profils. Elles permettent ainsi d’obtenir une bonne localisation spatiale avec une réduction des er-reurs induites par le déplacement chimique (voir la section 2.4). Par contre, la puissance RF émise lors de la sélection du volume d’intérêt est plus importante que celle des techniques utilisant des impulsions conventionnelles comme PRESS et STEAM. Le TE minimum atteint avec la séquence semi-LASER est par ailleurs plus long que celui obtenu avec PRESS ou STEAM.
Pour leur enchaînement de plusieurs impulsions de refocalisation, les méthodes LASER, semi-LASER et CPRESS [Hennig et al., 1997] permettent de mieux étudier les spins fortement couplés. En effet, avec des méthodes utilisant un train d’échos de spins, comme la méthode CPMG (Call-Purcell-Meiboom-Gill), les déphasages des raies sous l’effet de l’évolution du couplage J peuvent être réduits pour autant que :
q
∆νAB2 + JAB2 T ECPMG≪ 1 (4.1)
où ∆νAB et JAB sont l’écart entre les fréquences de résonance des protons couplés (A et B) et leur constante de couplage scalaire, respectivement. Le paramètre T ECPMG représente le temps d’écho correspondant à chaque impulsion de refocalisation [DeGraaf, 1998]. La ligne de base sera moins affectée par les macromolécules puisque leur signal décroît rapidement avec le TE sous l’effet de la relaxation transversale. Contrairement aux techniques conventionnelles comme PRESS et STEAM, ces méthodes permettent de réduire l’effet du couplage scalaire pour des métabolites ayant des temps de relaxation T2relativement longs (voir figure 4-2).
4.3 Suppression des signaux du volume externe et de l’eau
La saturation du signal du volume externe (OVS : Outer Volume Saturation) combinée au module de sélection du volume d’intérêt permet d’éviter la contamination du signal d’intérêt par celui du volume externe. Comme mentionné à la section 2.5, il existe plusieurs méthodes pour la saturation des signaux de l’eau et du volume externe.
Pour détecter les signaux des lipides cérébraux, il faut éviter d’utiliser des impulsions sélectives en fréquence pour saturer le signal des lipides. Les impulsions spatialement sélectives (bandes de saturation) permettent de saturer le signal du volume externe et particulièrement celui des lipides extracrâniens.
Afin d’atteindre des TE courts, les impulsions de saturation des signaux de l’eau et des lipides sous-cutanés ne doivent pas être insérées dans le module de sélection du volume d’intérêt. L’insertion des impulsions des bandes de saturation entre celles du module de suppression de l’eau permet de raccourcir le TE.
L’application de plusieurs modules OVS permet de réduire l’effet de la variabilité des temps de re-laxation T1et de l’inhomogénéité du champ B1. Le délai entre le dernier module OVS et le module de sélection du volume d’intérêt doit être le plus court possible afin d’éviter une relaxation pronon-cée de l’aimantation du volume externe notamment des lipides qui ont des temps de relaxation T1 courts.
4.3 Suppression des signaux du volume externe et de l’eau
Le module de suppression du signal de l’eau doit être peu sensible aux inhomogénéités des champs B0 et B1et à la variabilité des temps de relaxation T1 (voir la section 2.6). Il doit permettre aussi l’insertion optimale de plusieurs modules OVS.
FIGURE4-3: Comparaison entre l’aimantation longitudinale résiduelle du signal de l’eau en fonc-tion du champ B1 sous trois séquences de suppression du signal de l’eau : (a) CHESS, (b) WET et (c) VAPOR. La méthode CHESS est constituée de trois impulsions ayant chacune un angle de basculement β et qui sont séparées d’un délai de 60 ms. La méthode WET est constituée de quatre impulsions séparées d’un délai de 60 ms et ayant des angles de basculement de β , 1,25β , 0,85β et 1,98β , respectivement. La méthode VAPOR est constituée de sept impulsions ayant des angles de basculement de β , β , 1,78β , β , 1,78β , β , 1,78β et qui sont séparées de délais de 150ms, 80ms, 160ms, 80ms, 100ms, 30ms et 26ms, respectivement. Le T1de l’eau dans ces simulations est de 1,5 s (figure extraite de [Tkác et al., 1999]).
