L’électrocardiogramme (ECG) permet de mesurer l’activité électrique du cœur. Il est utilisé pendant les examens d’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) depuis plusieurs décennies pour améliorer la surveillance des patients et synchroniser les acquisitions des images. Néanmoins, cette technique est réalisée en utilisant des dispositifs électroniques avec une bande passante faible et un nombre limité d’électrodes ne permettant pas de fournir un signal de qualité diagnostic. En effet, un ECG diagnostic nécessite une large bande passante (0.05 – 150 Hz) ainsi que 10 électrodes de mesure qui permettent d’acquérir 12 dérivations. L’IRM est caractérisée par un environnement avec un champ magnétique statique intense, des champs électromagnétiques dynamiques à haute fréquence et à basse fréquence. La conception et le développement d’un capteur ECG compatible IRM nécessite de prendre en compte cet environnement afin de réduire les risques d’échauffements du dispositif pendant les séquences d’images et réduire les perturbations sur les signaux mesurés. L’utilisation de dispositifs avec des câbles courts réduit les risques d’échauffement par effet antenne, ce qui garantit la sécurité des patients, mais l’induction de bruit sur les signaux est inévitable. Le travail de thèse a été organisé en cinq parties principales. Les deux premières parties étaient orientées sur l’étude de la littérature et la conception d’un nouveau prototype de capteur avec une large bande passante d’ECG. L’objectif était de développer un dispositif doté d’une puissance de calcul suffisante pour intégrer les algorithmes de traitement du signal développés par le laboratoire IADI, afin d’éliminer le bruit superposé aux signaux. La troisième partie a été consacrée à la construction d’un réseau de capteurs à partir de N capteurs. L’objectif était de multiplier le nombre d’électrodes de mesure pour augmenter la résolution spatiale de l’ECG et reconstruire un ECG 12 dérivations pendant l’examen IRM. La finalité de ce travail est l’imagerie ECG non invasive à partir de cartes de potentiel électrique de surface et à partir de modèles anatomiques de patients obtenus simultanément par IRM. La quatrième partie expose un nouveau procédé de correction en temps réel des signaux ECG à partir d’une acquisition à haute fréquence d’échantillonnage, sur la base du dispositif développé. La cinquième et dernière partie présente une autre application de ce capteur en salle d’électrophysiologie interventionnelle, pendant l’activation d’un système de Navigation Magnétique à distance (NMD) du cathéter, qui génère des perturbations similaires à celles observées en IRM. / The electrocardiogram (ECG) is used to measure heart electrical activity. It has been used during Magnetic Resonance Imaging (MRI) examinations for several decades to improve patient monitoring and synchronize image acquisition. Nevertheless, this technique is performed using electronic devices with a low bandwidth and a limited number of electrodes that do not provide a diagnostic signal quality. Indeed, a diagnostic ECG requires a wide bandwidth (0.05 - 150 Hz) and 10 measuring electrodes that allow 12 leads to be acquired. MRI is characterized by an environment with an intense static magnetic field, high frequency and low frequency dynamic electromagnetic fields. The design and development of an MRI-compatible ECG sensor needs to take into account this environment to reduce the risk of overheating of the device during image sequences and to reduce disturbances on the measured signals. The use of devices with short cables reduces the risk of overheating by antenna effect, which ensures patient safety, but the induction of noise on the signals is inevitable. This thesis is organized in five parts. The first two parts were oriented towards the study of the literature and the design of a new sensor prototype with a broad bandwidth of ECG. The objective was to develop a device with sufficient computing power to integrate the signal processing algorithms developed by the IADI laboratory, to eliminate the noise superimposed on the signals. The third part was dedicated to the construction of a sensor network from N sensors. The goal was to multiply the number of measurement electrodes to increase the spatial resolution of the ECG and reconstruct a 12-lead ECG during MRI examination. The purpose of this work is noninvasive ECG imaging from surface electrical potential maps and from anatomical models of patients obtained simultaneously by MRI. The fourth part presents a new method of real-time correction of ECG signals from a high frequency sampling acquisition, based on the device developed. The fifth and last part presents another application of this sensor in the interventional electrophysiology room, during the activation of a Magnetic Navigation System of the catheter, which generates disturbances similar to those observed in MRI.

L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil de choix pour la caractérisation tissulaire in vivo. Il est démontré que la mesure d’un temps caractéristique en IRM, appelé « T1 », est corrélée à la composition du tissu. Justesse et reproductibilité sont requises dans la mesure du T1 pour : i) discriminer les valeurs de T1 des tissus sains et fibrosés dont la gamme de valeurs est assez restreinte, ii) permettre la mesure avant et après injection d’agent de contraste et iii) comparer les valeurs de T1 entre sites et constructeurs. A ce jour, aucune des techniques publiées n’est en mesure de fournir une mesure de T1 « idéale ». L’objectif principal de cette thèse est d’optimiser et de valider une technique de mesure du T1 sur le myocarde, qui se propose d’allier ces deux qualités. Pour atteindre cet objectif, nous avons travaillé la séquence appelée « SMART1Map » basée sur le principe d’échantillonnage d’une courbe de saturation-récupération. Des essais sur objets tests et sur volontaires à 1,5T et 3T ont d’abord été réalisés. Bien que les valeurs moyennes de T1 mesurées chez 7 sujets étaient justes et correspondaient à la littérature (1150 ± 84 ms à 1,5T), les résultats ont montré une faible reproductibilité imputable en partie à un manque de robustesse de la séquence vis-à-vis des inhomogénéités de champ magnétique particulièrement importantes à 3T. L’optimisation (simulation, implémentation et tests) de l’impulsion radiofréquence de saturation constitutive de la séquence a été mise en œuvre à 3T, sur objets fantômes, puis sur volontaires sains. Ces travaux ouvrent la voie à la mise en place de mesure de biomarqueur IRM de la fibrose / Cardiac Magnetic Resonance Imaging (MRI) has experienced growing interest due to its great potential in myocardial tissue characterization. Myocardium T1 values can be considered a useful imaging biomarker. Although many different T1 mapping techniques already exist, accurate and precise myocardial T1 quantification remains a desired yet challenging goal. Cardiac T1 mapping necessitates high precision to: i) discriminate values within the relatively short range of T1 values in healthy and diseased tissues, ii) allow both pre and post contrast agent injection T1 assessment, which is mandatory to compute the ECV and iii) allow comparison across platforms and hospitals. It should also provide a T1 value independent of heart rate. Among published methods, not any of them offer an “ideal” T1 quantification method. The main aim of this work is to optimize and to validate a precise and accurate quantitative T1 mapping technique. In order to achieve this goal, the sequence called « SMART1Map » based on the saturation recovery curve sampling was used. The first step consisted in performing T1 measurements on phantoms and healthy volunteers at 1,5T and 3T. Although this study allowed to assess accurate myocardium T1 values close to literature ones (1150 ± 84 ms), the sequence showed a poor precision likely due to a lack of robustness to magnetic field inhomogeneties and frequency offsets. Optimization (including simulation, implementation and tests) of the saturation RF pulse used in the sequence was carried out in phantoms then on healthy subjects at 3T. From this development, fibrosis detection through T1 measurements in clinical studies can now be started at 1.5T and 3T