La saturation en oxygène du sang (SO2) est une propriété microvasculaire d’importance clinique. Des pathologies telles que le cancer ou les accidents vasculaires cérébraux peuvent induire une hyper- ou une hypo-oxygénation des tissus cérébraux. Il est intéressant de noter que l’imagerie par résonance magnétique (IRM) est sensible au niveau d’oxygénation du sang, un phénomène connu sous le nomd’effet BOLD (blood-oxygen level dependent).Notre équipe a récemment proposé d’utiliser l’approche MR vascular Fingerprinting (MRvF) pour cartographier l’oxygénation ducerveau. Cette technique s’appuie sur l’IRM Fingerprint (MRF), qui utilise une approche par dictionnaire pour analyser les données.L’implémentation proposée donne des résultats encourageants sur des modèles animaux et des humains mais souffre d’un manquede sensibilité. De plus, elle nécessite des injections de produit de contraste qui limitent fortement son application dans un contexteclinique. L’objectif de ce travail de thèse était de développer des outils MRvF flexibles permettant de remédier au manque de sensibilitéet au faible caractère translationnel de la méthode actuelle.Tout d’abord, des développements techniques ont été menés sur toutes les étapes du pipeline MRvF. Nous avons travaillé à l’améliorationd’un outil d’acquisition MRF original conçu pour les scanners précliniques et collaboré avec l’équipe de Philips Research sur unpipeline d’acquisition MRF clinique. Nous avons mis en œuvre des simulations IRM classiques utilisant des équations de Bloch pourgénérer des dictionnaires structurés et avons participé au développement d’un outil plus complexe pour effectuer des simulations surdes réseaux microvasculaires 3D réalistes. Enfin, des méthodes de reconstruction utilisant soit le matching direct classique, soit unalgorithme d’apprentissage bayésien, ont été mises en œuvre dans un logiciel de traitement de base de données développé au laboratoireet open-source.Grâce à ces nouveaux outils, nous nous sommes attachés à améliorer la précision de la méthode MRvF en affinant le réalisme dessimulations. Une étude rétrospective sur des données obtenues à 4,7T sur 40 animaux, dans des conditions saines et pathologiques(AVC + tumeurs), en utilisant un nouveau dictionnaire construit à partir de 28 000 voxels 3D contenant des réseaux vasculairessegmentés à partir de bases de données de microscopie, a montré des améliorations substantielles des mesures de SO2 par rapport à lapremière implémentation MRvF.Un deuxième point de travail était de trouver une séquence MRF rapide capable de produire des estimations de SO2 sans nécessiterd’injection de produit de contraste. Sur la base d’une recherche bibliographique, nous avons testé 40 séquences IRM non conventionnellesprésentant des états transitoires et stables sensibles à l’effet BOLD. Une méthode de Monte-Carlo a été utilisée pour évaluer la capacitéd’encodage des séquences. Notre étude in silico a identifié des modèles d’acquisition qui semblaient fournir des estimations de SO2sans agent de contraste avec une meilleure précision et une meilleure robustesse aux artefacts du scanner que l’implémentation MRvFinitiale.Les outils développés dans le cadre de notre projet serviront de base à la conception de protocoles MRF uniques qui pourraientremplacer les examens d’AVC aigus par IRM et améliorer les soins aux patients.