Comment une IRM transforme-t-elle des ondes électromagnétiques en images du corps humain ?
Lorsqu’on regarde une image produite par une IRM, on pourrait croire qu’il s’agit simplement d’une photographie très sophistiquée de l’intérieur du corps. Pourtant, une IRM ne prend aucune photo.
Elle fonctionne d’une manière beaucoup plus étonnante : elle utilise un puissant champ magnétique, des ondes électromagnétiques de radiofréquence et des calculs mathématiques pour reconstruire une image des tissus à l’intérieur du corps.
Mais comment peut-on passer d’une onde électromagnétique invisible à une image détaillée du cerveau, d’un muscle ou d’une articulation ?
Pour le comprendre, il faut commencer par l’un des éléments les plus abondants de notre corps : l’hydrogène.
Notre corps contient énormément d’hydrogène
Le corps humain est constitué en grande partie d’eau. Une molécule d’eau, H₂O, contient deux atomes d’hydrogène.
Nous possédons donc une quantité immense de noyaux d’hydrogène, qui sont essentiellement des protons.
Ces protons possèdent une propriété appelée spin et se comportent, dans certaines situations, un peu comme de minuscules aimants.
En temps normal, leurs orientations sont distribuées dans différentes directions. Mais lorsqu’une personne entre dans le puissant champ magnétique d’une IRM, quelque chose d’intéressant se produit.
Première étape : le puissant aimant de l’IRM
Une IRM clinique utilise généralement un champ magnétique extrêmement puissant, souvent de 1,5 ou 3 teslas.
À titre de comparaison, le champ magnétique terrestre est de l’ordre de quelques dizaines de microteslas. Le champ d’une IRM est donc des dizaines de milliers de fois plus intense.
Lorsqu'une personne est placée dans ce champ, une petite différence apparaît entre les populations de protons orientées relativement au champ magnétique. Cela produit une aimantation nette mesurable.
Les protons ne restent cependant pas simplement immobiles dans une direction. Leur comportement ressemble davantage à celui d’une toupie qui oscille autour d’un axe.
Ce mouvement est appelé précession.
Et sa fréquence dépend directement de la puissance du champ magnétique.
C’est la fréquence de Larmor.
Pour l’hydrogène, elle est d’environ 42,58 MHz par tesla. Dans une IRM de 3 T, par exemple, elle se situe autour de 127,7 MHz.
Nous sommes donc dans le domaine des ondes radio, qui font partie du spectre électromagnétique.
Deuxième étape : envoyer une impulsion de radiofréquence
L’IRM possède des bobines capables d’émettre un champ électromagnétique de radiofréquence.
Une impulsion est envoyée à une fréquence adaptée à la fréquence de résonance des protons.
C’est ici que le mot résonance dans « imagerie par résonance magnétique » prend tout son sens.
Lorsque les conditions sont appropriées, cette impulsion perturbe l’état collectif des spins et fait basculer l’aimantation.
On peut simplifier le processus ainsi :
Champ magnétique → organisation des spins → impulsion radiofréquence → excitation du système
Puis l’impulsion radio est arrêtée.
Et c’est à ce moment que commence une partie essentielle de la mesure.
Troisième étape : écouter la réponse du corps
Après l’excitation, le système tend progressivement à revenir vers son état d’équilibre.
C’est ce que l’on appelle la relaxation.
Pendant cette évolution, l’aimantation transversale variable peut induire une tension électrique dans les bobines de réception de l’IRM.
Le principe physique est lié à l’induction électromagnétique : une variation du flux magnétique à travers une bobine peut produire un signal électrique.
L’IRM peut donc « écouter » la réponse électromagnétique provenant des protons.
Nous avons maintenant franchi une étape importante :
Protons dans le corps → signal électromagnétique → tension électrique mesurée par l’appareil
Mais il reste un problème majeur.
Comment l’IRM sait-elle d’où vient chaque partie du signal ?
Le grand défi : déterminer la position
Imaginez une salle remplie de centaines de personnes parlant simultanément.
Vous placez un microphone au milieu de la pièce.
Le microphone peut enregistrer les voix, mais comment déterminer précisément quelle voix provient de quelle position ?
L’IRM rencontre un problème comparable.
Des milliards de milliards de protons participent au signal. Pour fabriquer une image, la machine doit déterminer quelles informations proviennent de telle ou telle région du corps.
C’est ici qu’interviennent les gradients de champ magnétique.
Les gradients donnent une adresse aux signaux
En plus de son grand aimant principal, l’IRM possède des bobines de gradient capables de modifier légèrement le champ magnétique selon la position dans l’espace.
Or, nous avons vu que la fréquence de Larmor dépend du champ magnétique.
Cela signifie qu’en faisant varier légèrement le champ selon la position, on peut faire en sorte que les protons situés à différents endroits aient des fréquences ou des phases légèrement différentes.
C’est une idée fondamentale de l’IRM :
la position est encodée dans les propriétés du signal.
Les gradients permettent notamment d’effectuer différentes opérations d’encodage spatial, traditionnellement décrites comme :
la sélection de coupe ;
l’encodage de phase ;
l’encodage de fréquence.
