Capteur ECG intelligent pour la synchronisation des séquences en IRM et le monitorage des patients

• Published in: Ingénierie et recherche biomédicale 2011, Vol.32 (3), p.179-184
• Main Authors: Felblinger, J, Blondé, J.-P, Jovanovic, S, Rousselet, L, Oster, J, Pasquier, C, Pascal, J, Zhou, L, Pillet, N, Schell, J.-B, Ayachi, M, Marie, P.-Y, Mandry, D, Leval, D, Kraemer, M
• Format: Article
• Language: fre
• Subjects: Capteurs de mouvements; ECG; Internal Medicine; IRM; Microelectronics; Microsystem; Microsystème; Microélectronique; Monitorage des patients; Motion sensor; MRI; Patient monitoring; Synchronisation; Synchronization
• ISSN: 1959-0318
• DOI: 10.1016/j.irbm.2011.01.010

Résumé L’imagerie par résonance magnétique (IRM) cardiaque devient un outil essentiel pour le diagnostic des pathologies cardiaques. Cette technique est très dépendante de la qualité de l’électrocardiogramme (ECG) et de la synchronisation des séquences d’acquisition IRM. Notre objectif a été de développer un capteur ECG « intelligent » totalement compatible avec l’environnement électromagnétique de l’IRM afin de : (1) permettre une synchronisation fiable des séquences IRM en incluant le traitement des troubles du rythme et les patients ayant des ECG de faible amplitude ; et (2) permettre un monitorage continu des patients pour tous types de séquences IRM. Pour atteindre ces objectifs, des capteurs ECG et de mesure de champ magnétique en 3D ont été développés en technologie microélectronique, auxquels nous avons associé un capteur pour la mesure des mouvements respiratoires. Ces derniers représentent correctement la respiration du patient permettant un meilleur contrôle de l’acquisition et de la reconstruction en IRM. Les circuits conçus sont totalement amagnétiques et peuvent donc être placés directement dans le champ de vue de l’IRM. La création d’une base de données ECG a été nécessaire pour mettre en œuvre et évaluer de nouvelles méthodes de traitement de signal comme des techniques de séparation de sources, de décomposition en ondelettes et des approches bayésiennes. Grâce à ces méthodes, il a été possible de supprimer la majorité des artéfacts sur l’ECG pour un meilleur diagnostic et une très bonne synchronisation des séquences. En revanche, les méthodes de classification des troubles du rythme en IRM n’ont pas encore été complètement développées.