe sur lequel est centrée la coupe, dans laquelle va être mesurée l’aimantation de la zone à imager du patient reçu dans la zone de polarisation. Le système radiofréquence D_RF comprend un émetteur radiofréquence comprenant des bobines ou solénoïdes et est apte à générer des séquences d’impulsions radiofréquence (RF), aussi appelées séquences d’acquisition dans la présente demande de brevet, comprenant, des séquences préparatoires de l’aimantation de la zone à imager et des séquences de lecture lors desquelles un récepteur radiofréquence RF du système radiofréquence lit, c’est-à-dire reçoit des signaux RF issus de la zone à imager et générés sous l’effet des séquences radiofréquences émises par l’émetteur. Le récepteur radiofréquence peut être l’émetteur radiofréquence ou être différent du récepteur radiofréquence. Chacune des séquences préparatoires et de lecture comprend au moins un pulse radiofréquence de fréquence, de forme, durée, phase, amplitude prédéterminée et réglable. La séquence préparatoire est configurée pour exciter, c’est-à-dire modifier la direction de l’aimantation des tissus de zone à imager. La séquence de lecture est configurée pour permettre au récepteur du système radio fréquence de mesurer l’aimantation de la zone à imager résultant du module préparatoire. L’électrocardiographe ECR est destiné à acquérir un électrocardiogramme du patient. L’unité de traitement et de commande TC est configurée pour générer des commandes à destination du système IRM B, notamment à destination du système RF D_RF et du générateur de gradient GEN_GRAD, de sorte que le dispositif IRM génère les séquences d’acquisition prédéfinies de signaux issus de volumes ou coupes prédéfinies de la zone à imager. L’unité de traitement et de commande TC est configurée pour traiter des signaux RF acquis par le système radiofréquence, ce traitement comprend par exemple : générer une cartographie de temps de relaxation de la zone à imager et générer des images de la zone à imager, à partir de techniques de reconstruction connues de l’homme du métier, et pour déterminer des données à partir de ces images comme nous le verrons plus en détail dans la suite de la description. Séquence d’acquisition La FIG. 2 représente un exemple d’une première séquence d’acquisition élémentaire Se1 de signaux RF. Cette première séquence d’acquisition élémentaire Se1 est une des séquences élémentaires d’une séquence d’acquisition SE de signaux RF permettant de générer des images du cœur et plus précisément d’une zone à imager. La FIG. 2 représente également un électrocardiogramme (ECG) E mesuré par l’électrocardiographe ECR lors de la première séquence d’acquisition élémentaire Se1. La zone à imager comprend une zone du myocarde du cœur du patient et du sang. Avantageusement, la zone à imager comprend au moins une coupe du myocarde du cœur du patient réalisée dans un plan et la coupe, réalisée dans le même plan d’au moins une cavité entourée par le myocarde au sein de laquelle circule le sang ainsi qu’une zone entourant le myocarde. Comme nous le verrons par la suite, la séquence d’acquisition SE comprend une suite de N séquences d’acquisitions élémentaires Sei, avec i= 1 à N, i étant un entier. N est, par exemple, compris entre 2 et 20 mais N peut être supérieur à 20. Par exemple, N est égal à 5. Une première séquence élémentaire Se1 est représentée en FIG. 2 . La partie basse de la FIG. 2 représente la variation de l’aimantation longitudinale Mz des tissus de la zone à imager en fonction du temps t pendant la première séquence élémentaire Se1. La première séquence d’acquisition élémentaire Se1 comprend une acquisition dite en sang noir ACQ11 suivi d’une acquisition dite en sang blanc ACQ21 qui seront décrites ultérieurement. L’acquisition en sang noir ACQ11 permet d’acquérir les signaux de la zone à imager permettant de générer une image élémentaire en sang noir IM1, c’est-à-dire en contraste sang noir, de la zone à imager. L’acquisition en sang blanc ACQ21 permet d’acquérir les signaux de la zone à imager permettant de générer une image élémentaire en sang blanc IM2, c’est-à-dire en contraste sang-blanc de la zone à imager. Ces étapes d’acquisition en sang noir ACQ11, et en sang blanc ACQ21 comprennent chacune l’émission de séquences d’impulsions électriques comprenant un module préparatoire PREP1, PREP21 et un module de lecture LE1, LE2. Dans la présente demande de brevet, par module, on entend une impulsion radiofréquence ou une suite d’impulsions radiofréquence. Il est à noter que pendant toute la durée de la première séquence d’acquisition élémentaire Se1 et, de préférence, pendant toute la durée de la séquence d’acquisition IRM ou des N séquences d’acquisition élémentaires, le générateur de champ magnétique statique GEN_B est commandé par l’unité de traitement et de commande TC pour qu’il génère un champ magnétique statique fixe selon l’axe z. Le générateur de gradients GEN_GRAD est quant à lui avantageusement commandé par l’unité de traitement et de commande TC pour que le système radiofréquence D_RF acquiert des signaux provenant d’une coupe prédéfinie présentant une épaisseur prédéfinie lors de la première séquence d’acquisition élémentaire Se1 et pendant toute la durée de chacune des N séquences élémentaires Sei avec i=1 à N. Autrement dit, les signaux acquis lors de la séquence d’acquisition SE sont issus d’une même coupe constituant alors la zone à imager. La première séquence d’acquisition est une séquence d’acquisition par rehaussement tardif au gadolinium mise en œuvre suite à l’injection d’un produit de contraste à base de Gadolinium par voie intraveineuse chez le patient, de 10 à 15 minutes avant la mise en œuvre des séquences d’acquisition de façon à obtenir des images présentant un contraste maximal entre des lésions et le sang mais aussi entre les lésions et le myocarde sain ou les zones de structure tissulaire la plus représentative du myocarde. Au niveau du cœur, le produit de contraste est rapidement éliminé du myocarde sain, pauvre en tissus extracellulaire ou interstitiel mais s’accumule de façon prolongée dans lésions du myocarde. En effet, le gadolinium a une distribution extracellulaire, c’est-à-dire qu’il ne traverse pas les membranes des cardiomyocytes. Le gadolinium a pour effet de raccourcir le temps de relaxation T1 des tissus où il s’accumule. La relaxation de l’aimantation des lésions suite à une impulsion d’inversion de l’aimantation est ainsi plus rapide que celle du sang et du myocarde sain. Acquisition en sang noir Dans un premier temps, on cherche à générer des images élémentaires en sang noir IM1. Dans une image de ce type, l’intensité des pixels correspondant au sang et au myocarde sain ou zone de référence du myocarde est nulle (pixels noirs), sensiblement nulle ou très faible. Afin de générer une telle image élémentaire en sang noir IM1, le système RF D_RF met en œuvre, lors de la première séquence d’acquisition élémentaire Se1, une étape d’acquisition en sang noir ACQ11 en inversion-récupération. Cette étape d’acquisition sang noir ACQ11 comprend l’émission, par l’émetteur du système radiofréquence, d’une impulsion d’inversion longitudinale notée 180° sur la FIG. 2 , qui fait basculer l’aimantation longitudinale des tissus de la zone imager dans la direction opposée, c’est-à-dire qui inverse l’aimantation longitudinale de ces tissus. Sur la FIG. 2 , on constate que l’aimantation de la zone à imager passe de Mz à -Mz sous l’effet de l’impulsion d’inversion. Du fait de la relaxation longitudinale, l’aimantation longitudinale des différents tissus présents dans la zone à imager croît pour revenir à sa valeur initiale, en passant par la valeur nulle. Naturellement, la cinétique de relaxation des différents tissus est différente. De façon connue en soi, l’acquisition sang noir ACQ11 comprend également un module préparatoire PREP1 mis œuvre après l’impulsion d’inversion longitudinale 180°, par exemple, un module adiabatique en T1-rho ( ) de durée notée TSL (aussi appelée « Spin Lock Time » en terminologie anglo-saxonne) « Time of Spin Lock ») ou un module pondéré en T2, ou de type MTC (acronyme de l’expression anglo-saxonne « Magnetisation Transfert Contrast ») ou une combinaison de deux de ces modules ou de ces trois modules. Le module préparatoire PREP1 est configuré de sorte que l’aimantation longitudinale du sang A(B) et celle du myocarde sain A(M), ou plus généralement de la zone de référence du myocarde, s’annulent au même instant te. À ce même instant te, l’aimantation longitudinale des lésions A(C) est nettement supérieure à zéro. En faisant l’acquisition des signaux issus de la zone à imager à cet instant te, on obtient une image présentant un contraste très élevé entre les pixels ou voxels correspondant au sang et qui sont globalement noirs et les pixels ou voxels correspondant aux lésions, globalement blancs. La première étape d’acquisition ACQ11 en inversion-récupération comprend ensuite une séquence de lecture LE1 comprenant une impulsion de 90° appliquée à l’instant te et un gradient de lecture pour lire l’aimantation transversale de la zone à imager. Le temps d’inversion TI est la durée séparant l’impulsion de 180° de la séquence de lecture LE1 de l’acquisition en sang noir ACQ11. Afin d’obtenir le meilleur contraste entre les lésions myocardiques et le sang ainsi qu’entre les lésions myocardiques et le myocarde sain, on fait avantageusement débuter la séquence de lecture LE1 à l’instant te où les aimantations longitudinales du sang et du myocarde s’annulent afin de générer l’image présentant le meilleur contraste. Dans l’exemple de la FIG. 2 , le module de lecture LE1 de l’acquisition sang noir est espacé temporellement du module préparatoire PREP1 de l’acquisition sang noir. En variante, le module de lecture LE1 débute dès que le module préparatoire PREP1 se termine. Il en est de même pour le positionnement temporel relatif entre le module préparatoire PREP21 de l’acquisition sang blanc et le module de lecture LE2 de l’acquisition sang blanc. Dans l’exemple de la FIG. 2 , l’impulsion d’inversion IMP1 est générée avant le module préparatoire PREP1. En variante, le module préparatoire PREP1 est généré avant l’impulsion d’inversion IMP1. Acquisition en sang blanc L’image élémentaire en sang blanc IM21 de la zone à imager est générée à partir de signaux acquis en mettant en œuvre, lors de la première séquence d’acquisition élémentaire Se1, l’étape d’acquisition en sang blanc ACQ21 comprenant un module préparatoire PREP21 suivi d’un module de lecture LE2. L’étape d’acquisition en sang blanc ACQ21 comprend ensuite un module de lecture LE2 comprenant un gradient de lecture pour lire l’aimantation transversale de la zone à imager. Ce module de lecture LE2 peut être réalisé en écho de gradient ou en écho de spin, tout comme le module de lecture LE1 de l’étape d’acquisition en sang noir LE1. Les modules de lecture LE1 et LE2 peuvent être identiques ou différents. La durée D2 séparant le module de lecture LE2 du module préparatoire est définie de sorte que l’aimantation longitudinale du sang A(B) est supérieure à celle du myocarde, notamment du myocarde sain A(M), ce qui conduit à générer une image dans laquelle les pixels ou voxels du sang sont blancs, c’est-à-dire avec une forte luminance ou intensité, et dans laquelle les pixels des tissus du myocarde sont un peu moins lumineux que ceux du sang comme on peut le déduire des courbes représentées en FIG. 2 . Ces images permettent de visualiser parfaitement l’anatomie cardiaque permettant de délimiter le myocarde sur cette image, ce qui n’est pas possible sur une image en sang noir. On comprend qu’en utilisant les deux images IM11 et IM21 il est possible de détecter des zones d’accumulation du gadolinium ou lésions et aussi de les localiser précisément par rapport au myocarde et de la dimensionner par rapport au myocarde. Synchronisation Préférentiellement, l’unité de traitement et de commande TC est configurée pour synchroniser la séquence d’acquisition SE avec l’électrocardiogramme E. A cet effet, l’unité de traitement et de commande TC utilise avantageusement l’électrocardiogramme E pour générer des commandes de déclenchement, c’est-à-dire de mise en œuvre, des séquences d’acquisition à destination du dispositif RF, du générateur de gradient et éventuellement du générateur du champ magnétique principal. La séquence d’acquisition