Neurospin est un centre de recherche qui concentre divers laboratoires dont les activités de recherche s’organisent autour de la compréhension du cerveau humain, de son développement, et de ses maladies. Ce centre s’est doté en 2018 d’un instrument d’imagerie par résonance magnétique unique par l’intensité de son champ magnétique 11.7 Tesla. Cette valeur de champ magnétique permet d’atteindre un niveau de signal inégalé comme en attestent les mesures faites en 2021 sur un objet de référence puis les clichés comparatifs réalisés sur le cerveau de sujets volontaires sains en 2023. L’augmentation du champ magnétique, outre le challenge technique qu’il représente, favorise l’apparition d’artéfacts d’imagerie aujourd’hui bien décrits, et qui sont liés à l’augmentation de l’hétérogénéité du champ radiofréquence (B1) associé à l’excitation des spin (bascule de l’aimantation) et du champ statique lui-même (B0). Elle s’accompagne aussi d’une augmentation de l’énergie radiofréquence nécessaire pour réaliser la bascule de l’aimantation. Ces dix dernières années, Neurospin s’est beaucoup impliqué dans le développement de méthodes permettant de répondre à l’enjeu de produire des données de qualité sur le cerveau humain en IRM à fort champ magnétique (de 3T à 11.7T) en relevant ce challenge. Les résultats obtenus jusqu’alors s’appuient d’une part sur des évolutions importantes de l’instrumentation (réseau d’antennes RF, transmission parallèle) et d’autre part sur le contrôle optimal de la dynamique des spins, en passant par la résolution numérique de problèmes d’optimisation sous contrainte, non convexes, mettant en jeu un grand nombre de variables. Dans ce travail de recherche doctorale, nous proposons d’explorer le contrôle optimal dans le contexte de l’imagerie du cerveau chez l’homme à 11.7T, d’en décrire les limites, (coût algorithmique temps de calcul, problème des minima locaux, cas des excitations spatialement sélectives), et de proposer des approches innovantes permettant de dépasser les performances atteintes (paramétrisation nouvelles dans la construction des signaux, application de l’apprentissage machine pour simplifier et accélérer l’optimisation, recherche de nouveaux défis d’optimisation en lien avec l’application, recommandations sur l’évolution de l’instrumentation). Ce projet permettra au laboratoire de perfectionner et développer l’imagerie 2D et 3D structurelle, fonctionnelle et spectroscopique du cerveau humain en RMN à 11.7 Tesla et de préparer les applications d’imagerie cérébrales de demain.