La comparaison de la variation de l’aimantation longitudinale résiduelle du signal de l’eau en fonc-tion du champ B1 pour trois séquences de suppression du signal de l’eau (CHESS, WET et VA-POR) permet de constater que VAPOR (respectivement CHESS) est la moins (respectivement la plus) sensible à la variation du champ B1 (voir la figure 4-3). Cependant, il est difficile d’insérer des modules de suppression de l’eau dans les derniers délais de VAPOR puisqu’ils sont relative-ment courts. Bien que WET soit plus sensible aux inhomogénéités du champ B1 que VAPOR, les délais entre ses impulsions sont plus longs. Deux modules OVS peuvent être insérés dans le dernier délai de WET. Les deux modules OVS sont proches l’un de l’autre et du module de sélection du volume d’intérêt. La combinaison de la saturation du signal du volume externe avec WET s’avère moins sensible à l’inhomogénéité du champ B1et à la variabilité des temps de relaxation T1qu’une combinaison avec VAPOR. La qualité de suppression de l’eau est moins affectée par l’insertion des modules OVS dans le dernier délai de WET que dans ceux de VAPOR. L’application de deux modules OVS pendant le dernier délai de WET est une combinaison que nous avons mis en place et qui sera détaillée à la section 4.4.3.
L’effet des gradients de déphasage du module de sélection du volume d’intérêt (PRESS par exemple) s’ajoute à l’effet des ”spoilers” des modules de saturation du volume externe. La qualité de satu-ration des signaux du volume externe et de l’eau dépend des détails temporels de l’application des OVS et des excitations spatiales sélectives du volume d’intérêt. Certains artefacts (oscillations au-tour du résidu de l’eau) peuvent apparaître sur les spectres des métabolites suite à une mauvaise saturation du volume externe (voir la section 4.5.2).
4.3 Suppression des signaux du volume externe et de l’eau
Considérons le cas de suppression du signal du volume externe avec deux modules OVS constitués de six impulsions chacun et situés juste avant le module de sélection du volume d’intérêt (voir figure 4-4). L’aimantation résiduelle doit être minimisée en optimisant, pour chaque bande de saturation du volume externe, les angles de basculement des impulsions appliquées (de RF1à RF12).
FIGURE 4-4: Illustration de l’évolution de l’aimantation longitudinale sous l’effet des deux pre-mières impulsions de deux modules OVS constitués de six impulsions chacun. Dans cet exemple, le T1et la durée de chaque module OVS sont de 100 ms et de 20 ms, respectivement. Les angles de basculement de la première et la septième impulsions (RF1et RF7) sont de 90° et 103°, respective-ment (ϕ1= 90oet ϕ1= 103opour la première bande de saturation).
Par exemple, la première bande de saturation subit l’effet de la première impulsion de chaque module OVS (la 1ere et la 7eme). L’aimantation correspondant à cette bande de saturation va se relaxer durant les délais qui séparent la 1erede la 7emeimpulsion de saturation et la 7emede la 1ere impulsion du module de sélection du volume d’intérêt. Pour l’illustration, nous avons simuler l’effet de la première impulsion de deux modules OVS d’une durée de 20 ms chacun sur une aimantation ayant un T1 de 100 ms (voir la figure 4-4). L’aimantation longitudinale est nulle si les angles de basculement de la première et de la seconde impulsion sont de 90° et 103°, respectivement.
La variabilité des temps de relaxation T1des différents tissus cérébraux rend la saturation du signal du volume externe difficile. En prenant en compte différentes valeurs de T1 (T1 moyen des lipides = 290 ms, T1 matiere grise= 1200 ms et T1 LCR= 3120 ms), l’aimantation longitudinale résiduelle suite à l’application des OVS a été simulée à 3T [Henning et al., 2008]. Les calculs ont pris en compte la relaxation longitudinale pendant les délais qui séparent les impulsions de saturation de la première impulsion du module de sélection du volume d’intérêt. Pour chaque valeur de T1 et pour une cer-taine bande de saturation, il existe une infinité de combinaisons entre les angles de basculement de l’impulsion du premier module OVS (ϕ1) et celle du deuxième module OVS (ϕ2) (voir la figure 4-5).
Les solutions optimales pour différentes valeurs de T1 représentent l’intersection (solutions com-munes) entre les courbes simulées pour chaque valeur de T1 (voir figure 4-6). La solution finale consiste à minimiser l’aimantation résiduelle sur l’ensemble de la région définie par l’utilisateur en