Brevet FR3156564A1 — publié le 20250613

Procédé de reconstruction pour déterminer une image, dite image reconstruite, ledit procédé comportant les étapes suivantes : une étape d’apprentissage de reconstruction de correction de distorsion à partir de données d’apprentissages, et une étape d’inférence (Ei) comportant une détermination de ladite image reconstruite reconstruction par la méthode de la phase conjuguée ; l’étape d’apprentissage comportant l’entraînement d’un réseau variationnel présentant : Figure à publier : figure 1 Procédé de reconstruction pour d’une image à partir d’une image, dite d’entrée produite par un dispositif portable prévu pour générer un champ magnétique principal. La présente invention se rapporte au domaine de l’imagerie par résonance magnétique. Plus particulièrement, la présente invention concerne un dispositif d’imagerie par résonance magnétique, et notamment un dispositif d’imagerie par résonance magnétique doté d’un assemblage radiofréquence pourvu d’une bobine de radiofréquence d’émission/réception. La présente invention trouve notamment son intérêt dès lors qu’il s’agit de considérer un dispositif d’imagerie par résonance magnétique portable. État de la technique antérieure L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est aujourd’hui largement mise en œuvre pour imager, de manière non invasive, l’intérieur de corps et notamment de corps humains. En particulier, l’imagerie par résonance magnétique permet de sonder les noyaux d’hydrogène, et notamment leur spin nucléaire, des molécules d’eau formant pour partie le corps sous examen. A cet égard, un dispositif IRM est pourvu d’un aimant destiné à imposer au corps un champ magnétique statique (dit « champ magnétique principal »), sous l’effet duquel, les spins nucléaires associés aux noyaux d’hydrogène contenus dans les molécules d’eau formant pour partie ce corps se polarisent. Notamment, les moments magnétiques associés à ces spins s’alignent préférentiellement selon un axe, dit axe z, déterminé par l’orientation du champ magnétique principal de manière à créer une magnétisation du corps. Un dispositif IRM comprend également des bobines à gradient configurées pour produire des champs magnétiques de petite amplitude et variant dans l’espace lorsqu’un courant leur est appliqué. Plus particulièrement, les bobines à gradient sont conçues pour produire une composante de champ magnétique qui est alignée parallèlement au champ magnétique principal, et qui varie linéairement en amplitude avec la position le long de l’un des axes x, y ou z (les axes x, y et z étant perpendiculaires deux à deux). Ainsi, les effets combinés des champs magnétiques imposés par les bobines à gradient permettent de coder spatialement chacune des positions du corps destiné à être sondé. Un dispositif IRM comprend également au moins une bobine de radiofréquence (RF) destinée à jouer un rôle d’émetteur-récepteur RF. Notamment, l’au moins une bobine de radiofréquence est configurée pour émettre des impulsions d’énergie RF d’une fréquence égale ou voisine de la fréquence de résonance des spins des noyaux d’hydrogène et qui est au moins en partie absorbée par ces noyaux. Dès lors que l’émission RF est interrompue, les spins nucléaires relaxent afin de retrouver leur état d’énergie initial et émettent à leur tour un signal RF susceptible d’être collecté par au moins une bobine RF. Ce signal RF est ensuite traité à l’aide d’un ordinateur et d’algorithmes de reconstruction afin d’obtenir une image du corps. Le champ magnétique principal, généralement compris entre 1,5 Tesla et 3 Tesla, permet d’atteindre des rapports de signal sur bruit SNR (pour l’anglais signal to noise ratio ) relativement raisonnables et par voie de conséquence de former des images du corps humain d’une qualité suffisante et sur des durées de l’ordre de la minute ou plus. Toutefois, il est des circonstances pour lesquelles il n’est pas possible de mettre en œuvre un champ magnétique principal d’une telle intensité. Les dispositifs IRM portables en sont un exemple. Ces derniers comprennent en général un aimant permanent ou des électro-aimants d’une capacité limitée, et ne peuvent imposer un champ magnétique principal d’une intensité supérieure à 60 mT, voire supérieure à 200 mT, sans pénaliser la masse ou l’encombrement du dispositif IRM considéré. Cette limitation en termes d’intensité de champ magnétique principal affecte directement les performances du dispositif IRM. Notamment, les images obtenues avec un tel dispositif IRM sont susceptibles de présenter une qualité fortement dégradée par un rapport signal sur bruit défavorable. Ce rapport signal sur bruit défavorable