En imagerie par résonance magnétique cardiaque et thoracique, les mouvements cardiaques et respiratoires sont enregistrés avec des capteurs tels que les capteurs ECG et les ceintures respiratoires pour synchroniser les acquisitions et pour pratiquer des corrections rétrospectives des images. Le positionnement de ces capteurs augmente le temps de préparation des patients. Il présuppose également la tolérance des patients à être placés dans un espace restreint et déjà contraint par l'antenne radio-fréquence (RF) nécessaire à l'imagerie. Enfin, ces capteurs peuvent diminuer la qualité du signal et donc celle des images. Dans ces travaux, l'antenne RF déjà présente pour la réalisation de l'examen d'imagerie a été elle-même étudiée en tant que capteur de mouvements. Les variations des propriétés électromagnétiques des tissus dues aux mouvements se répercutent de manière directe sur l'impédance de l'antenne. Les variations d'impédance induites par les mouvements ont été étudiées dans des dispositifs utilisant soit des antennes RF volumiques ou des antennes RF surfaciques sur des objets-test animés et sur des sujets sains. Les mouvements respiratoires, cardiaques et les taux sanguins ont été enregistrés avec cette méthode. Puis, les résultats expérimentaux ont été comparés à des simulations électromagnétiques et aux données de la littérature. Une correction de mouvements rétrospective avec l'algorithme GRICS a été appliquée à ces données démontrant la faisabilité de l'utilisation des antennes d'imagerie comme capteurs de mouvements / Especially in cardiac and thoracic magnetic resonance imaging, respiratory motion and heart movement need to be registered using sensors like electrocardiogram or respiratory belts, in order to trigger the image acquisition or perform retrospective corrections. The placement of the sensors extends the patient preparation time, is critical for signal quality and, hence, image quality, and expects patients to tolerate additional sensors besides the imaging coil and space restrictions. In this work, the imaging coil itself was investigated for sensor-less motion registration. Motion-related variations of the electromagnetic properties of tissue have a direct effect on the coil impedance. Lung motion, myocardial-related motion, and vascular blood flow were registered with this method. The experimental findings were compared to electromagnetic simulations and the data gathered by state-of-the-art sensors, and retrospective motion correction with the GRICS algorithm was executed