نبذة مختصرة : Le cancer du sein est aujourd’hui le cancer le plus fréquent chez la femme ainsi que la première cause de décès féminin par cancer. Actuellement, l’IRM mammaire n’est réalisée qu’en seconde intention lorsque les autres modalités d’imagerie ne suffisent pas à poser un diagnostic. Dans le cas des populations à risque, l’IRM mammaire est recommandée comme examen de dépistage annuel en raison de sa très haute sensibilité de détection. Par IRM, la détection d’un cancer du sein se fait à la suite de l’injection d’un produit de contraste qui permet de visualiser les lésions mammaires en hypersignal. La majeure partie du diagnostic repose sur l’analyse morphologique de ces lésions ; une acquisition hautement résolue spatialement est donc nécessaire. Malgré l’utilisation des techniques d’accélération courantes, le volume de données à acquérir reste important et la résolution temporelle de l’examen d’IRM mammaire est aujourd’hui aux alentours d’une minute. Cette faible résolution temporelle limite donc intrinsèquement la spécificité de l’examen d’IRM mammaire. Un examen avec une haute résolution temporelle permettrait l’utilisation de modèles pharmacocinétiques donnant accès à des paramètres physiologiques spécifiques des lésions. L’approche proposée dans ce travail de thèse est le développement d’une séquence IRM permettant à la fois la reconstruction classique d’images, telle que celle utilisée en routine clinique pour le diagnostic, ainsi qu’une reconstruction accélérée d’images avec une plus haute résolution temporelle permettant ainsi l’application de modèles pharmacocinétiques. Le développement de cette séquence a été réalisé en modifiant l’ordre d’acquisition du domaine de Fourier de la séquence utilisée en clinique, afin qu’il soit aléatoire et permette la reconstruction a posteriori de domaines sous-échantillonnés acquis plus rapidement. Des acquisitions sur des objets tests, sur des volontaires et sur des patientes ont montré que l’acquisition aléatoire ne modifiait pas les images obtenues par reconstruction ...
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