traduit, pour partie, une importante diminution de l’aimantation présente dans les tissus. Dans le cas idéal, la précession du noyau est sollicitée par un champ magnétique statique (nommé champ B 0) qui est homogène. Modèle de processus de codage spatial Prenons l’exemple d’une séquence Spin-Echo 2D, supposons que la direction z soit définie comme la direction de sélection de la tranche. Les directions x et y peuvent alors être définies comme directions de codage de fréquence (lecture) et de phase respectivement. Tout objet 3D sous est d’abord tronqué dans un nombre prédéfini de tranches le long de la direction z. Sur chaque tranche 2D, le processus d’encodage des informations tomographiques de l’objet pour un système d’IRM parfait pourrait être modélisé comme un processus de transformée de Fourier discrète. Sans perte de généralité, l’image peut être représentée par une fonction à valeur scalaire, le processus de codage spatial étant alors formulé comme suit : où est un vecteur de position dans l’espace K, tandis qu’il s’agit du signal variant dans le temps lu par la bobine du récepteur pendant l’étape de lecture. Le domaine intégral est égal à l’ensemble du champ de vision (FOV) du scanner. Dans un système d’IRM réel, il n’est pas possible d’obtenir un champ B 0 parfaitement homogène et des champs de gradient idéalement linéaires. Si ces inhomogénéités peuvent parfois être négligées lorsque le champ magnétique principal présente une intensité relativement grande, cela n’est pas envisageable dans le cadre de scanners IRM à faible ou ultra faible champ. Ainsi, un terme de déphasage supplémentaire doit être ajouté au modèle de codage précédent pour couvrir l’inhomogénéité du champ B 0 et la non-linéarité des champs de gradient. Le processus de codage spatial corrigé peut alors être formulé comme suit : où est la déviation du champ magnétique en unité de Hz quantifiant à la fois le niveau d’inhomogénéité du champ B 0 et la non-linéarité des champs de gradient. Discrétisation Les unités de calculs actuelles présentent des ressources matérielles limitées qui ne permettent pas de résolution infinitésimale pour les images obtenues par IRM. Mathématiquement, cela signifie que la fonction continue mentionnée précédemment doit être transformée en sa contrepartie discrète . Cette discrétisation est généralement effectuée par un processus de pixellisation. Ainsi, les intégrales des équations (1) et (2) sont converties en sommations : La discrétisation s’applique également sur les données de l’espace K, où deviennent mais varient toujours dans le temps. En écrivant ces équations discrètes (3) et (4) sous forme de matrice avec une matrice de codage , y un vecteur de l’espace K et x le vecteur image, l’équation peut s’écrire : où la matrice de codage E est définie différemment avec et sans terme de déphasage : La présence du terme de déphasage rend la matrice d’encodage dans l’équation (7) « mal conditionnée » (pour l’anglais ill-conditioned ). Ainsi, trouver une image reconstruite devient un problème inverse linéaire discret « mal posé ». Méthode de reconstruction classique de correction des distorsions Lorsque la déviation du champ magnétique est importante, la reconstruction directe basée sur la transformée de Fourier directe DFT (pour l’anglais discrete Fourier transform ) présente des distorsions géométriques cruciales et une diminution du rapport signal sur bruit SNR. Ces problèmes sont partiellement résolus par les méthodes classiques de reconstruction par correction de distorsion. Le terme de déphasage dans l’équation (2) est essentiel pour effectuer une reconstruction avec une distorsion corrigée ou atténuée. Par conséquent, la déviation du champ magnétique doit toujours être une donnée connue. Il est possible d’obtenir ce terme de déviation en mesurant le champ B 0 et les champs de gradient. Lorsqu’une mesure n’est pas accessible, la technique de cartographie du champ B 0 est un autre choix pour contrôler et quantifier la déviation. Reconstruction par la méthode de la phase conjuguée Une fois connu le champ magnétique , il est possible de dérouler une méthode de reconstruction de phase conjuguée CPR (pour l’anglais conjugated phase reconstruction ) en inversant le modèle de codage spatial : où est une approche de x(r) puisque l’inverse de l’équation (8) n’est pas exact. Sous forme matricielle après discrétisation, nous avons observé que cet opérateur inverse est la transposée conjuguée de la matrice d’encodage E : dans laquelle la matrice de codage E suit la définition de l’équation (7). Reconstruction basée sur un modèle Contrairement à la méthode d’inversion directe de la méthode CPR, la