L'électrocardiogramme (ECG) est utilisé en imagerie par résonance magnétique (IRM) pour le monitorage du patient et pour la synchronisation des séquences d'images. L'environnement de l'IRM (champ magnétique, gradients du champ magnétique temporels et ondes radiofréquence) complique la mesure de l'ECG et nécessite des développements spécifiques pour l'exploitation de ce signal. Dans la première partie, la thèse analyse les aspects de l'interférence de l'IRM sur l'ECG et réciproquement. Cette partie conclut par un modèle physique des interférences entre l'IRM et l'ECG. Grâce à ce modèle, on a pu construire un capteur ECG mieux adapté à l'environnement IRM. Dans la deuxième partie, la suppression des artefacts se superposant à l'ECG par logiciel est discutée. Un modèle mathématique est proposé qui servira de base à la suppression de ces artefacts. Le modèle linéaire et invariant dans le temps pour la génération des artefacts dus aux gradients IRM est vérifié et validé. Des méthodes de test pour la vérification des algorithmes de restauration de l'ECG sont définies. Des méthodes par FFT, par spectre de puissance croisé, par filtrage de Wiener et par la méthode des moindres carrés sont étudiées pour la restauration en temps différé du signal ECG. Le filtrage par Wiener s'est avéré optimal. Dans la troisième partie, une deuxième catégorie d'algorithmes est ensuite testée dans le cas de la restauration en temps réel. Les filtres adaptatifs LMS, RLS et leurs variantes sont analysés. Dans la synthèse de la thèse, le filtrage de Wiener est utilisé pour l'annotation manuel plus facile des ECG artefactés. Le filtre LMS ainsi qu'une module de détection QRS et classification des battements sont appliqués à une base de donnée d'ECG annoté pour montrer l'efficacité de la suppression en temps réel des artefacts dus aux gradients de champ magnétique