SE comprend, comme visible en FIG. 3 , une pluralité de séquences d’acquisition élémentaires Sei, avec i = 1 à N, où N est supérieur à 1 où i est l’indice de la séquence élémentaire, dont les étapes d’acquisition en sang noir ACQ1i sont identiques. i= 1 sur la FIG. 2 . Nous verrons par la suite que les étapes d’acquisition en sang blanc ACQ2i des différentes séquences d’acquisition élémentaires Sei sont différentes. Chaque séquence d’acquisition élémentaire Sei est, mise en œuvre lors de deux cycles cardiaques consécutifs C1i, C2i, référencés sur la FIG. 2 (où i= 1), constituant un couple CBi de deux cycles cardiaques consécutifs référencés sur la FIG. 3 . Avantageusement, chaque séquence d’acquisition élémentaire Sei est mise en œuvre lors de deux intervalles R-R consécutifs. Avantageusement, ces deux séquences d’acquisition élémentaires Sei sont mises en œuvre lors de deux interbattements consécutifs constituant un couple d’interbattements consécutifs. Un intérêt est de minimiser le temps d’acquisition et donc de minimiser les risques de mouvements du cœur entre les différentes acquisitions et les décalages spatiaux entre les images IM1i et IM2i générées à partir des signaux acquis lors des séquences élémentaires d’acquisition Sei respectives.Dans la suite du texte, on nomme battement, un complexe QRS, et un interbattement, une phase d’un cycle cardiaque située entre deux battements consécutifs. Avantageusement, les séquences d’acquisition élémentaires consécutives Sei sont mises en œuvre lors de couples d’interbattements CBi consécutifs comme dans l’exemple de la FIG. 3 . Chaque séquence d’acquisition élémentaire Sei comprend : Lors du premier cycle cardiaque C1i du couple de cycles cardiaques CBi, l’étape d’acquisition sang noir ACQ1i; Lors du deuxième cycle cardiaque C2i du couple de cycles cardiaques CBi, l’étape d’acquisition en sang blanc ACQ2i. Un intérêt est de minimiser le temps d’acquisition et donc de minimiser les mouvements du cœur entre les différentes acquisitions et les décalages spatiaux entre les images IM1 et IM2 acquises lors des différentes séquences élémentaires Sei. Avantageusement, comme représenté sur la FIG. 2 , la séquence d’acquisition SE et l’électrocardiogramme E sont synchronisés de sorte que les modules de lecture LE1, LE2, soient mis en œuvre lors d’une même phase de deux cycles cardiaques consécutifs C1i, C2i. Avantageusement, cette phase est un interbattement. Avantageusement, cette phase est la diastole. Avantageusement, la séquence d’acquisition SE et l’électrocardiogramme E sont synchronisés de sorte que les modules de lecture LE1, LE2 des étapes d’acquisition sang noir et sang blanc ACQ1i, ACQ2i soient mises en œuvre à des mêmes instants de ces cycles cardiaques respectifs. C1i, C2i. Ces instants sont définis par rapport à une même référence temporelle des cycles cardiaques C1i, C2i. La référence temporelle est, par exemple ; le maximum du complexe QRS. Ces instants sont séparés d’une même durée D2’ du maximum de l’onde R dans l’exemple de la FIG. 2 . La synchronisation des modules de lecture LE1, LE2 des séquences d’acquisition en sang noir et en sang blanc ACQ1i, ACQ2i et, comme nous le verrons par la suite, de différents modules de lecture d’étapes d’acquisition en sang blanc d’une part et des différents modules de lecture d’étapes d’acquisition en sang noir d’autre part, permet de générer des images du cœur à des instants où le cœur occupe la même position dans un référentiel fixe par rapport à l’aimant principal ce qui permet de superposer les images obtenues sans qu’un recalage soit nécessaire ou en effectuant un recalage simple. Comme visible en FIG. 3 , les séquences d’acquisitions élémentaires Sei successives sont mises en œuvre lors de couples successifs CBi avec i= 1 = N de deux cycles cardiaques consécutifs. Dans l’exemple non limitatif de la FIG. 3 , N=3. Avantageusement, la séquence d’acquisition SE comprend une pluralité de séquences d’acquisitions élémentaires Sei mises en œuvre lors de couples consécutifs CBi de deux cycles cardiaques consécutifs. Dans une réalisation particulière, les séquences d’acquisitions élémentaires sont mises en œuvre lors de couples consécutifs de deux cycles cardiaques consécutifs. Un avantage est de limiter au maximum les écarts spatiaux entre les images générées à partir des signaux acquis lors des différentes séquences d’acquisition élémentaires et la durée d’acquisition. Un avantage est d’acquérir tous les signaux correspondant à une coupe, en cas d’acquisition 2D, en un temps le plus court possible ce qui permet de générer les données associées à cette coupe et, par exemple, d’afficher au moins une image associée à cette coupe, c’est-à-dire de générer des résultats exploitables même si l’acquisition est interrompue, par exemple en cas d’arrêt de l’apnée. Relaxométrie Selon l’invention, les signaux en sang blanc acquis lors des différents couples de cycles cardiaques sont acquis en mettant en œuvre une séquence de relaxométrie. Autrement dit, la séquence d’acquisition composée des N séquences d’acquisition en sang blanc ACQ2i avec i= 1 à N est une séquence de relaxométrie. De cette façon, il est possible de générer une cartographie de temps de relaxation des tissus de la zone à imager à partir desdits signaux en sang-blanc acquis lors des N couples de cycles cardiaques. Un avantage est d’acquérir, en une seule séquence d’acquisition et donc en une durée limitée, des signaux permettant non seulement de détecter et localiser une zone représentative d’une lésion cardiaque mais également de quantifier des modifications diffuses des tissus du myocarde . Cela permet de limiter la charge de travail des techniciens et d’obtenir des données de bonne qualité et cohérentes, en limitant le désalignement spatial entre les images générées à partir des signaux acquis lors de la séquence d’acquisition. Par séquence de relaxométrie, on entend une séquence composée de séquences d’acquisition successives différant par des durées caractéristiques prédéfinies afin de permettre d’acquérir les signaux permettant la génération de la cartographie de temps de relaxation. Dans l’exemple des figures 2 et 3, chaque module préparatoire PREP2i est, par exemple, une séquence adiabatique en T1rho présentant une durée notée TSLi. Les séquences d’acquisition en sang blanc ACQ2i successives diffèrent uniquement par les durées de verrouillage de spin aussi appelées TSL, acronyme de l’expression anglo-saxonne Time of spin-lock. L’ordre i de chaque séquence d’acquisition ACQ2i représente l’ordre temporel de mise en œuvre de la séquence. Ainsi, la première séquence d’acquisition d’ordre 1, Se1 est mise en œuvre la première et la séquence d’acquisition d’ordre N, SEN est mise en œuvre la dernière. Par exemple, les durées de verrouillage de spin TSLi des différentes séquences d’acquisition élémentaires sont réparties sur l’intervalle allant de 0 ms à 50 ms. De façon générale, les durées de verrouillages sont avantageusement comprises entre 0 ms et 50 ms ou entre 0 ms et 100 ms. Par exemple, dans le cas où N = 5, les durées de verrouillage de spin TSLi comprennent 0 ms, 10 ms, 20 ms, 35 ms, 50 ms. Dans l’exemple de la FIG. 3 , la durée de verrouillage de spin TSLi de la séquence d’acquisition élémentaire en sang blanc ACQ2i augmente de façon monotone avec l’ordre i de la séquence d’acquisition ACQ2i. En variante, la durée de verrouillage de spin varie différemment en fonction de l’ordre i. Ainsi les signaux acquis en mettant en œuvre les différentes séquences d’acquisitions élémentaires en sang blanc ACQ2i permettent de générer une cartographie des temps de relaxation T1ρ ou T1rho aussi appelé temps de relaxation spin-lattice des tissus de la zone à imager à partir desdits signaux en sang blanc acquis lors des N couples de cycles cardiaques. En variante, le module préparatoire PREP2i de chaque séquence d’acquisition en sang blanc ACQ2i est un module pondéré en T2. Dans ce cas, les différents modules préparatoires des différentes d’acquisitions sont configurés de sorte que ces séquences diffèrent par les durées des modules préparatoires en T2. Ainsi, les signaux acquis en mettant en œuvre les différentes séquences d’acquisitions élémentaires en sang blanc ACQ2i permettent de générer une cartographie des temps de relaxation T2 des tissus de la zone à imager à partir desdits signaux en sang-blanc acquis lors des N couples de cycles cardiaques. Avantageusement, les étapes d’acquisition élémentaires en sang noir ACQ1i des différentes séquences d’acquisition élémentaires Sei pour i= 1 à N sont identiques. Avantageusement, les durées des modules préparatoires en T2 sont comprises entre 0 ms et 100 ms. Acquisition de coupes Avantageusement, l’unité de traitement et de commande TC est configurée de sorte à générer de commandes à destination du système IRM pour acquérir des signaux de coupes respectives réparties selon un axe prédéfini du cœur. A cet effet, l’étape d’acquisition du procédé comprend une pluralité de séquences d’acquisition SE telles que celle précédemment décrite pour acquérir des signaux provenant de plusieurs coupes, sachant que lors de chaque séquence d’acquisition SE on acquiert des signaux provenant d’une unique coupe. Les séquences d’acquisition dédiées aux différentes coupes sont avantageusement mises successivement. En variante, les séquences d’acquisition des coupes sont entrelacées. Autrement dit, l’étape d’acquisition comprend une séquence d’acquisition élémentaire d’une séquence d’acquisition d’une première coupe suivie d’une séquence d’acquisition élémentaire d’une séquence d’acquisition d’une deuxième coupe suivie d’une autre séquence d’acquisition élémentaire de la séquence d’acquisition de la première coupe. L’axe est avantageusement le grand axe du cœur. Les coupes obtenues sont alors des coupes dites petit axe. Un avantage est de permettre une excellente visualisation des deux ventricules. Toutefois, l’invention s’applique aussi au cas où les coupes sont réparties le long d’un autre axe du cœur, par exemple un axe en 2 cavités (axe long vertical) ou 4 cavités (axe long horizontal) du cœur. Chaque coupe présente une épaisseur définie selon l’axe et est centrée sur un plan de coupe prédéfini perpendiculaire à l’axe. Par coupe, on entend dans la présente demande, une tranche ou couche perpendiculaire à l’axe g et présentant une épaisseur prédéfinie selon l’axe. Avantageusement, les coupes sont contiguës selon l’axe. Cela est réalisé par le choix des commandes générées à destination du générateur de gradient GEN_GRAD en synchronisant les commandes à destination du générateur de gradient GEN_GRAD et à destination du système RF D_RF. Avantageusement, on acquiert les signaux selon des coupes accolées ou se recouvrant partiellement. Cela permet d’imager complètement le cœur. Avantageusement, le générateur de gradient GEN_GRAD est commandé de sorte que l’on puisse générer plusieurs images bidimensionnelles de chaque coupe, à partir des signaux acquis lors de la séquence d’acquisition SE. La FIG. 4 représente une vue tridimensionnelle (3D) d’un cœur comportant une pluralité de plans de coupe notés PC k répartis le long le grand axe g, avec k= 1 à K, K étant un entier supérieur à 1. Les plans de coupe sont répartis depuis l’apex AP jusqu’à la base BA du cœur CO. Par conséquent, les coupes sont des coupes dites « coupes petit axe ». Seules les images issues de la coupe centrée sur le plan de coupe PC k sont représentées sur la FIG. 4 . De préférence, on génère plusieurs images élémentaires en sang noir IM1i et/ou plusieurs images élémentaires en sang blanc IM2i avec i= 1 à N, N étant un entier supérieur ou égal à 2 pour au moins un plan de coupe PC, par exemple pour chaque plan de coupe PC. Cela permet de rendre plus robuste l’analyse des images obtenues. En variante, le système est configuré pour acquérir des signaux provenant d’un volume, par exemple de la totalité du cœur de sorte à permettre la génération d’images tridimensionnelles. Avantageusement, la séquence d’acquisition SE est mise en œuvre alors que le patient est en apnée. Un avantage est d’obtenir des images parfaitement recalées qui permettent de limiter, simplifier ou de se passer d’un recalage d’images. En variante, la séquence d’acquisition SE est mise en œuvre en respiration libre. L’acquisition en respiration libre présente des avantages temporels. En