Du risque de sur-interpréter des artefacts

Comme on le voit, aucune solution d’inversion n’est parfaite. Plusieurs raisons expliquent cela : résolution d’imagerie finie, présence de bruit sur les données, milieux fortement inhomogènes localement...Toutes les techniques d’inversion peuvent être mises en échec plus ou moins facilement. Il en résulte des solutions à analyser avec précaution. Il faut bien connaître les hypothèses utilisées pour ne pas risquer de sur-interpréter des artéfacts générés par l’inversion. Dans le cas du MRE notamment, les résultats sont faux lorsque les hétérogénéités (et leurs contrastes) deviennent importantes. Pour s’en sortir, il faut soit augmenter la résolution d’acquisition pour obtenir une taille de voxels petite devant les hétérogénéités typiques, soit pouvoir appliquer une théorie d’homogénéisation et considérer ainsi le milieu homogène effectif correspondant au milieu hétérogène étudié. Une analyse locale des valeurs d’élasticité n’est alors plus possible. Il faut passer par une moyenne statistique.

Finalement, en condition réelles, il semble que les algorithmes les plus sophistiqués ne donnent pas forcément les résultats les meilleurs et que d’un point de vue computationnel les

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