Grâce à ces gradients, les signaux électromagnétiques contiennent désormais des informations sur l’endroit du corps dont ils proviennent.
Mais l’IRM ne produit toujours pas directement une image
À ce stade, l’appareil ne possède pas encore une belle image du cerveau.
Il possède essentiellement une grande quantité de signaux électriques numérisés.
Ces données contiennent des informations sur l’amplitude et la phase des signaux mesurés sous différents gradients.
Elles sont organisées dans un espace mathématique appelé espace k, ou k-space.
L’espace k n’est pas une photographie du corps. Si on le regarde directement, il ne ressemble généralement pas à l’anatomie que nous souhaitons observer.
Il s’agit plutôt d’une représentation mathématique contenant les fréquences spatiales nécessaires pour reconstruire l’image.
Et c’est ici que les mathématiques entrent véritablement en scène.
La transformée de Fourier : des signaux vers l’image
Pour transformer les données de l’espace k en image, l’IRM utilise notamment une opération mathématique fondamentale : la transformée de Fourier, plus précisément la transformée inverse lors de la reconstruction conventionnelle.
Cette technique permet de décomposer ou de reconstruire des signaux en fonction de leurs différentes composantes fréquentielles.
Dans le contexte de l’IRM, elle permet de passer de données encodées en fréquences spatiales à une représentation dans l’espace.
De manière très simplifiée :
Signaux mesurés → espace k → transformée de Fourier → pixels ou voxels de l’image
Chaque petit élément de l’image correspond alors à une région du corps dont le signal possède une certaine intensité.
Pour une image tridimensionnelle, on parle généralement de voxels, l’équivalent en volume des pixels.
Pourquoi les tissus apparaissent-ils différemment ?
Si l’IRM ne faisait que localiser les protons, toutes les régions contenant beaucoup d’eau pourraient sembler relativement similaires.
Mais les tissus biologiques n’ont pas tous les mêmes propriétés.
Après une excitation radiofréquence, le signal évolue selon différents phénomènes de relaxation, notamment caractérisés par les temps T1 et T2. La densité de protons joue également un rôle.
En modifiant la manière dont les impulsions et les gradients sont appliqués ainsi que le moment auquel le signal est mesuré, on peut favoriser certains contrastes.
On obtient ainsi différentes séquences IRM.
Une même région du corps peut donc apparaître très différemment selon la séquence utilisée.
C’est une différence essentielle avec une photographie : l’IRM ne se contente pas de représenter la forme des structures. Elle permet de choisir différents contrastes afin de mettre en évidence certaines propriétés des tissus.
Une image IRM est donc une reconstruction
On peut maintenant résumer toute la chaîne.
1. Un puissant champ magnétique agit sur les noyaux d’hydrogène.
↓
2. Les spins précessent à une fréquence liée au champ magnétique.
↓
3. Une impulsion électromagnétique de radiofréquence excite le système.
↓
4. Après l’excitation, l’aimantation évolue et produit un signal détectable par les bobines.
↓
5. Des gradients magnétiques encodent la position dans la fréquence et la phase du signal.
↓
6. Les bobines transforment la réponse électromagnétique en signaux électriques.
↓
7. Ces signaux sont numérisés et organisés notamment dans l’espace k.
↓
8. Des algorithmes, dont la transformée de Fourier, reconstruisent les données spatiales.
↓
9. L’ordinateur attribue des intensités aux pixels ou voxels.
↓
10. Une image de l’intérieur du corps apparaît à l’écran.
L’IRM ne « voit » donc pas directement notre corps
C’est probablement l’idée la plus fascinante.
Une IRM ne possède pas une minuscule caméra capable de regarder à travers notre peau.
Elle effectue une mesure physique indirecte.
Elle crée un environnement magnétique contrôlé, excite les spins avec de la radiofréquence, mesure leur réponse, encode leur position et utilise ensuite les mathématiques pour reconstruire une représentation spatiale.
L’image finale est donc le résultat d’une longue chaîne :
matière → magnétisme → radiofréquence → signal électrique → données numériques → mathématiques → image.
Des ondes invisibles deviennent une image visible
L’IRM illustre parfaitement la manière dont la technologie peut transformer un phénomène physique invisible en information accessible à nos sens.
Nos yeux ne peuvent pas voir les signaux radiofréquences utilisés par l’IRM. Ils sont situés très loin du domaine de la lumière visible dans le spectre électromagnétique.
Mais nous pouvons les mesurer.
Une machine transforme ces signaux en nombres. Des algorithmes transforment ces nombres en une organisation spatiale. Un écran transforme finalement ces données numériques en lumière visible.
Et cette lumière atteint alors nos yeux.
On obtient donc une chaîne remarquable :
ondes et phénomènes électromagnétiques invisibles → signaux mesurés → données → reconstruction mathématique → image numérique → lumière visible → œil → cerveau.
L’image IRM n’est donc pas une photographie directe de l’intérieur du corps. C’est une représentation reconstruite à partir de mesures électromagnétiques et magnétiques.
Et c’est précisément ce qui rend cette technologie si fascinante : elle permet de convertir quelque chose que nos sens ne peuvent pas directement percevoir en une image que notre cerveau peut immédiatement explorer.
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