effet, l’acquisition en apnée doit être rapide ce qui entraîne la nécessité de réduire le temps d’acquisition de quelques secondes à quelques minutes et implique souvent de devoir réduire la zone à imager par exemple en se limitant à une portion 3D. Or, la séquence d’acquisition SE étant synchronisée avec l’ECG de sorte que les séquences de lecture soient mises en œuvre à un même marqueur temporel de différents cycles cardiaques, l’acquisition en apnée conduit à générer un nombre d’images limité. Génération des images Le système est configuré de sorte que l’unité de traitement et de commande TC reçoive les signaux acquis pendant l’étape d’acquisition SE. Plus généralement, le système est configuré de sorte que l’unité de traitement et de commande TC reçoive les signaux acquis pendant l’étape d’acquisition. L’unité de traitement et de commande TC est configurée pour mettre en œuvre, par ordinateur, une étape de traitement TRA de ou des signaux acquis lors de la séquence d’acquisition SE, comme représenté en FIG. 5 . L’unité de traitement et de commande TC peut être configurée pour mettre en œuvre une étape de traitement général TRAG pouvant comprendre ou étape de traitement TRA plusieurs étapes de traitement TRA appliquées aux signaux acquis lors de différentes séquences d’acquisition SE de l’étape d’acquisition. L’étape de traitement élémentaire TRA comprend la génération GEN, par des techniques de reconstruction connues de l’homme du métier, d’images de la zone à imager. On peut, par exemple utiliser l’algorithme GRAPPA ou l’algorithme SENSE (et sa version itérative). L’étape de génération GEN comprend une étape de génération des images élémentaires bidimensionnelles (2D) ou tridimensionnelles (3D) de la zone à imager à partir des signaux acquis lors de la séquence d’acquisition SE. On génère avantageusement, pour chaque étape d’acquisition en sang noir ACQ1i, une image élémentaire en sang noir IM1i à partir des signaux acquis lors de l’étape d’acquisition en sang noir ACQ1i et, pour chaque étape d’acquisition en sang blanc ACQ2i, une image élémentaire en sang blanc IM2i à partir des signaux acquis lors de l’étape d’acquisition en sang blanc ACQ2i. Les images élémentaires IM1i, IM2i sont avantageusement générées en niveau de gris. Chaque image comprend un ensemble d’éléments unitaires de type pixels ou voxels caractérisé, chacun, par une intensité I susceptible de prendre un ensemble de N valeurs (N étant un nombre entier fini supérieur à 1) correspondant à N niveaux de gris allant de 0 et N-1. Par exemple, cette valeur peut prendre 256 valeurs comprises entre 0 et 255, mais N n’est pas limité à 256. Cette valeur peut avantageusement prendre 4096 valeurs entre 0 et 4095. L’unité de traitement et de commande TC est également avantageusement configurée pour utiliser les images élémentaires obtenues pour générer la cartographie et/ou pour déterminer au moins une donnée relative à une zone représentative d’une lésion cardiaque comme nous le verrons plus en détail dans la suite du texte. Les images élémentaires générées par l’unité de traitement TC peuvent être à être affichées sur un écran de l’interface homme-machine INT. Recalage Avantageusement, le procédé est dépourvu d’étape de recalage d’images. En variante, l’étape de génération d’images GEN comprend : recaler des images élémentaires en sang noir entre elles et/ou recaler des images élémentaires en sang blanc entre elles et/ou recaler des images élémentaires en sang noir et en sang blanc entre elles. Cela permet, notamment lorsque le patient est en respiration libre pendant la séquence d’acquisition SE de limiter les effets de la respiration sur la position du cœur et donc d’éviter les décalages spatiaux induits par la respiration sur les images et susceptibles d’affecter la précision et la fiabilité des analyses de ces images ou de combinaison de ces images. En effet, le rythme de la respiration est a priori différent du rythme cardiaque, mais même si des corrélations existent entre ces deux rythmes, il est possible que la respiration s’accélère alors que le battement cardiaque reste stable ou inversement. Avantageusement, le procédé comprend : recaler des images élémentaires en sang noir d’une même coupe. Avantageusement, le recalage est réalisé en utilisant mettant en œuvre un algorithme de recalage d’images non rigide. Avantageusement, le procédé comprend le recalage d’images élémentaires en sang blanc d’une même coupe. Avantageusement, le recalage est réalisé en utilisant mettant en œuvre un algorithme de recalage d’images non rigide. Avantageusement, le procédé comprend : recaler des images élémentaires en sang noir IM1i et en sang blanc IM2i entre elles. Avantageusement, ce recalage est réalisé en utilisant mettant en œuvre un algorithme de recalage d’images non rigide. Avantageusement, le procédé comprend : recaler des images élémentaires en sang blanc et des images élémentaires en sang noir d’une même coupe. Avantageusement, ce recalage est réalisé en utilisant mettant en œuvre un algorithme de recalage d’images non rigide. Avantageusement ces algorithmes sont identiques. Il est possible de choisir un algorithme différent pour le traitement des images élémentaires en sang noir et en sang blanc, mais il est préférable de choisir le même algorithme par facilité d’implémentation. Le recalage améliore sensiblement la qualité, notamment le contraste, d’une image issue d’une pluralité d’images élémentaires d’une même coupe. Par ailleurs, il permet de réduire les artefacts liés à la respiration. Selon un premier exemple, au moins un des algorithmes non rigides est un algorithme basé sur la méthode de l'information mutuelle entre images fondée sur des relations statistiques. La fonction à optimiser peut-être mise en œuvre par un critère de similarité statistique. Un intérêt de cette méthode est que l'appariement entre attributs homologues d’images d’une même coupe est indépendant de leur position géométrique. Par ailleurs, cette méthode est particulièrement performante pour recaler des images élémentaires présentant des contrastes différents, telles que les images en sang noir et en sang blanc. Selon un deuxième exemple compatible avec le premier exemple, au moins un des algorithmes non rigides est basé sur un modèle de transformation est mis en œuvre. Le modèle de transformation permet de déterminer des fonctions permettant de minimiser l’écart entre deux images. L’écart peut être traduit par une erreur géométrique à minimiser. Différentes approches peuvent être utilisées telles que celles se basant sur l'extraction à partir de chacune des images de primitives géométriques ou de descripteurs de formes tels que des points saillants, des singularités de formes ou de contours. Une approche paramétrique ou non paramétrique peut être utilisée. Selon un exemple d’optimisation d’un modèle de transformation ou d’un critère de similarité, la méthode des moindres carrés peut être utilisée. D’autres méthodes d’optimisation peuvent être mises en œuvre telles que la descente de gradients. Toutefois, cette dernière méthode s’applique plus particulièrement sur les intensités d’images et n’est pas optimale dans le cadre de l’invention puisqu’on cherche à optimiser la netteté et le contraste de l’image fusionnée. Néanmoins, l’invention inclut ce mode de réalisation. Le recalage peut être réalisé en choisissant une image de référence et en déterminant une fonction de transformation des autres images de la même coupe vis-à-vis de cette image. Chaque image est alors recalée en optimisant une transformation pour obtenir l’image de référence selon un critère géométrique à partir de l’image considérée. Lors de l’acquisition d’images tridimensionnelles, il est possible d’acquérir plusieurs images tridimensionnelles du cœur, que l’on éventuellement recaler. Cartographie des temps de relaxation Avantageusement, l’étape de traitement TRA comprend une étape lors de laquelle on génère CTO une cartographie CA des temps de relaxation de la zone à imager à partir des signaux en sang blanc acquis lors des couples CBi respectifs de cycles cardiaques, avec i = 1 à N de la séquence d’acquisition SE. Avantageusement, on utilise à cet effet les images en sang blanc IM2i avec i = 1 à N. Plus précisément, l’étape de génération CTO de la cartographie CA des temps de relaxation comprend : déterminer des temps de relaxation associés aux tissus de la zone à imager. Dans le cas d’une relaxométrie en T1rho, le temps de relaxation est le T1rho. Dans le cas d’une relaxométrie en T2, le temps de relaxation est le T2. A cet effet, on détermine avantageusement le temps de relaxation associé à au moins un un pixel ou voxel d’une image en sang blanc IM2i à partir des signaux acquis pour ce pixel ou voxel lors des différentes étapes d’acquisitions élémentaires Sei avec i= 1 à N de la séquence d’acquisition SE. Avantageusement, on utilise à cet effet les intensités de ce pixel ou voxel dans les images en sang blanc IM2i avec i= 1 à N recalées ou non. On considère qu’un pixel ou voxel occupant la même position dans les images en sang blanc IM2i avec i = 1 à N est issu d’une même zone (pixel ou voxel) de la zone à imager. Plus précisément, pour le pixel ou voxel on détermine une courbe de relaxation associée aux signaux acquis pour ce pixel ou voxels lors de la séquence de relaxométrie. La courbe de relaxation est définie par la relation suivante : Où M0 est l’aimantation d’équilibre (sans unité) et où TCARACT est la durée caractéristique en millisecondes. Cette durée est la durée de verrouillage de spin ou TSL pour une séquence de relaxométrie en T1rho et la durée du module de préparation T2 pour une séquence de relaxométrie en T2. TRELAX est le temps de relaxation associé à la séquence en millisecondes. C’est le T1rho pour une séquence de relaxométrie en T1rho et le T2 pour une séquence de relaxométrie en T2. SI(TCARACT) est l’intensité du pixel ou voxel mesuré pour la durée caractéristique TCARACT. Cette étape comprend, par exemple, pour chaque pixel ou voxel la détermination de la courbe de relaxation qui parmi un ensemble de courbes de relaxations est la plus proche, au sens d’un critère prédéterminé, des intensités (ou signaux) associées à ce pixel ou voxel pour les différentes durées caractéristiques. Le temps de relaxation associé à cette courbe de décroissance est le temps de relaxation du tissu associé au pixel. Cette étape est, par exemple mise en œuvre par régression linéaire, par exemple par une méthode des moindres carrés ou par un procédé d’optimisation de type Levenberg-Marquardt. En variante, la courbe est obtenue par une méthode de correspondance de dictionnaire appelée « dictionary matching » en terminologie anglo-saxonne. Cette étape comprend, par exemple, pour un pixel ou voxel la détermination de la courbe de relaxation qui parmi un ensemble de courbes de relaxations obtenu par simulation est la plus proche, au sens d’un critère prédéterminé, des intensités (ou signaux) associées à ce pixel ou voxel pour les différentes durées caractéristiques. Cet ensemble de courbes de relaxations est obtenu par simulation de Block ou en utilisant un framework EPG (de l’anglais « Extended Phase Graph »). Ces outils permettent de simuler la séquence de relaxométrie proposée pour un grand ensemble de valeurs T1rho ou T2). Les signaux simulés sont comparés aux signaux acquis. La valeur T1rho (ou T2) correspondante à la courbe la plus proche des signaux IRM est gardée. Ce procédé est réalisé pour tous les pixels dans l’image. L’étape de génération CTO de la cartographie CA permet d’obtenir une cartographie des temps de relaxation pour tous les pixels ou voxels de la zone à imager, c’est-à-dire d’une image en sang blanc. Autrement dit, cette étape consiste à générer, pour chaque pixel ou voxel de la zone à imager un couple pixel ou voxel / temps de relaxation associé. Autrement dit, on associe un temps de relaxation à chaque pixel ou voxel de la zone à imager. En variante, la cartographie comprend les temps de relaxation de tout ou partie des pixels ou voxels de l’image en sang blanc IM2i. L’unité de traitement et de commande TC est avantageusement configurée de sorte à générer, lors d’une étape de génération GENR, au moins une représentation d’une donnée déterminée lors de l’étape de traitement général TRAG ou lors de l’étape de traitement TRA. Avantageusement, l’unité de traitement et