méthode basée sur un modèle approche en formulant la reconstruction comme un problème d’optimisation en minimisant d’optimisation en minimisant l’erreur la plus faible au carré : En pratique, les données mesurées dans l’espace K sont toujours entachées de bruit. Pour éviter un surajustement aux données bruyantes composées à l’intérieur de y lors de la résolution de l’équation (10) avec un algorithme itératif, il est nécessaire d’arrêter l’itération tôt. Il a été prouvé que cela est équivalent à une décomposition en valeurs singulières (SVD) tronquée ou sélective. Au lieu d’un arrêt précoce, nous étendons plus souvent l’optimisation par un terme de régularisation supplémentaire R(x) afin d’éviter un surajustement et de stabiliser la résolution itérative. Ce problème régularisé est formulé comme suit : où représente le coefficient de pondération du terme de régularisation. Le premier terme quantifie la fidélité des données mesurées de l’espace K. Le second terme mesure la régularité de la solution. Le minimum de l’équation (11) dépend du compromis entre la fidélité aux données et la régularisation contrôlée par le coefficient de pondération . Classiquement, le terme de régularisation est construit de manière empirique « à la main ». La solution la plus usuelle est la régularisation par variation totale qui applique une matrice de différence de premier ordre sur la solution x pour calculer les valeurs des sauts entre chaque paire de pixels voisins. où l’opérateur est la norme lp d’un vecteur. Lorsque p est différent de 2, le problème doit être résolu par la méthode de Bregman ou méthode des moindres carrés itérative et repondérée (IRLS, pour l’anglais Iteratively_reweighted_least_squares). Le lecteur pourra avantageusement se référer à l’article Goldstein T, Osher S (2009) The split Bregman method for L1-regularized problems . SIAM J Imaging Sci 2(2):323–343 pour la méthode de Bregman. Bien que la méthode basée modèle mentionnée précédemment donne des résultats de reconstruction relativement bons, il existe plusieurs inconvénients à surmonter. La complexité de calcul est élevée : pour résoudre le problème d’optimisation défini dans les équations (11) et (12) avec la norme via la méthode IRLS, 2 couches d’itération avec la couche interne résolvant un problème de moindres carrés avec un opérateur linéaire large et complet, et la couche externe résolvant le problème linéaire pondéré des moindres carrés. Ces deux couches de boucle rendent la résolution exceptionnellement coûteuse. Dans les méthodes traditionnelles, le terme de régularisation et son coefficient de pondération sont élaborés et sélectionnés manuellement. Ils ne sont donc pas toujours optimaux. En outre, lorsque le contenu d’une image obtenue par un dispositif IRM change, par exemple du cerveau au genou, ou lorsque le niveau de bruit et les caractéristiques changent en raison de circonstances variables, les termes de régularisation et leur pondération relative doivent être adaptés. Enfin, la résolution par ces méthodes ne permet pas de parallélisation des calculs. Un but de l’invention est de palier tout ou partie des inconvénients précités. Une idée qui est à la base de l’invention est d’aborder ces problèmes en mettant en œuvre des modèles d’apprentissage automatique liés aux réseaux de neurones artificiels. A cet effet, il est proposé, selon un premier aspect de l’invention, un procédé de reconstruction pour déterminer une image, dite image reconstruite, à partir d’une image, notée y, dite d’entrée. L’image d’entrée y est dans l’espace de Fourrier, ladite image d’entrée étant produite par un dispositif portable prévu pour générer un champ magnétique principal, de préférence inférieur à 1 Tesla. Le procédé étant mis en œuvre par une unité de calcul. Le procédé comporte les étapes suivantes : une étape d’apprentissage de reconstruction de correction de distorsion à partir de données d’apprentissages, une étape d’inférence (Ei) comportant une détermination de ladite image reconstruite reconstruction par la méthode de la phase conjuguée, Les données d’apprentissages présentent une pluralité de paires d’images xj, yj, l’image xj étant une image de référence et yj étant la transformée de Fourier de l’image xj. Lorsque le dispositif est parfait, yj = FFT(xj). L’étape d’apprentissage comporte l’entraînement d’un réseau résiduel présentant : un nombre prédéterminé d’itération n, chaque itération présentant : une branche à propagation avant directe, une branche de contrôle de cohérence des données avec le modèle d’encodage, une banche de régularisation. une équation de récurrence. L’équation de récurrence peut s’écrire : où E est une matrice