image 2 : coupe sagittale du bassin réalisé avec un IRM
a. Relaxation T1 et T2
Ce sont les temps de relaxation caractéristiques du retour à l’équilibre
après des excitation. En faisant varier TR (temps de répétition) et TE
(temps d’écho), on fait varier la réponse des différents tissus. En effet,
ceux-ci se relaxent plus ou moins rapidement. Par exemple, pour la
graisse sous-cutanée le temps de relaxation est rapide, en augmentant TR,
on n’augmentera pas sa réponse, mais celle des tissus voisins le sera, le
contraste entre ces tissus va donc augmenter.
En faisant varier TR et TE, on met en évidence deux types d’images IRM
différentes : T1 et T2. Ils ont tous deux des caractéristiques similaires
quant à la qualité des contours ou du contraste, au bruit et à la résolution.
Tous ces paramètres sont liés, et il faut faire des compromis en fonction
du résultat que l’on cherche à obtenir. Augmenter la résolution, par
exemple, demande de travailler sur des voxels de taille plus petite ce qui
entraîne une baisse de rapport contraste à bruit ou signal à bruit, ou des
deux.
Le bruit en lui-même peut avoir plusieurs origines différentes : il peut être
lié à l’électronique du système d’acquisition et dans ce cas, on parle de
bruit électronique, ou à des champs élevés il peut être lié aux tissus
excités. Le bruit a pour formulation :
Noise α (af1/2 + bf2 )1/2
a : bruit électronique, b : bruit lié aux tissus
Il est donc linéaire en fonction de f. On remarque que plus la fréquence
augmente plus le bruit lié au tissu à de l’influence. Comme le signal varie
en fonction du carré de f, le SNR va varier linéairement en fonction de f.
Si les fréquences sont petites, on pourra s’attendre à une moins bonne
qualité du signal et donc les méthodes de recalage s’appuyant sur les
valeurs intrinsèques des pixels seront moins efficaces.
Les contours sont facilement détectables, surtout si on a défini les
paramètres d’acquisition de telle sorte que les tissus que l’on cherche à
étudier sont facilement différentiables. Mais, le bruit s’il est trop
important peut altérer ces contours et la reconstruction se fait à partir
d’une transformée de Fourier. Des artéfacts autour des contours peuvent
donc apparaître (effet de Gibbs). Ceux-ci peuvent donc altérer la qualité
des contours détectés.