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Fiche détaillée Thèses
Université Joseph-Fourier - Grenoble I (20/06/2002), Kosai RAOOF (Dir.)
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Traitement numérique des signaux et identification de systèmes RMN ; Conception et développement d'un imageur pour l'IRM dédiée à bas champ
Aktham Asfour1

Le travail présenté dans ce manuscrit porte, dans sa première partie, sur la conception et le développement d'un nouvel imageur numérique d'IRM à bas champ permettant l'amélioration du rapport signal sur bruit (RSB). Cet imageur est architecturé autour d'un procéssus de signal (DSP) offrant plus de flexibilité dans le traitement du signal et la reconstruction de l'image. L'originalité de l'instrumentation développée réside principalement dans la spécification et l'intégration d'un récepteur et d'un synthétiseur de fréquences entièrement numériques. Le choix de cette solution numérique est argumenté par le besoin d'élaborer un imageur peu onéreux et de faible encombrement pouvant être facilement intégré dans tout environnement aussi bien médical qu'industriel. L'évaluation des caractéristiques du système atteste qu'une amélioration d'environ 20 dB du RSB par rapport aux systèmes analogiques conventionnels est obtenues. Le potentiel de l'imageur numérique est démontré à travers les premières images obtenues par la séquence d'écho de gradient. La deuxième partie de ce travail traite la problématique de l'identification non linéaire des systèmes RMN à l'aide des techniques du filtrage adaptatif. L'objectif étant de permettre la prise en compte de la non linéarité de tels systèmes dans le traitement et l'analyse, jusqu'à présent linéaires, du signal RMN. Deux modèles décrivant cette non linéarité sont ainsi exposés et comparés. Il est démontré que le modèle du filtre non linéaire à réponse impulsionnelle infinie (RII) permet des performances similaires au filtre de Volterra avec un nombre moins élevé de coefficients.
1 :  G2ELab - Laboratoire de Génie Electrique de Grenoble
RMN – IRM dédiée – récepteur numérique – traitement numérique du signal – bas champ – identification non linéaire.

In the first part of this work, a new complete home-built digital MRI system is developed to enhance the signal-to-noise ratio (SNR) of the NMR signals at low magnetic field. The system is based on a digital signal processor (DSP) which offers high flexibility and accuracy in signal processing and image reconstruction. The key feature of the system is the use of a digital frequency synthesizer and a digital RF receiver. This digital solution enables small size and low cost dedicated MRI instrument which is suitable for use in medical cabinets. Such an instrument is also useful for quality control of agricultural and food products. It is shown that a SNR enhancement of about 20dB, with respect to conventional MRI systems, is achieved. The performances of the new instrument is demonstrated by the first images obtained with the gradient-echo sequence. We report, in the second part, a new approach for NMR systems identification. The approach, based on adaptive filtering techniques, aims to take into account the nonlinear characteristics of NMR systems for more accurate signal processing and analysis. Two models of non linearity are thus introduced and compared. It is provedthat the volterra representation is not the adequate model since a large number of coefficients is necessary to describe the non linear behavior of the NMR system. The nonlinear infinite impulse response (IIR) filter which involves fewer coefficients can represent an alternative model.