de codage vérifiant y=E.x où est un terme de régularisation se présente sous la forme de modèles de champs d’experts qui sont basés sur un nombre prédéfini de noyaux de convolution 2D et de fonctions d’activation pour déterminer les paramètres , , La détermination de ladite image reconstruite est réalisée par la méthode de la phase conjuguée : où L’apprentissage peut être auto-supervisé (pour l’anglais self-supervised ), supervisé, ou non supervisé (pour l’anglais unsupervised ). Selon un deuxième aspect de l’invention, il est proposé un module comportant une unité de calcul configurée pour mettre en œuvre un procédé selon le premier aspect de l’invention. Selon un troisième aspect de l’invention, il est proposé un dispositif portable d’imagerie par résonance selon le deuxième aspect de l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront au cours de la lecture de la description détaillée qui va suivre pour la compréhension de laquelle on se reportera aux dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 illustre un réseau variationnel mis en œuvre dans un procédé selon l’invention, FIG. 2 illustre des étapes du mode de réalisation du procédé selon l’invention, FIG. 3 illustre un mode de réalisation d’un dispositif selon l’invention. Description de modes de réalisation Les modes de réalisation décrits ci-après n’étant nullement limitatifs, on pourra notamment considérer des variantes de l’invention ne comprenant qu’une sélection de caractéristiques décrites, par la suite isolées des autres caractéristiques décrites, si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieure. Cette sélection comprend au moins une caractéristique, de préférence fonctionnelle sans détails structurels, ou avec seulement une partie des détails structurels si cette partie uniquement est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieure. Sur les figures un élément apparaissant sur plusieurs figures conserve la même référence. La FIG. 3 est une représentation d’un dispositif IRM 1 adapté pour la mise en œuvre du procédé d’imagerie selon la présente invention. Le dispositif IRM 1 comprend notamment un aimant 2 configuré pour imposer un champ magnétique principal B 0 . L’aimant 2 peut par exemple comprendre un aimant permanent. L’aimant 2 peut notamment s’étendre selon un axe d’élongation z. Plus particulièrement, l’aimant 2 définit un logement 3 débouchant par une première ouverture 4 et une deuxième ouverture 5 opposée l’une de l’autre selon l’axe d’élongation z. À cet égard, l’aimant 2 est agencé pour permettre l’insertion d’un corps, et plus particulièrement d’un corps humain, dans le logement 3 par la première ouverture 4 selon l’axe d’élongation z. L’aimant 2 peut être configuré pour imposer un champ magnétique principal B 0 orienté selon un axe perpendiculaire à l’axe d’élongation z, dans une zone, dite zone d’analyse, du logement 3. À cet égard, l’aimant 2 peut comprendre un assemblage d’aimants élémentaires, et notamment agencés en série d’anneaux de Halbach. Le brevet EP3368914B1 en donne un exemple. Néanmoins, l’invention n’est pas limitée à la seule configuration décrite dans ce brevet. À titre d’exemple, l’aimant 2 est configuré pour imposer un champ magnétique principal d’une amplitude inférieure à 0,1 Tesla, avantageusement, inférieure à 0,065 Tesla, encore plus avantageusement inférieure ou égale à 0,05 Tesla. Le dispositif IRM 1 comprend également un jeu de bobines à gradient 6. Les bobines à gradient 6 sont notamment configurées pour produire des champs magnétiques de petite amplitude et variant dans l’espace lorsqu’un courant leur est appliqué. Plus particulièrement, les bobines à gradient 6 sont conçues pour produire une composante de champ magnétique qui est alignée parallèlement au champ magnétique principal, et qui varie linéairement en amplitude avec la position le long de l’un des axes x, y ou z (les axes x, y et z formant un repère orthogonal). Ainsi, les effets combinés des champs magnétiques imposés par les bobines à gradient 6 permettent de coder spatialement les signaux provenant d’un corps présent dans le logement 3 et destiné à être sondé. L’encodage spatial se manifeste notamment par une variation de l’énergie de résonance des spins nucléaires des noyaux d’hydrogène compris dans le corps destiné à être sondé et présent dans la zone d’analyse. En d’autres termes, les spins nucléaires des noyaux d’hydrogène sont soumis à un champ magnétique qui diffère d’une position à l’autre. Le dispositif IRM 1 comprend en outre une bobine radiofréquence 8 (ci-après « bobine RF »). La bobine RF 8 est notamment disposée dans le logement 3 et délimite un volume d’examen du