de commande TC est configurée de sorte à commander l’affichage, lors d’une étape d’affichage AFFD, d’au moins une représentation ou image générée par l’unité de traitement et de commande TC, soit automatiquement soit lorsqu’un utilisateur transmet une commande à l’unité de traitement via une interface d’entrée INTE de l’interface homme-machine INT. Le procédé comprend avantageusement une étape d’affichage AFFD lors de laquelle on affiche au moins une représentation visuelle de la cartographie CA sur un écran d’une interface INTS de sortie du système. Un avantage est de donner, à un spécialiste, un indicateur d’une modification diffuse des tissus de la zone à imager, en particulier du myocarde. On peut par exemple afficher une image en couleur dont la couleur de chaque pixel ou voxel est définie par son temps de relaxation. On associe à cet effet des couleurs distinctes pour des plages de temps de relaxation distinctes et disjointes. On peut, en variante ou en sus, afficher une représentation visuelle de la cartographie sous forme d’une représentation de type œil de bœuf qui sera décrite ultérieurement. Combinaison d’images Comme une pluralité d’images élémentaires d’une même coupe est générée, il est possible de réaliser des opérations visant à combiner, c’est-à-dire fusionner ces images afin de produire une unique image combinée par coupe. Avantageusement, l’étape de génération des images GEN comprend : combiner les images en sang blanc de la coupe IM2i avec i= 1 à N de sorte à obtenir une image combinée ISB en sang blanc de la coupe. Avantageusement, le procédé comprend: combiner les images en sang noir IM1i, par exemple pour i = 1 à N de la coupe de sorte à obtenir une image combinée en sang noir ISN de la coupe. Cela permet de réduire le bruit et augmenter le rapport signal sur bruit ou SNR (acronyme de l’expression anglo-saxonne « signal-to-noise ratio »). En variante, on combine M images en sang noir IM1i de sorte à obtenir l’image en sang noir combinée (où M est un entier inférieur à N et supérieur à 1) prises parmi les N images en sang noir générées pour la coupe et /ou on combine P images en sang blanc IM2i ((où P est un entier inférieur à N et supérieur à 1) prises parmi les N images en sang blanc générées pour la coupe de sorte à obtenir l’image en sang blanc combinée. La combinaison des images peut être réalisée avant, pendant ou après la génération GEN des images. Selon un exemple, la combinaison est un moyennage. Le moyennage est, par exemple, effectué dans l’espace image ou dans l’espace de Fourier (i.e., le domaine des fréquences, avant reconstruction des images). Ces solutions sont peu coûteuses en calculs et rapides. Le moyennage présente l'avantage de conserver le détail de l’image, puisqu'il accroît le SNR. Cette technique permet de lisser le bruit pour réduire les artefacts résiduels de l’image. En outre, le moyennage permet d’améliorer la profondeur de bit de l’image numérique au-delà de ce qui est possible avec une image unique. Un intérêt de l’étape de moyennage des images réalisées d’une même coupe est de réduire le bruit. L'amplitude du bruit diminue comme la racine carrée du nombre d'images utilisées, c'est-à-dire qu'avec seulement 4 images, on peut réduire l'amplitude du bruit par un facteur deux. Selon un exemple d’une acquisition en respiration libre d’une durée de 2min, il est possible de recueillir 4 à 5 images par plan de coupe, ce qui permet d’obtenir de bonnes performances de réduction de bruit. Dans un exemple de réalisation, la combinaison des images peut en variante être mise en œuvre par reconstruction itérative compensée en mouvement. Autrement dit, ce type de combinaison est mis en œuvre pendant la reconstruction des images. Des techniques de reconstruction IRM compensées sont notamment décrites dans les articles suivants: Odille F, et al., « Generalized reconstruction by inversion of coupled systems (GRICS) applied to free-breathing MRI » Magnetic Resonance in Medicine, 2008 ; et “3D whole-heart isotropic sub-millimeter resolution coronary magnetic resonance angiography with non-rigid motion-compensated PROST”, Bustin A, et al, Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance, 2020. Avantageusement, les images élémentaires d’une part en sang noir et d’autre part en sang blanc sont respectivement combinées de manière à produire une image sang noir combinée ISN par coupe et une image sang blanc combinée ISB par coupe. Lors de l’acquisition d’images tridimensionnelles, il est possible d’acquérir plusieurs images tridimensionnelles du cœur, que l’on peut combiner, par exemple moyenner pour obtenir une unique image tridimensionnelle du cœur. Détermination d’une donnée relative à une zone représentative d’une lésion cardiaque Avantageusement, l’étape de traitement TRA comprend : déterminer DET au moins une donnée relative à au moins une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque, ou zone de lésion cardiaque, à partir d’une image de référence en sang noir issue d’au moins une des images élémentaires en sang noir IM1i avec i = 1 à N générées à partir des signaux en sang noir acquis lors de la séquence d’acquisition SE, à partir d’au moins une des images en sang blanc IM2i avec i = 1 à N générées à partir des signaux en sang noir acquis lors de la séquence d’acquisition SE. Un avantage est de déterminer à partir d’une même séquence d’acquisition, non seulement une cartographie des temps de relaxation mais aussi des données relatives à une zone représentative d’une lésion cardiaque identifiée sur une image en sang noir, enrichies en utilisant les caractéristiques anatomiques de l’image en sang blanc. Avantageusement, la donnée de localisation de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque ou un indicateur de localisation de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque. La zone ZI représentative d’une lésion cardiaque est, avantageusement obtenue par segmentation de l’image de référence en sang noir comme nous le verrons par la suite. Selon une réalisation, la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque est une zone dont les pixels présentent une intensité supérieure à un seuil d’intensité prédéterminé sur l’image de référence en sang noir. Le seuil peut être défini préalablement au procédé ou être défini en fonction de la gamme d’intensités de l’image de référence en sang noir. Le seuil peut être global c’est-à-dire le même pour tous les pixels ou voxels de l’image de référence en sang noir. En variante, le seuil est local. Autrement dit, il est défini peut varier selon les pixels ou voxels de l’image de référence en sang noir. Selon une réalisation, l’image de référence en sang noir est une image combinée en sang noir ISN obtenue par combinaison des N images en sang noir IM1i avec i = 1 à N. Un avantage est de tirer profit des avantages de la combinaison des images en sang noir et notamment de la limitation du SNR. Avantageusement, cette combinaison est une moyenne. En variante, cette combinaison est d’un autre type décrit précédemment. En variante, l’image de référence en sang noir est une des images en sang noir IM1i avec i compris entre 1 et N ou une image combinée obtenue par combinaison de M images en sang noir prises parmi les N images en sang noir IM1i avec i = 1 à N. Dans une réalisation particulière, la donnée est déterminée à partir des N images en sang blanc IM2i, pour i = 1 à N. Par exemple, la donnée est déterminée à partir d’une image de référence en sang blanc issue des N images en sang blanc pour i = 1 à N. Les inventeurs ont constaté que l’image combinée en sang blanc ISB, notamment la moyenne, permet d’obtenir sensiblement les mêmes informations anatomiques sur le myocarde qu’une image combinée en sang blanc, par exemple une moyenne, obtenue à partir de N images en sang blanc générées à partir de signaux acquis en mettant en œuvre des séquences d’acquisition élémentaires identiques. En variante, la donnée est déterminée à partir d’une seule des images en sang blanc IM2i, pour un indice i donné. Un avantage est d’éviter l’impact de la variation de la durée caractéristique (TSL ou durée d’écho) sur la qualité de la donnée générée. En effet, le fait de faire varier la durée caractéristique a pour effet de faire légèrement varier le contraste des images en sang blanc. Avantageusement, lorsque la séquence de relaxométrie est une séquence de relaxométrie en T1rho, on utilise une image en sang blanc générée à partir des signaux en sang blanc acquis pour une durée de verrouillage de spin TSL supérieure ou égale à 20 ms. On utilise, par exemple, l’image en sang blanc générée à partir des signaux acquis en mettant en œuvre la séquence d’acquisition élémentaire Sei présentant la plus grande durée de verrouillage de spin TSL ou le module préparatoire en T2 ayant la plus grande durée parmi les N séquences d’acquisition élémentaires Sei avec i = 1 à N. Cette image en sang blanc est celle qui présente le contraste le plus élevé entre le sang et le myocarde ce qui permet d’obtenir un maximum d’informations anatomiques sur le myocarde. Avantageusement, lorsque la séquence de relaxométrie est une séquence de relaxométrie en T1rho ou T1ρ, on utilise une image en sang blanc générée à partir des signaux en sang blanc acquis pour une durée de verrouillage de spin TSL supérieure ou égale à 20 ms. Selon une autre réalisation, la donnée est déterminée à partir de G images en sang blanc IM2i prises parmi les N images en sang blanc où G est un entier supérieur à 1 et inférieur à N. Par exemple, on utilise les G images sang blanc IM2i générées à partir des signaux en sang blanc acquis pour les durées de verrouillage de spin TSLi les plus grandes parmi les N durées de verrouillage de spin TSLi avec i = 1 à N ou à partir des signaux en sang blanc acquis pour les durées de modules de préparation en T2 les plus grandes parmi les N durées de modules de préparation en T2 avec i = 1 à N. Détermination de la zone représentative d’une lésion cardiaque Dans une réalisation particulière de l’invention, chaque étape d’acquisition sang blanc ACQ2 est distincte d’une séquence d’inversion-récupération. En d’autres termes, cette séquence est dépourvue d’une impulsion d’inversion de l’aimantation longitudinale de la zone à imager . Par conséquent et contrairement à l’imagerie PSIR, lors de l’acquisition sang blanc, l’aimantation longitudinale du myocarde n’est pas annulée ce qui permet d’obtenir des images présentant un plus fort contraste entre le myocarde et le sang et donc de faciliter le traitement d’images. En variante, chaque étape d’acquisition en sang blanc est une séquence d’inversion récupération. Il s’agit par exemple d’une séquence PSIR (de l’expression anglo-saxonne « phase-sensitive inversion-recovery »). Avantageusement, l’acquisition sang blanc est configurée de sorte que lors de la mise en œuvre du module de lecture LE2, les aimantations longitudinales respectives du myocarde sain, du sang et des lésions soient positives et que l’aimantation longitudinale des lésions soit comprise entre l’aimantation du myocarde sain et celle du sang. Cela est obtenu par la configuration du module préparatoire PREP2i et celle du module de lecture LE2 et par le positionnement temporel relatif entre ces deux modules. Comme visible sur la FIG. 5 , l’étape de détermination DET de la donnée relative à une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque comprend avantageusement les étapes suivantes : une première segmentation SEG1, par ordinateur, d’au moins une image de référence en sang blanc issue d’au moins une des images élémentaires sang blanc IM2i avec i = 1 à N de sorte à générer des données de positionnement d’une première paroi L1 délimitant le myocarde, deuxième segmentation SEG2, par ordinateur, de l’image de référence en sang noir en utilisant des données de positionnement de la première paroi L1 prises parmi les données calculées lors de l’étape de segmentation SEG1, de sorte à déterminer la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque. Ces étapes sont mises en œuvre par l’unité de traitement et de commande TC. Dans la suite du texte, on considère, comme dans l’exemple de la FIG. 5 , que l’image de référence en sang blanc ISB est une image combinée en sang blanc ISB et que image de référence en sang noir ISN est une image combinée en sang noir ISN. Un avantage est de permettre de segmenter de façon