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Filtrage numérique à base d’ondelettes - FondementsArticle de référence | Réf : R1109 v1
Auteur(s) : Abdeldjalil OUAHABI
Date de publication : 10 juin 2013
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Les ondelettes ont été introduites au début des années 1980, dans un contexte d’analyse du signal et d’exploration pétrolière. Il s’agissait à l’époque de donner une représentation des signaux permettant de faire apparaître simultanément des informations temporelles (localisation dans le temps et donc dans l’espace, durée) et fréquentielles, facilitant ainsi l’identification des caractéristiques physiques du sous-sol.
En raison de leur capacité de corrélation (séparation du bruit et du signal utile) et par la notion de parcimonie de leur représentation, une des applications phares des transformées en ondelettes orthogonales est le filtrage, plus communément connu sous le vocable de débruitage.
Effectivement, en débruitage, l’analyse multirésolution à base d’ondelettes a largement contribué à une nette évolution de l’acquisition, de la mesure et du traitement des signaux et images par des méthodes linéaires et des méthodes adaptatives principalement non linéaires, comme c’est le cas du filtrage par seuillage ou atténuation. Le débruitage, ou la réduction de bruit fondé sur une analyse multirésolution, est aujourd’hui incontournable dans de nombreux domaines d’application, notamment en imagerie médicale.
Dans ce contexte, les traitements temps-réel sont privilégiés ; soit en mode câblé mettant en jeu des circuits numériques réalisés par intégration monolithique ou à l’aide de composants du type FPGA (field programmable gate array), soit en mode programmé mettant en œuvre des architectures numériques composés de DSP (digital signal processor). En débruitage, le mode programmé est généralement privilégié en raison de la faible complexité algorithmique de la décomposition en ondelettes et du seuillage associé, et de la simplicité d’implémentation via MATLAB par exemple.
Globalement, l’évolution du marché de l’IRM au niveau mondial tend vers des machines d’au moins 3 T (teslas) et vers des machines IRM ouvertes.
L’objectif poursuivi par les principaux constructeurs est l’amélioration du rapport signal à bruit, ainsi que la rapidité d’acquisition. Les modifications à apporter sont de nature matérielle (homogénéité du champ, puissance et pente des gradients, chaîne radiofréquence, antenne multi-éléments, injection d’agents de contraste...
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(1) - COATRIEUX (J.L.), VELUT (J.), DILLENSEGER (J.L.), TOUMOULIN (C.) - De l’imagerie médicale à la thérapie guidée par l’image - Médecine Sciences, 26 (12), p. 1103-1109 (2010).
(2) - JERBI (K.), LACHAUX (J.-P.), NDIAYE (K.), PANTAZIS (D.), LEAHY (R.), GARNERO (L.), BAILLET (S.) - Coherent Neural Representation of Hand Speed in Humans Revealed by MEG Imaging - Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 104 (18), p. 7676-7681 (2007).
(3) - GRAND (S.), TROPRES (I.), KRAINIK (A.), CASEZ (O.), ATTYE (A.), LE BAS (J.F.) - Principes fondamentaux de l'imagerie par résonance magnétique. Principes de l'IRM multimodalité - Pratique Neurologique – FMC, 3 (3), p. 253-269 (2012).
(4) - MALLAT (S.) - A Wavelet Tour of Signal Processing : The Sparse Way - 3e Édition, Academic Press, New York (2009).
(5) - OUAHABI (A.) - Introduction à l’analyse multirésolution - In Analyse multirésolution pour le signal et l’image. p. 15-159, Hermès-Lavoisier, Paris (2012).
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