Este artículo presenta una versión en español y reformulada de la investigación sobre una canalización de reconstrucción de imágenes OCT adaptativa basada en inversión bayesiana multi-resolución, diseñada para mejorar la resolución axial y reducir artefactos en tejidos complejos. La propuesta supera métodos tradicionales basados en Fourier mediante el ajuste dinámico de parámetros de reconstrucción según características locales de la imagen, logrando mejoras de resolución axial en el orden del 15-20% y una reducción significativa de ruido en estructuras tisulares difíciles, lo que abre camino a aplicaciones diagnósticas avanzadas en oftalmología y dermatología.

Resumen técnico y objetivos: el sistema propone una secuencia de etapas compuesta por adquisición de datos, preprocesado, inversión bayesiana multi-resolución y postprocesado. La clave metodológica reside en una formulación bayesiana que combina una función de verosimilitud basada en mínimos cuadrados con un prior que promueve suavidad por segmentos mediante regularización de tipo Total Variation adaptativa. Además, la inversión se aplica en ventanas superpuestas y a diferentes escalas para capturar detalles finos y estructuras globales de forma robusta frente a dispersión y distorsiones geométricas propias de tejidos biológicos. La naturaleza probabilística del método proporciona además estimaciones cuantitativas de incertidumbre por vóxel, mejorando la confianza diagnóstica.

Etapas del método: (1) Adquisición de datos: sistema OCT de dominio de tiempo o dominio espectral con parámetros de longitud de onda y ancho de banda adaptados al estudio; muestreo en N puntos. (2) Preprocesado: sustracción de fondo mediante un filtro Savitzky-Golay de orden 3 y ventana 11; reducción de ruido con transformada wavelet Daubechies 4 y umbralado adaptado mediante el método de Otsu. (3) Inversión bayesiana multi-resolución: división de los datos en regiones solapadas de distintos tamaños; para cada región se maximiza la probabilidad posterior I(x,y) = argmax p(I(x,y)|D) p(I(x,y)), donde la verosimilitud se aproxima por p(I|D) ∝ exp(-||D - M(I)||2 / 2 s2) con M(I) operador de backpropagación y s ruido de medición, y el prior por p(I) ∝ exp(-lambda ||∇I||1) que implementa TV. La regularización lambda varía espacialmente según la varianza local var(x,y): lambda(x,y) = alpha · var(x,y), con alpha determinado por validación cruzada. (4) Postprocesado: difusión anisótropa para refinar bordes y reducir artefactos residuales, apoyada en detección de bordes tipo Canny.

Detalles matemáticos y adaptatividad: el esquema optimiza una función energética que combina ajuste a datos y penalización de gradientes, pero introduce adaptatividad al hacer dependiente la fuerza de regularización de métricas locales de la imagen. Este diseño evita la sobremuestreo global o la sobre-suavización, preservando detalles cuando la varianza local indica estructura real y aumentando el suavizado en regiones homogéneas para suprimir ruido. La inversión bayesiana permite además calcular mapas de incertidumbre derivados de la curvatura de la posterior, útiles para valorar la fiabilidad de características observadas en imágenes clínicas.

Diseño experimental: se utilizaron escaneos OCT ex vivo de retina porcina con un sistema SD-OCT de resolución aproximada 3 µm y 200 barridos recolectados. Como referencia de verdad terreno se emplearon cortes histológicos. Las métricas de evaluación incluyeron PSNR, SSIM y resolución axial medida como FWHM de un punto objetivo, con comparaciones frente a reconstrucción por Fourier y métodos bayesianos tradicionales (p. ej. Tikhonov). Además se aplicó inspección visual por expertos y análisis estadístico para correlacionar parámetros adaptativos con rendimiento.

Resultados principales: la reconstrucción adaptativa multi-resolución ofreció mejoras consistentes frente a métodos estándares: aumento de PSNR y SSIM, reducción de FWHM en la línea axial en el rango estimado de 15-20%, y una notable disminución de artefactos en regiones de tejido altamente dispersivo. Visualmente, las imágenes obtenidas mostraron límites más nítidos y mejor preservación de microestructuras comparadas con reconstrucciones Fourier que tienden a difuminar o introducir artefactos de interferencia.

Implicaciones clínicas y de negocio: una mejor resolución y menor ruido en OCT facilita diagnósticos más tempranos y precisos en enfermedades retinianas y lesiones cutáneas, potencialmente reduciendo procedimientos invasivos como biopsias. A nivel comercial, tecnologías que elevan la precisión diagnóstica en dispositivos de imagen médica tienen un fuerte potencial de mercado. Para empresas de desarrollo tecnológico y servicios, integrar algoritmos avanzados como este en software clínico o soluciones de toma de imágenes constituye una ventaja competitiva.

Escalabilidad y hoja de ruta: corto plazo 1-2 años: integración con sistemas SD-OCT existentes, automatización del ajuste de parámetros y estudios clínicos iniciales. Medio plazo 3-5 años: extensión a modalidades como SS-OCT, reconstrucción en tiempo real para guías intraoperatorias e incorporación de óptica adaptativa. Largo plazo 5-10 años: dispositivos portátiles para diagnóstico en punto de atención e integración con plataformas de diagnóstico asistido por IA para cribado automático.

Contribución técnica diferencial: la novedad central es la combinación de análisis multi-escala con regularización bayesiana espacialmente adaptativa informada por métricas locales, un enfoque poco explorado en reconstrucción OCT. Esta estrategia reduce la dependencia de parámetros globales fijos y mejora la robustez frente a ruido y dispersión variable. El uso de histología como verdad terreno aporta una validación clínica sólida más allá de métricas puramente algorítmicas.

Verificación y reproducibilidad: se empleó validación cruzada para ajustar factores de escala de la regularización y se realizaron comparaciones cuantitativas y cualitativas frente a técnicas alternativas. La metodología permite reproducibilidad siempre que se documenten los procedimientos de preprocesado, la parametrización del operador de propagación y los criterios de selección de ventanas multi-resolución.

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Conclusión: la inversión bayesiana multi-resolución y adaptativa para reconstrucción OCT representa un avance relevante en la mejora de la calidad de imagen en presencia de dispersión y ruido. Su integración en productos clínicos puede traducirse en diagnósticos más precisos y procedimientos menos invasivos. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar la transferencia tecnológica desde el prototipo a soluciones de producción, combinando software a medida, inteligencia artificial, servicios cloud y ciberseguridad para proyectos de imagen médica avanzados.