automatique, reproductible, fiable et précise une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque. En effet, la segmentation d’images en sang blanc ISB générées à partir de signaux mesurés lors des étapes d’acquisition en sang blanc ACQ2i, en particulier lorsqu’elles sont distinctes de séquences d’inversion-récupération, permet de positionner de façon automatique, robuste, fiable et précise les parois délimitant le myocarde, car ces images présentent un contraste significatif entre le myocarde et le sang. Les images en sang noir ne permettent pas d’obtenir d’aussi bons résultats du fait de l’absence de contraste entre le myocarde sain et le sang. Le fait de segmenter l’image de référence en sang noir pour déterminer, c’est-à-dire identifier extraire ou délinéer, la zone représentative d’une lésion cardiaque permet d’obtenir de bons résultats que ne permettrait pas d’obtenir à elle seule l’image en sang-blanc contenant peu ou pas d’information sur les lésions. Première segmentation Selon un exemple, la première segmentation SEG1 est mise en œuvre en utilisant au moins une image de référence en sang blanc ISB de sorte à générer des données de positionnement d’une première paroi L1 et d’une deuxième paroi L2 délimitant le myocarde M et entourant et délimitant une cavité du cœur, la première paroi L1 entourant la deuxième paroi L2. Les données de positionnement relatives à une paroi correspondent, par exemple, à l’identification des pixels constituant la paroi. Le résultat de cette segmentation est visible en FIG. 6 représentant schématiquement en haut à gauche une image en sang blanc d’une coupe du cœur ISB et en haut à droite l’image en sang blanc de la coupe sur laquelle la première paroi L1 et la deuxième paroi L2 obtenues lors de l’étape de première segmentation SEG1 sont représentés en traits noirs épais. Les images générées sont, par exemple en niveaux de gris. Les zones blanches de la FIG. 6 représentent des zones plus claires que les zones pointillées représentent des zones plus claires que les zones quadrillées qui représentent des zones plus claires que les briques. Dans l’exemple de la FIG. 6 , la cavité du cœur est le ventricule gauche et la première segmentation SEG1 est mise en œuvre de sorte à délimiter les parois L1, L2 de la partie du myocarde entourant et délimitant le ventricule gauche. Il est à noter que dans la présente description l’invention est décrite dans le cas où la cavité du cœur est le ventricule gauche, mais l’invention est applicable à toute cavité du cœur, telle que le ventricule droit et les oreillettes qui sont également entourées et délimitées par le myocarde et sujette à des lésions cardiaques. La deuxième paroi L2 est la paroi délimitant le myocarde et le ventricule gauche VG. La première paroi L1 entourant la deuxième paroi L2 est la paroi externe, c’est-à-dire tournée vers l’extérieur du ventricule gauche VG, de la partie du myocarde entourant le ventricule gauche VG. Il s’agit de l’épicarde. La deuxième paroi L2 est la paroi du myocarde délimitant le ventricule gauche. Il s’agit d’endocarde. Sur les images de la FIG. 6 qui sont des coupes du cœur ces parois L1, L2 forment des courbes fermées en ce qu’elles entourent complètement le ventricule gauche VG dans des coupes en petit axe. On comprend aisément qu’en 3D ces parois forment des surfaces. En variante, la première segmentation SEG1 est mise en œuvre de sorte à générer des données de positionnement d’une seule de ces deux parois, par exemple de la paroi externe du myocarde. La première segmentation SEG1 est réalisée en mettant en œuvre une fonction ou algorithme d’apprentissage, par exemple un réseau de neurones artificiels, pour segmenter une image de référence en sang blanc de sorte à délimiter au moins une paroi du myocarde entourant et délimitant une cavité du cœur. Dans un exemple non limitatif, la fonction d’apprentissage est un réseau de neurones. Le réseau de neurones artificiels utilisé pour la segmentation est avantageusement un réseau neuronal convolutif. Le réseau de neurones convolutif est, par exemple, de type U-Net. En variante, le réseau de neurones artificiels est de type transformeur aussi appelé modèle auto-attentif, par exemple, de type communément appelé « swin transformer » en terminologie anglo-saxonne. Le réseau de neurones, ou plus généralement la fonction d’apprentissage, est mis en œuvre sur des images bidimensionnelles (2D) et/ou sur des images tridimensionnelles (3D). Autrement dit, il est entraîné pour réaliser la segmentation souhaitée en recevant en entrée des images 2D et/ou 3D. Avantageusement, la fonction d’apprentissage est une fonction d’apprentissage entraînée. Avantageusement, la fonction d’apprentissage est entraînée, préalablement à la mise en œuvre du procédé selon l’invention ou de l’étape d’acquisition ou de traitement, à partir d’images en sang blanc du cœur et plus précisément de la zone à imager, générées à partir de signaux acquis lors d’étapes respectives d’acquisition en sang blanc, et labellisées par des spécialistes, c’est-à-dire segmentées par des spécialistes, de sorte que la fonction d’apprentissage entraînée recevant des données d’entrée comprenant une image de référence en sang blanc du cœur et plus précisément de la zone à imager, soit apte à la segmenter de façon à délimiter au moins une paroi du myocarde entourant et délimitant une cavité du cœur. Lorsque les séquences d’acquisitions en sang blanc ACQ2i sont distinctes de séquences d’inversion récupération, la fonction d’apprentissage est réalisée à partir d’images en sang blanc du cœur générées en mettant en œuvre des séquences d’acquisitions distinctes de séquences d’inversion récupération. Lorsque l’image de référence en sang blanc est une image combinée ISB, les images en sang blanc utilisées pour l’apprentissage sont également des images combinées obtenues à partir des signaux acquis lors d’une séquence de relaxométrie. De préférence, cette séquence de relaxométrie est identique à la séquence d’acquisition constituée des séquences d’acquisition en sang blanc ACQ2i avec i = 1 à N. Dans un mode particulier de réalisation, la fonction d’apprentissage est entraînée, préalablement à la mise en œuvre du procédé selon l’invention, à partir de plusieurs ensembles d’images en sang blanc d’entraînement de la zone à imager générées à partir de signaux d’entraînement acquis lors d’étapes d’acquisitions respectives par résonnance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium. Les images des ensembles d’images sont labellisées par des spécialistes, c’est-à-dire segmentées par des spécialistes, de sorte que la fonction d’apprentissage entraînée recevant des données d’entrée comprenant les images en sang blanc IM2i avec i= 1 à N, soit apte à les segmenter de façon, générer des données de positionnement d’au moins une paroi délimitant le myocarde. Chaque ensemble d’images d’entraînement est obtenu à partir de signaux en sang blanc acquis en mettant en œuvre une séquence de relaxométrie. De préférence, cette séquence de relaxométrie est identique à la séquence d’acquisition constituée des séquences d’acquisition en sang blanc ACQ2i avec i = 1 à N. Dans ce mode particulier de réalisation, la fonction d’apprentissage est configurée pour générer les données de positionnement à partir de données d’entrée comprenant les N images en sang blanc IM2i générées à partir des signaux en sang blanc acquis lors de la séquence d’acquisition SE. L’étape de génération GENR peut comprendre une étape de génération d’une image de sortie en sang blanc correspondant à une image en sang blanc, par exemple une image de référence, dans laquelle les intensités des pixels ou voxels correspondant aux parois ou contours L1 et L2 sont remplacées par des intensités ou couleurs prédéterminées permettant de les différencier des autres tissus de l’image. Le procédé peut comprendre une étape d’affichage de cette image de sortie. Propagation Le procédé peut comprendre une étape de propagation des parois détectées lors de l’étape de première segmentation SEG1, sur l’image de référence en sang noir ISN et/ou sur la cartographie CA. Autrement dit, le procédé peut comprendre une étape de report REP, c’est-à-dire la propagation, comprenant, l’identification, sur l’image de référence en sang noir ISN ou sur la cartographie, des pixels ou voxels correspondant aux parois L1 et L2 identifiées lors de la première segmentation SEG1. Sur la FIG. 6 , on a représenté schématiquement en bas à gauche une image en sang noir ISN de la coupe du cœur et en bas à droite l’image en sang noir sur laquelle on a représenté en traits noirs épais les parois L1 et L2 détectées lors de l’étape de première segmentation SEG1. L’identification, sur l’image en sang noir ISN ou sur la cartographie CA, des pixels ou voxels correspondant à la première paroi L1 et respectivement à la deuxième paroi L2 est déterminée à partir des positions des pixels ou voxels correspondant à ces parois sur l’image de référence en sang blanc ISB. Ces pixels ou voxels peuvent présenter les mêmes positions respectives sur l’image en sang blanc et sur l’image en sang noir ou la cartographie lorsque l’on considère que ces images sont recalées spatialement et que ces images présentent la même taille et la même résolution. Un décalage spatial prédéterminé ou calculé peut en variante être appliqué à ces pixels ou voxels lorsqu’on estime qu’un décalage spatial existe entre ces images. Le report peut comprendre l’annotation ou la colorisation des pixels ou voxels correspondant aux parois L1 et L2. Deuxième segmentation La deuxième segmentation est mise en œuvre par l’unité de traitement CT. L’étape de détermination DET de la donnée relative à la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque peut comprendre une étape de détection DE de cette zone ZI représentative d’une lésion cardiaque. Avantageusement, lorsqu’une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque est détectée, la deuxième segmentation SEG2 est mise en œuvre. Autrement dit, la deuxième segmentation SEG2 peut être mise en œuvre uniquement à condition qu’une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque soit détectée lors de l’étape de détection DE. En variante, l’étape de détection DE est mise en œuvre après l’étape de deuxième segmentation SEG2. En variante, l’étape de détermination DET est dépourvue d’étape de détection DE. L’étape de détection sera décrite ultérieurement. La deuxième segmentation SEG2 utilise une image de référence en sang noir ISN et des données de positionnement de la première paroi L1 et éventuellement celles de la deuxième paroi L2 issues de la première segmentation SEG1. Ces données de positionnement peuvent être des données de positionnement générées lors l’étape de la première segmentation SEG1 ou des données de positionnement issues de l’étape de report REP. En variante, l’étape de deuxième segmentation SEG2 comprend l’étape de report. La deuxième segmentation SEG2 permet de localiser une ou plusieurs zones représentatives de lésions cardiaques, c’est-à-dire de générer des données de localisation de ces zones. Ces données de localisation comprennent par exemple l’identification ou les positions des pixels ou voxels correspondant à ces zones représentatives de lésions cardiaques. Autrement dit, la deuxième segmentation SEG2 permet d’extraire, c’est-à-dire de délinéer les zones représentatives de lésions cardiaques sur l’image de référence en sang noir. La deuxième segmentation SEG2 est, par exemple mise en œuvre par seuillage. Elle comprend avantageusement l’identification des pixels ou voxels présentant une intensité supérieure ou égale au seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans une zone de recherche Z prédéterminée de l’image de référence en sang noir ISN délimitée par la première paroi L1 et/ou la deuxième paroi L2. En effet, comme on peut le déduire de la FIG. 2 , les zones représentatives de lésions cardiaques présentent, sur les images en sang noir, une intensité élevée comparée au myocarde sain et au sang. Cette zone de recherche Z est déterminée à partir des données de positionnement de la première paroi L1 et éventuellement celles de la deuxième paroi L2 issues de la segmentation SEG. Il s’agit par exemple de la zone de l’image de référence en sang noir ISN délimitée par les pixels ou voxels de la première paroi L1 reportés sur l’image