dispositif IRM 1 et dans lequel est destiné à être logé un corps. Enfin, le dispositif IRM 1 comprend également des moyens de contrôle dudit dispositif IRM 1. Ces moyens de contrôle peuvent notamment comprendre un ordinateur 13 interfacé, via des moyens d’interfaçage 11, avec les différents éléments formant le dispositif IRM 1. Le dispositif IRM 1 ainsi décrit peut être mis en œuvre pour l’exécution du procédé de formation d’une image IRM d’un corps disposé dans le volume d’examen. Selon les termes de la présente invention, une image du corps peut être à deux dimensions ou à trois dimensions. Il est maintenant décrit un procédé de reconstruction pour déterminer une image dite image reconstruite, à partir d’une image, dite d’entrée, y dans l’espace de Fourrier, ladite image d’entrée étant produite par un dispositif portable, tel que le dispositif IRM 1, prévu pour générer un champ magnétique principal, le procédé étant mis en œuvre par une unité de calcul. Il est décrit en même temps un module M comportant une telle unité de calcul ainsi qu’un dispositif portable d’imagerie IRM 1 par résonance magnétique. Le procédé comporte une étape d’apprentissage, de préférence de type supervisé, de reconstruction de correction de distorsion. Selon une variante, l’apprentissage peut être auto-supervisé. Selon une autre variante, l’apprentissage peut être non supervisé. Collecte des données Le procédé d’apprentissage nécessite de disposer d’un ensemble de taille suffisante. En outre, chaque point de données doit contenir une paire d’images IRM correctes et ses données dans l’espace K. La paire d’images comporte une image dans l’espace physique, par exemple une image tomographique d’un cerveau ou d’un genou, et une autre image qui est dans le K espace. Une image correcte est une image exempte d’artefacts ou de distorsions, et presque sans bruit. Cependant, les données de l’espace K doivent présenter des caractéristiques similaires à celles des données brutes acquises en pratique avec un dispositif d’imagerie par résonance magnétique portable. Aucune base de données d’images IRM ne remplit les conditions mentionnées ci-dessus. L’ensemble des données d’entraînement est en réalité généré en passant des images d’IRM à haut champ (1,5T ou 3,0 T) à travers un outil de simulation numérique comportant principalement 3 étapes : une réduction de l’échantillonnage : réduction de la résolution de l’image IRM originale à haute résolution à une résolution correspondant à un protocole de balayage de dispositif d’imagerie portable par résonance magnétique ; une simulation du signal : calculer l’espace K avec les écarts de champ magnétique à partir des résultats de la cartographie B0 du dispositif d’imagerie portable ; un ajout de bruit : joindre un bruit gaussien additif à un niveau SNR en accord avec les résultats de notre scanner. Réseau variationnel Un réseau variationnel (VN) est une approche d’apprentissage profond construite en déroulant la méthode itérative qui résout le problème inverse régularisé dans un réseau de neurones artificiels avec une architecture similaire à un réseau de neurones récurrents RNN (pour l’anglais recurrent neural network ) et à un réseau neuronal résiduel ResNet (pour l’anglais residual neural network ). Il permet d’intégrer des connaissances préalables sur les images IRM en apprenant le noyau du ﬁltre de régularisation, le poids et la taille du pas de descente du gradient, ainsi que d’autres paramètres, à partir des données. Comme représenté sur FIG. 1 , un réseau variationnel est composé d’un nombre prédéfini de cellules/étapes représentant les étapes d’itération, et à l’intérieur de chaque cellule, les données d’image de l’étape n s’écoulent dans l’étape suivante n + 1 via 3 branches, comme indiqué par ces 3 flèches : une branche à propagation avant directe, pour l’anglais direct feed-forward  ; une branche de contrôle de cohérence des données avec le modèle d’encodage ; et une banche de régularisation. Le terme de régularisation se présente sous la forme de modèles de champs d’experts qui sont basés sur un nombre prédéfini de noyaux de convolution 2D et de fonctions d’activation. Après ces deux groupes de variables, les tailles de pas de chaque cellule/étape complètent les paramètres du modèle du réseau variationnel. L’équation de récurrence se lit : où et représentent respectivement le noyau de convolution du réseau variationnel et la taille du pas pour l’étape n, respectivement. et sont des variables du réseau variationnel qui sont déterminées pendant les phases d’apprentissage. Ainsi, le réseau variationnel permettra de déterminer la valeur optimale de régularisation en supprimant toute régularisation empirique pour chaque étape n. Chaque étape est représentée par une cellule avec son propre noyau de convolution et sa taille de pas. Le processus de formation d’un réseau variationnel vise à trouver les valeurs des groupes de paramètres mentionnés ci-dessus en minimisant une fonction de perte. 