sang noir ISN et/ou les pixels ou voxels de la deuxième paroi L2 reportés sur l’image sang noir ISN . Avantageusement, la zone de recherche de l’image en sang noir est la zone entourée et délimitée par la première paroi L1. Autrement dit, l’étape de deuxième segmentation SEG2 comprend la recherche des pixels ou voxels d’intensité supérieure ou égale à un seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans la zone de recherche délimitée et entourée par la première paroi L1 sur l’image en sang noir de référence ISN. Autrement dit, ces pixels ou voxels sont pris uniquement parmi les pixels ou voxels d’une zone de l’image de référence en sang noir entourée et délimitée par la première paroi L1. Cela permet d’éviter de détecter des zones représentatives de lésion au-delà de l’épicarde. En variante, la zone de recherche Z est la zone de la ou des images en sang noir ISN délimitée par la première paroi L1 et par la deuxième paroi L2. Autrement dit, à la deuxième segmentation SEG2 comprend la recherche des pixels d’intensité supérieure ou égale à un seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans la zone délimitée par les deux parois L1 et L2 de l’image de référence en sang noir ISN. Cette variante présente l’avantage d’identifier des pixels ou voxels du myocarde uniquement. En variante et/ou en sus, la deuxième segmentation SEG2 comprend la recherche des pixels d’intensité supérieure ou égale au seuil d’intensité prédéterminé uniquement dans la zone entourée par la paroi L2. Cette étape permet d’identifier les pixels ou voxels de muscles papillaires uniquement. En variante, la deuxième segmentation est mise en œuvre en utilisant un réseau de neurones, par exemple, un réseau de neurones convolutif entraîné pour segmenter des zones représentatives de lésions cardiaques présentant des caractéristiques prédéterminées dans une zone délimitée par les parois L1 et/ou L2 lorsqu’il reçoit en entrée les données de positionnement de la ou des parois correspondantes et l’image de référence en sang noir, ou en utilisant au moins un algorithme de segmentation par contour actif, c’est-à-dire un algorithme de segmentation utilisant un modèle de contour actif. En variante, l’étape de détermination DET est dépourvue de la première étape de segmentation. L’étape de détermination comprend une étape de segmentation de l’image de référence en sang noir de sorte à déterminer la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque. Cette étape est, par exemple réalisée par seuillage ou en utilisant un réseau de neurones comme décrit précédemment. L’étape de détection DE comprend la détection de l’absence ou de la présence de zone représentative d’une lésion cardiaque en utilisant une image sang-noir ISN et des données de positionnement d’au moins une paroi, par exemple, de la deuxième paroi L2. Cette étape génère en sortie une indication de la présence ou de l’absence de zone représentative d’une lésion cardiaque. L’étape de détection DE peut être réalisée par seuillage ou en utilisant un réseau de neurones comme l’étape de segmentation. Cette étape peut consister à déterminer si un nombre de pixels ou voxels contigus supérieur à un seuil prédéterminé présente une intensité supérieure à un seuil prédéterminé dans la zone délimitée par la paroi L1 et/ou la paroi L2 dont le positionnement est défini lors de l’étape de première segmentation SEG1 du myocarde. Une zone représentative d’une lésion cardiaque est détectée si cette condition est vérifiée et l’absence de zone représentative de lésion cardiaque est détectée si cette condition n’est pas vérifiée. Le réseau de neurones est, par exemple, un réseau de neurones convolutif. Le réseau de neurones est, par exemple, entraîné pour détecter la présence ou l’absence de zone représentative d’une lésion cardiaque dans une zone délimitée par les parois L1 et/ou L2 lorsqu’il reçoit en entrée les données de positionnement de la ou des parois correspondantes et l’image de référence en sang noir. Sur la FIG. 7 , on a représenté l’image de référence en sang noir ISN, sur laquelle on a représenté en trais épais les limites L1 et L2 identifiées lors de la segmentation et reportées et délimitant par exemple la zone de recherche Z, c’est-à-dire propagées, sur l’image en sang noir ISN ainsi que les pixels identifiés comme étant des pixels de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque. L’étape de traitement détermination DET comprend éventuellement au moins une des étapes suivantes : calcul CTA de taille TA de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque à partir des données de positionnement de la première paroi L1 et éventuellement de la deuxième paroi L2 issues de l’étape de première segmentation SEG1, calcul CTT d’au moins un degré de transmuralité TR de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque à partir de première paroi L1 et de la deuxième paroi L2 issues de l’étape de première segmentation SEG1. Ces calculs sont effectués en utilisant un ensemble d’au moins une image en sang noir. Par taille d’une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque, on entend une donnée représentative de dimensions de la zone, telle qu’un volume ou une surface, par exemple ou un nombre de pixels ou de voxels. Calcul de taille La détermination DET comprend avantageusement une étape de calcul CTA de taille de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque. Cette étape de calcul CTA comprend la détermination d’au moins une donnée élémentaire représentative de la taille d’au moins une zone représentative d’une lésion cardiaque, par exemple du myocarde, en utilisant des données de localisation des données de localisation des première et/ou deuxième parois L1, L2 qui sont par exemple directement les données de positionnement issues de la première segmentation SEG1 du myocarde ou bien des données issues de ces données, par exemple, des données issues de l’étape de report ou des données de positionnement de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque obtenues lors de l’étape de deuxième segmentation SEG2. Une donnée élémentaire représentative d’une taille d’une zone ZI peut être un pourcentage d’une surface du myocarde occupé par la zone ZI sur un secteur SEC de l’image de référence en sang noir ISN ou un volume ou une masse de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque dans ce secteur SEC partant de l’axe l parallèle à l’axe p et passant sensiblement par le centre de la cavité cardiaque sur l’image en sang noir ISN et délimité par deux rayons R partant de l’axe l comme visible sur l’image en sang noir ISN . Le pourcentage de la surface du myocarde occupé par la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque sur le secteur SEC peut être calculé à partir du rapport entre le nombre des pixels correspondant à la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque dans ce secteur SEC et le nombre de pixels correspondant au myocarde dans ce secteur SEC. Le nombre de pixels correspondant à la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque dans ce secteur SEC peut être calculé à partir des données de localisation obtenues lors de l’étape de deuxième segmentation SEG2 ou bien directement être calculé, lors de l’étape de calcul CTA, par exemple en sélectionnant, par seuillage, le nombre de pixels présentant une intensité supérieure à un seuil prédéterminé dans la portion du secteur SEC délimité par les parois L1 et L2 ou par la paroi L1. L’étape CTA peut comprendre le calcul d’une donnée représentative de la taille de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque dans un secteur SEC à partir de plusieurs données élémentaires représentatives de la taille de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque calculées, dans ce secteur SEC, pour plusieurs images en sang noir ISN réparties le long de l’axe p. On calcule par exemple une combinaison ou une moyenne des données élémentaires. Le volume de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque sur un secteur SEC peut être calculé à partir du rapport entre le nombre des pixels correspondant à la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque sur ce secteur et le nombre de pixels correspondant au myocarde sur ce secteur, à partir de l’épaisseur la coupe correspondant à l’ image de référence en sang noir ISN, lorsque l’image est bidimensionnelle. La taille et/ou le volume sont avantageusement également calculés à partir de la résolution prédéterminée des images. Il est à noter que la masse volumique du myocarde est de 1,06 g/ml. On considère donc que la masse d’une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque est sensiblement égale au volume de cette dernière ce qui permet d’évaluer la masse de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque L’étape de calcul CTA peut, par exemple, comprendre la division de l’image de référence en sang noir ISN en un premier nombre prédéfini, égal à 12 dans l’exemple non limitatif de la figure 1, prédéfini de secteurs SEC de même angle d’ouverture pointant vers l’axe l et le calcul du pourcentage des surfaces du myocarde occupé par la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque sur les différents secteurs SEC. Le premier nombre de secteurs et l’angle d’ouverture peuvent varier en fonction du plan de coupe PC k . Par exemple, plus le plan de coupe PC k se rapproche de l’apex selon le grand axe, plus le nombre de secteurs diminue et l’angle d’ouverture augmente. L’étape de traitement général TRAG comprend avantageusement, une étape de génération GENR, par ordinateur, par l’unité de traitement, d’un ensemble d’au moins une représentation de données relatives à une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque et une étape d’affichage AFFD d’au moins une représentation de l’ensemble d’au moins une représentation sur un écran de l’interface homme-machine. L’étape de génération GENR comprend par exemple la génération d’une donnée représentative du résultat de l’étape de détection DE, c’est-à-dire de l’absence ou de la présence de zone ZI représentative d’une lésion cardiaque et l’étape d’affichage comprend l’affichage de cette donnée sur un écran de l’interface homme-machine. L’ensemble d’au moins une représentation comprend avantageusement une première représentation REPT de la ou des données représentatives de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque calculées lors de l’étape de calcul CTA associée à au moins une étape de traitement TRA. On peut par exemple, générer, comme visible sur la FIG. 7 , une représentation de type œil de bœuf (aussi appelée « Bull’s eye » en terminologie anglo-saxonne) des pourcentages ou de données représentatives des pourcentages des surfaces du myocarde occupées par la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque dans différents secteurs d’images en sang noir ISN prises selon les plans de coupe respectifs PC. La représentation Bull’s eye est définie par l’association américaine du cœur AHA en référence à l’expression anglo-saxonne « American Heart Association » et décrite dans l’article suivant : « Standardized Myocardial Segmentation and Nomenclature for Tomographic Imaging of the Heart: A Statement for Healthcare Professionals From the Cardiac Imaging Committee of the Council on Clinical Cardiology of the American Heart Association. », Manuel D. Cerqueira et Al, Circulation, 2002; 105:539–42. La représentation de type œil de bœuf comprend une pluralité de cercles concentriques CE séparés deux à deux par des couronnes CO. Chaque couronne CO est attribuée à une coupe ou un ensemble de coupes contiguës sachant que plus la couronne CO correspond à une coupe ou un ensemble de coupes proche de l’apex, plus elle est proche du centre des cercles. Chaque couronne CO est divisée en portions de secteurs PSE dans lesquels sont affichés, comme dans l’exemple de la FIG. 7 , les pourcentages de la surface du myocarde occupés par une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque et calculés pour les secteurs respectifs de l’image en sang noir ISN de la coupe correspondante ou des combinaisons, par exemple des moyennes, des pourcentages calculés à partir des pourcentages de la surface du myocarde occupée par une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque calculés pour les secteurs des images en sang noir de l’ensemble de coupes correspondantes. En variante et/ou en sus, l’intensité