3 groupes de paramètres mentionnés précédemment qui minimisent une fonction de perte. On peut définir différentes fonctions de perte comme d’autres modèles d’apprentissage automatique en vision par ordinateur, tels que l’erreur quadratique moyenne (EQM) entre les images et les données. erreur quadratique moyenne (MSE) entre la sortie du modèle et la référence. Cependant, comme les images IRM sont à valeurs complexes, il est possible d’utiliser l’erreur quadratique moyenne d’images complexes ou leur magnitude, selon que l’IRM est ou non un modèle d’apprentissage automatique. Enfin, des algorithmes populaires d’optimisation de l’apprentissage profond ont été utilisés pour accomplir le processus d’apprentissage, tels que la descente de gradient stochastique ou Adam. Le taux d’apprentissage doit être soigneusement réglé pour garantir la convergence. Le taux d’apprentissage est un hyperparamètre à régler pendant l’apprentissage, qui dépend également de la méthode d’optimisation utilisée. En général, lorsqu’il est petit, il est plus stable mais la convergence est plus lente, ce qui signifie qu’un plus grand nombre d’époques d’apprentissage est nécessaire. Il est par exemple possible de fixer le taux à 1e-5. Le module M selon l’invention peut être implémenté sous forme de module électronique comportant une mémoire dans laquelle est stocké un produit programme d’ordinateur comportant des instructions prévues pour être exécutées par l’unité de calcul UC ou par l’unité de contrôle du moteur ECU qui remplace alors l’unité de calcul UC. Enfin, le procédé selon l’invention et le module correspondant peuvent être mis en œuvre avec des capteurs autres que magnétique, pourvu que le capteur soit sensible au passage d’éléments de repère de la cible. Plus généralement, le réseau variationnel (VN) peut être remplacé par tout procédé de type procédé d’itération déroulée pour reconstruction basée sur apprentissage profond (pour l’anglais unrolled deep learning based iterative reonstruction ). Dans le cadre général d’un tel procédé, le nombre d’itération n est toujours prédéfini ; chaque itération comprenant >= 2 branches : une branche de contrôle (bc) de cohérence des données avec le modèle d’encodage ; une branche de régularisation mais peut être sous une autre forme par example U-net à la place de champs d’experts comportant des noyaux de convolution 2D et de fonctions d’activation ; une branche (bd) directe peut être présente, mais non nécessairement. De plus, les différentes caractéristiques, formes, variantes et modes de réalisation de l’invention peuvent être associés les uns avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où ils ne sont pas incompatibles ou exclusifs les uns des autres. Procédé (P) de reconstruction pour déterminer une image, dite image reconstruite, à partir d’une image, dite d’entrée, y dans l’espace de Fourrier, ladite image d’entrée étant produite par un dispositif portable prévu pour générer un champ magnétique principal, le procédé étant mis en œuvre par une unité de calcul, ledit procédé comportant les étapes suivantes : une étape d’apprentissage (Ea) de reconstruction de correction de distorsion à partir de données d’apprentissages, et une étape d’inférence (Ei) comportant une détermination de ladite image reconstruite par la méthode de la phase conjuguée, les données d’apprentissages présentant d’une pluralité de paires d’images xj, yj, l’image xj étant une image de référence et yj étant la transformée de Fourier de l’image xj, l’étape d’apprentissage comportant l’entraînement d’un réseau variationnel (VN) présentant : un nombre prédéterminé d’itération n (i1, i2 … in), chaque itération présentant : une branche (bd) à propagation avant directe, une branche de contrôle (bc) de cohérence des données avec le modèle d’encodage, une branche de régularisation (br). une équation de récurrence pouvant s’écrire : où E est une matrice de codage vérifiant y=E.x, où est terme de régularisation se présente sous la forme de modèles de champs d’experts qui sont basés sur un nombre prédéfini de noyaux de convolution 2D et de fonctions d’activation. Module (M) comportant une unité de calcul configurée pour mettre en œuvre un procédé selon la revendication précédente. Dispositif portable d’imagerie (1) par résonance magnétique comportant un module selon la revendication précédente.