des pixels des différentes portions de couronnes dépend du pourcentage calculé. Plus ce pourcentage est faible et plus l’intensité de la couronne correspondante est élevée. Par exemple, sur la FIG. 7 , on a représenté l’affichage sous la forme d’une représentation connue de type œil de bœuf les moyennes respectives des pourcentages de la taille de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque calculés dans les secteurs respectifs définis sur trois ensembles d’images en sang noir contigus répartis le long de l’axe p associés aux trois couronnes respectives correspondant respectivement à une coupe de l’apex (couronne intérieure), au mi-ventricule (couronne du milieu) et à la zone basale (couronne extérieures). Les portions de secteurs associés à un pourcentage supérieur à 80% sont représentées en pointillées et celles associées à un pourcentage est inférieur ou égal à 80% sont représentées en blanc. Lorsqu’on génère une image 3D du cœur, on divise avantageusement l’image en plusieurs couches selon l’axe p et on calcule les mêmes données qu’à partir d’images 2D à partir de ces différentes couches. Selon un mode de réalisation, l’étape de génération comprend une étape de génération d’une représentation de type œil de bœuf à partir de la cartographie des temps de relaxation. On utilise avantageusement des cartographies calculées pour différentes coupes. Cette représentation est générée à partir de la ou des cartographie(s) des temps de relaxation CA et de données de positionnement des parois L1 et L2 générées lors de la première segmentation SEG1. Les portions de secteur PSE sont alors associées à des valeurs de temps de relaxation respectifs ou à des médianes ou des déviations standard de temps de relaxation. Transmuralité L’étape de détermination DET comprend avantageusement une étape de calcul d’une donnée représentative d’un pourcentage de transmuralité d’une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque . Par pourcentage de transmuralité, on entend le pourcentage d’une épaisseur du myocarde occupé par une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque. Cette étape de calcul CTT comprend la détermination d’au moins une donnée représentative du pourcentage de transmuralité d’au moins une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque en utilisant des données de localisation d’une lésion et des données de localisation des première et/ou deuxième parois L1, L2 issues de l’étape de segmentation. Cette donnée peut être un pourcentage de l’épaisseur du myocarde occupé par une zone ZI représentative d’une lésion cardiaque sur un secteur de l’image en sang noir ISN partant de l’axe l. Le pourcentage de l’épaisseur du myocarde occupé par la lésion sur le secteur peut être calculé à partir du rapport entre un nombre de pixels correspondant à l’épaisseur de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque sur ce secteur et le nombre de pixels correspondant à l’épaisseur du myocarde sur ce secteur. Le nombre de pixels correspondant à l’épaisseur de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque peut être un nombre obtenu à partir des résultats de l’étape de segmentation lésionnelle SC ou être calculé, par exemple par seuillage, lors de l’étape de calcul CTT à partir des données de positionnement de L1 et éventuellement de L2 issues de l’étape de première segmentation SEG1. Le nombre de pixels correspondant à l’épaisseur de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque sur un secteur peut être une moyenne ou un maximum de nombres de pixels, correspondant à l’épaisseur de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque, calculés selon différents rayons du secteur. Le nombre de pixels correspondant à l’épaisseur du myocarde sur un secteur peut être une moyenne ou un maximum de nombres de pixels, correspondant à l’épaisseur du myocarde, calculés selon différents rayons du secteur. Ces nombres sont calculés à partir de données de positionnement des parois L1 et L2. L’étape de calcul CTT peut, par exemple comprendre la division de l’image en sang noir ISN en un deuxième nombre prédéfini de secteurs de même angle d’ouverture pointant vers le centre de la cavité cardiaque et le calcul du pourcentage des surfaces du myocarde occupé par la lésion sur les différents secteurs. Le deuxième nombre de secteurs et donc l’angle d’ouverture peuvent varier en fonction du plan de coupe PC. Par exemple, plus le plan de coupe PC se rapproche de l’apex, plus le nombre de secteurs diminue et l’angle d’ouverture augmente. Avantageusement le deuxième nombre est supérieur au premier nombre. L’étape génération GEN peut comprendre le calcul d’une donnée représentative de la transmuralité dans un secteur à partir de plusieurs données élémentaires représentatives de la transmuralité calculées dans ce secteur pour plusieurs images en sang noir ISN réparties le long de l’axe p. On calcule par exemple une combinaison ou une moyenne des données élémentaires. L’étape GENR comprend avantageusement la génération d’une représentation REPTR de données représentatives d’un pourcentage de transmuralité. L’étape d’affichage AFFD comprend avantageusement l’affichage de cette représentation. On peut par exemple, générer une représentation de type œil de bœuf des combinaisons, par exemple des moyennes, de pourcentages de la transmuralité de la lésion dans des secteurs d’ensembles d’images en sang noir ISN contiguës prises selon les plans de coupe respectifs PC. L’intensité des pixels de cette image représente avantageusement, mais non nécessairement, le pourcentage de transmuralité. Par exemple, sur la FIG. 7 , on a représenté l’affichage sous la forme d’une représentation REPTR de type œil de bœuf des moyennes de pourcentages de transmuralité de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque calculées dans les secteurs définis sur plusieurs ensembles d’images en sang noir contiguës prises selon des plans de coupe respectifs répartis le long de l’axe p. Tout comme précédemment, la représentation de type œil de bœuf comprend une pluralité de portions de secteurs dont l’intensité correspond à la combinaison du pourcentage de transmuralité calculée pour cette portion de secteur. Plus ce pourcentage est faible et plus l’intensité de la couronne correspondante est élevée. En variante et/ou en sus les pourcentages sont affichés dans les portions de secteurs. Image fusionnée Dans une mode particulier de réalisation, l’étape de détermination DET comprend la génération d’une image fusionnée en remplaçant des valeurs de pixels ou voxels d’une première image de référence en sang blanc issue de signaux en sang blanc acquis lors d’au moins un des couples par de nouvelles valeurs permettant de distinguer la zone représentative d’une lésion cardiaque des autres tissus de la zone à imager. Cette étape peut être une des étapes de l’étape de génération. Cette image fusionnée constitue un indicateur de localisation de la zone ZI représentative d’une lésion cardiaque. Les nouvelles valeurs des pixels sont par exemple des couleurs. Le procédé comprend avantageusement une étape d’affichage de cette image fusionnée. Un avantage est de permettre à un spécialiste de localiser aisément la zone représentative d’une lésion cardiaque par rapport à l’anatomie du myocarde. Avantages La solution proposée permet d’obtenir des images présentant une résolution et un contraste suffisant pour détecter et déterminer des données relatives à des zones représentatives de lésions cardiaques et de façon fiable et reproductible. Par ailleurs, elle permet, en séparant deux informations importantes, à savoir l’anatomie du cœur et les zones représentatives de lésions, sur deux images distinctes, à savoir respectivement les images en sang blanc et les images en sang noir, de mettre en œuvre un procédé automatique de caractérisation des zones représentatives de lésions. Cette automatisation permet un gain significatif de temps et de reproductibilité par rapport aux solutions de l’art antérieur. La séquence d’acquisition en sang noir et sang blanc du procédé nécessite un temps d’acquisition relativement réduit, en particulier lorsque l’on acquiert des signaux pour générer des images 2D qui impliquent peu de calcul. Cela permet avantageusement de mettre en œuvre la séquence d’acquisition en apnée et de limiter les déplacements du cœur entre les images et donc les corrections à réaliser ce qui permet de limiter les ressources de calcul et la mise en œuvre du procédé en temps réel. Cela permet également de limiter les artefacts altérant la lisibilité des images. Ces artefacts accentuent la difficulté de reconstruire des images nettes et précises afin de localiser et détecter la zone représentative de lésion. Par ailleurs, les longues acquisitions en IRM sont inconfortables pour le patient. Une durée de 10 à 20 min est considérée comme une durée très longue et il est difficile pour le patient de se maintenir au sein de l’IRM sans effectuer de mouvement. En outre, dans le cas de la génération d’images 2D, on évite les artefacts d’une image extraite d’un plan de coupe de l’image 3D susceptibles d’aboutir à des cas dans lesquels il est impossible de discriminer la présence d’une zone représentative de lésion de présence du sang située à proximité du muscle. En effet, dans certains cas, la lésion est tellement proche du sang, on la nomme sous endocardique, qu’il est difficile de savoir,sur des images présentant des artefacts, si c’est une zone représentative d’une lésion, du sang ou un artefact de l’image. Par ailleurs, la solution proposée permet de générer une cartographie de temps de relaxation permettant de quantifier des modifications diffuses des tissus, susceptibles de permettre à un spécialiste d’identifier des cardiomyopathies (par exemple diffuses et aiguës). La solution proposée ne nécessite pas d’ajout d’une séquence d’acquisition spécifique à cet effet ce qui permet d’éviter de nombreux inconvénients tels que la prolongation de l’examen, des apnées supplémentaires pour le patient, un effort supplémentaire pour le manipulateur radio, et une analyse complexe car les images des deux séquences ne sont pas spatialement recalées. Matériel D’un point de vue matériel, l’unité de traitement et de commande TC peut être vue comme un calculateur interagissant avec des programmes d’ordinateur. L’unité de traitement et commande TC comprend par exemple, un calculateur, comprenant un ensemble d’au moins un processeur, et éventuellement une mémoire couplée opérationnellement au calculateur. La mémoire comprend par exemple un support lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est un dispositif tangible lisible par un lecteur de l’unité de traitement, apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à une unité de communication. Autrement dit, le support lisible par ordinateur est un support tangible. Autrement dit, ce n'est pas un signal transitoire en soi, tels que des ondes radio ou d'autres ondes électromagnétiques à propagation libre, telles que des impulsions lumineuses ou des signaux électroniques. Un tel support de stockage lisible par ordinateur est, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage à semi- conducteur ou toute combinaison de ceux-ci. A titre d'exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire morte (ROM, de l'anglais Read-Only Memory), une mémoire morte effaçable et programmable (EPROM, de l'anglais Erasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire morte programmable et effaçable électriquement (ÉEPROM, de l'anglais Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire vive (RAM, de l'anglais Random Access Memory), une carte magnétique ou une carte optique. Le support lisible peut comporter un système d’exploitation et charger les programmes selon l’invention. Il comporte des registres adaptés à enregistrer des variables de paramètres créés et modifiés eu cours de l’exécution des programmes précités. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles. En variante, les instructions des programmes sont issues d’une source externe et téléchargées via un réseau. C’est notamment le cas pour les applications. L’unité de de traitement et de commande TC comprend un calculateur, c’est-à-dire au moins circuit électronique de traitement de données conçu pour manipuler et/ou pour transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du système d'évaluation et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. L’unité de traitement et de commande CT comprend, par exemple, une ou des mémoires, pour stocker des données, et couplées opérationnellement au circuit traitement de données et un lecteur adapté à lire un support lisible par ordinateur. La ou les mémoires sont avantageusement prévues pour stocker des signaux acquis et/ou des données générées lors du traitement , par exemple, des images sang-noir et/ou des images sang blanc et/ou au moins une cartographie de temps de relaxation et/ou des données relatives à la zone ZI et/ou une ou des représentations et/ou au moins une autre image générée lors du traitement, par exemple une image fusionnée. L’unité de traitement et de commande TC comprend, , par exemple au moins un ordinateur, par exemple, un micro-ordinateur, un réseau d’ordinateurs, un composant électronique, une tablette, un Smartphone ou un assistant numérique personnel (PDA). Les étapes du procédé selon l’invention sont, par exemple, exécutées en amenant les circuits de traitement de l’unité de traitement et de commande CT à lire des programmes prédéterminés enregistrés sur des matériels tels que des mémoires de telle sorte que les circuits de traitement de données exécutent des calculs, commandent des communications et/ou des éléments du système d’imagerie et/ou lisent et/ou écrivent des données dans des mémoires. L’étape de traitement ou de traitement global est, par exemple, exécutée sur un dispositif de traitement, par exemple ordinateur unique, ou sur un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage). L’unité de traitement et de commande CT comprend au moins un calculateur comprenant au moins des éléments listés ci-après : un ensemble d’un ou plusieurs processeurs (par exemple au moins une unité de traitement centrale (CPU) et/ou au moins une unité de traitement graphique (GPU) et/ou au un microcontrôleur et/ou au un processeur de signal numérique (DSP)) ASIC aptes à interpréter des instructions sous forme de programme informatique et/ou un ensemble matériel comme un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) des réseaux logiques programmables (PLA), un système sur puce (SOC), et/ou une carte électronique dans laquelle des étapes du procédé selon l’invention sont implémentées dans des éléments matériels. L’invention se rapporte à un produit programme d’ordinateur comprenant le support lisible par ordinateur contenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le circuit de traitement, amènent le système S à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Le produit-programme peut comprendre le support d’enregistrement lisible par ordinateur. L’invention se rapporte également à un support lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur. En variante, les instructions du programme sont issues d’une source externe et téléchargées via un réseau. C’est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un support de données lisible par ordinateur sur lequel sont stockées les instructions de programme ou un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme. La forme des instructions de programme est, par exemple, une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet. Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages de programmation, par exemple un langage de programmation orienté objet (C++, JAVA, Python), un langage de programmation procédural (langage C par exemple). L’unité de communication comprend au moins un dispositif de communication permettant une communication entre les éléments du système et éventuellement entre au moins un élément du système et un dispositif extérieur au système. Les systèmes de communication peuvent établir un lien physique entre des éléments du système et/ou entre un élément du système et un dispositif extérieur au système et/ou un lien en communication à distance (sans fil) entre des éléments du système et/ou entre un élément du système et un dispositif extérieur au système. Le dispositif de communication peut comprendre n'importe quel matériel, microprogramme et/ou logiciel approprié pour communiquer des informations entre des éléments du dispositif auquel appartient le dispositif de communication, par exemple via un bus de données, ou à un élément extérieur au dispositif. Afin de permettre la communication de données entre différents dispositifs auxquels appartiennent, le cas échéant, des dispositifs de communication, ces dispositifs comprennent du matériel micrologiciel et/ou logiciel permettant d’établir, entre eux, une liaison de communication câblée, ou sans-fil, par exemple Wi-Fi, Bluetooth, cellulaire ou Ethernet. L'interface utilisateur INT permet à un utilisateur de saisir des données ou des commandes de façon à pouvoir interagir avec les programmes selon l’invention. L’interface utilisateur INT comprend, par exemple, une interface et sortie INTS et une interface d’entrée INTE. L’interface d’entrée comprend, par exemple, un clavier ou un une interface de pointage, tel qu’une souris, un crayon optique, un pavé tactile, une télécommande, un dispositif de reconnaissance vocale, un dispositif haptique. L’interface de sortie INTS est conçue pour restituer des informations à un utilisateur, de façon sensorielle ou électrique, comme, par exemple de façon visuelle ou sonore. L’interface de sortie comprend, par exemple, un afficheur ou écran. L’étape d’affichage AFFD peut être une étape de restitution d’informations par un autre moyen qu’un afficheur ou écran. L’interface de sortie INTS peut être l’interface d’entrée INTE, par exemple, dans le cas d’une tablette tactile. Avantageusement, le système S ou C est configuré de sorte qu’une utilisateur puisse sélectionner, en transmettant une commande à l’unite de traitement et de commande TC via l’interface d’entrée INTS, une ou plusieurs représentations ou images générées lors de l’étape de traitement TRAG ou TRA de sorte que chaque image ou représentation sélectionnée soit affichée sur un écran ou plusieurs écrans de l’interface de sortie INTS lors d’une étape d’affichage AFFD. Par exemple, un utilisateur peut sélectionner, via l’interface d’entrée, une ou plusieurs représentations ou images générées pour une coupe prédéterminée. Avantageusement, un utilisateur peut sélectionner, via l’interface d’entrée, un coupe prédéterminée prise parmi une pluralité de coupes de sorte qu’une ou plusieurs images et/ou une ou plusieurs représentations générées lors de l’étape de traitement TRAG soit affichée automatique sur un ou plusieurs écrans de l’interface de sortie ou de sorte que l’utilisateur puisse sélectionner une ou plusieurs représentations et/ou une ou plusieurs images générées pour une coupe prédéterminée. En variante, l’unité de traitement et de commande est configurée pour afficher automatiquement qu’une ou plusieurs images et/ou une ou plusieurs représentations générées lors de l’étape de traitement TRAG, pour une coupe prédéterminée, lors de l’étape d’affichage. Procédé d’imagerie cardiaque par résonance magnétique, le procédé comprenant une séquence d’acquisition (SE) comprenant : acquérir des signaux comprenant, lors de chaque couple, constitué de deux cycles cardiaques consécutifs, de couples successifs: acquérir (ACQ1i) des signaux en sang noir issus d’une zone à imager d’un cœur d’un individu par résonance magnétique en sang noir par rehaussement tardif du gadolinium, acquérir (ACQ2i) des signaux en sang blanc issus de la zone à imager par résonance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium, les signaux en sang blanc acquis lors des couples successifs étant acquis en mettant en œuvre une séquence de relaxométrie. Procédé d’imagerie cardiaque selon la revendication 1, dans lequel les signaux en sang noir sont acquis en mettant en œuvre des séquences d’acquisition en sang noir identiques lors des couples successifs. Procédé d’imagerie cardiaque selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant : traiter, par ordinateur, des signaux acquis lors des cycles cardiaques successifs, comprenant : Générer (CTO) une cartographie (CA) de temps de relaxation de tissus de la zone à imager à partir des signaux en sang blanc acquis lors des couples successifs de cycles cardiaques. Procédé d’imagerie cardiaque selon la revendication précédente, dans lequel, traiter, par ordinateur, des signaux acquis lors des couples comprend : générer des images en sang noir (IM1i) à partir des signaux en sang noir acquis pendant les couples successifs, générer des images en sang blanc (IM2i) à partir des signaux en sang blanc acquis pendant les couples successifs, Déterminer (DET) au moins une donnée relative à une zone représentative d’une lésion cardiaque d’une image de référence en sang noir issue d’au moins une des images en sang noir et à partir d’au moins une des images en sang blanc. Procédé d’imagerie cardiaque selon la revendication 4, dans laquelle l’image de référence en sang noir est une combinaison des images en sang noir. Procédé d’imagerie cardiaque selon l’une quelconque des revendications 4 à 5, dans lequel au moins une donnée est déterminée à partir de signaux en sang blanc acquis lors d’un seul des couples. Procédé d’imagerie cardiaque selon l’une quelconque des revendications 4 à 5, dans lequel au moins une donnée est déterminée à partir des signaux en sang blanc acquis lors des couples. Procédé d’imagerie cardiaque selon l’une quelconque des revendications 4 à 7, dans lequel traiter, par ordinateur, des signaux acquis lors des couples comprend : segmenter, par ordinateur, l’image de référence en sang noir de sorte à déterminer la zone (ZI) représentative d’une lésion cardiaque. Procédé d’imagerie cardiaque selon la revendication 8, dans lequel, déterminer au moins une donnée relative à la zone de lésion (ZI) comprend : Générer, par ordinateur, une image fusionnée en remplaçant des valeurs de pixels ou voxels d’une première image de référence en sang blanc issue de signaux en sang blanc acquis lors d’au moins un des couples par de nouvelles valeurs permettant de distinguer la zone représentative d’une lésion cardiaque (ZI) des autres tissus de la zone à imager. Procédé d’imagerie cardiaque selon l’une quelconque des revendications 8 à 9, dans lequel, traiter, par ordinateur, des signaux acquis lors des couples comprend : segmenter (SEG1), par ordinateur, au moins une deuxième image de référence en sang blanc générée à partir de signaux en sang blanc acquis lors d’au moins un des couples de sorte à générer des données de positionnement d’un ensemble d’au moins une paroi délimitant le myocarde, segmenter (SEG2) l’image de référence en sang noir à partir de données de positionnement d’au moins une paroi (L1, L2) de l’ensemble d’au moins une paroi délimitant le myocarde, prises parmi les données de positionnement de l’ensemble d’au moins une paroi délimitant le myocarde, de sorte à déterminer la zone (ZI) représentative d’une lésion cardiaque. Procédé selon la revendication 10, dans lequel, la deuxième image en sang blanc de référence est segmentée en utilisant une fonction d’apprentissage entraînée à partir de plusieurs ensembles d’images d’entraînement de la zone à imager générées à partir de signaux d’entraînement acquis lors d’étapes d’acquisitions respectives par résonnance magnétique en sang blanc par rehaussement tardif du gadolinium, chaque ensemble d’images d’entraînement étant obtenu à partir de signaux en sang blanc acquis en mettant en œuvre une séquence de relaxométrie. Système d’imagerie configuré pour mettre le œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, le système comprenant une unité de traitement et de commande (TC), un système de résonnance magnétique (A), l’unité de traitement et de commande (TC) étant configurée pour commander le système de résonance magnétique (A) de sorte que le système de résonance magnétique (A) mette en œuvre la séquence d’acquisition. Système d’imagerie selon la revendication précédente, dans lequel l’unité de traitement et de commande (TC) est configurée pour mettre en œuvre l’étape de traitement des signaux acquis lors des cycles cardiaques successifs. Produit-programme d'ordinateur comprenant des instructions qui conduisent le système selon l’une quelconque des revendications 12 à 13 à exécuter les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11. Support lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 14.