Propuesta de investigación sobre optimización dinámica de secuencias de pulsos GRE en MRI a 3T mediante aprendizaje por refuerzo: presentamos un enfoque novedoso de aprendizaje por refuerzo profundo para optimizar en tiempo real secuencias de eco de gradiente GRE en resonancia magnética a 3T con el objetivo principal de reducir artefactos por susceptibilidad en regiones con depósito de hierro como los ganglios basales. En lugar de utilizar secuencias estáticas predefinidas, el agente aprende a ajustar parámetros clave de la secuencia mediante retroalimentación de datos en tiempo real, logrando supresión adaptativa de artefactos y mejor calidad de imagen. Los resultados cuantitativos estimados apuntan a una reducción de la visibilidad de artefactos por susceptibilidad del 15-20% manteniendo la relación señal a ruido SNR comparable a protocolos GRE estándar, lo que puede mejorar la precisión diagnóstica neurológica y permitir la detección temprana de cambios sutiles relacionados con hierro.

Introducción: los artefactos por susceptibilidad en MRI a 3T degradan la fidelidad de imagen en regiones con alto contenido de hierro. Los enfoques tradicionales para mitigarlos suelen implicar compromisos en SNR o en tiempo de adquisición. Nuestra propuesta plantea un marco adaptativo de aprendizaje por refuerzo que optimiza parámetros de la secuencia GRE en tiempo real para minimizar artefactos sin sacrificar la calidad diagnóstica, superando las limitaciones de protocolos fijos que no se ajustan bien a la variabilidad de tejidos y condiciones del campo magnético.

Metodología: aprendizaje por refuerzo para optimización adaptativa de secuencias. Se entrena un agente de deep reinforcement learning que interactúa con un simulador físico de MRI basado en las ecuaciones de Bloch. El agente recibe señales de recompensa derivadas de métricas de calidad de imagen y reducción de artefactos. Estado: mapa de inhomogeneidad del campo B0, ángulo de flip efectivo aeff, tiempo de repetición TR, tiempo de eco TE, y ancho de banda de recepción BW. Acciones: ajustes finos en TE en un rango de -5ms a +5ms, en TR de -20ms a +20ms y en aeff de -2 grados a +2 grados. Función de recompensa: combina minimización del Artifact_Score con preservación de SNR y penalización por tiempo de adquisición según R = w1*(1 - Artifact_Score) + w2*SNR - w3*Acquisition_Time, donde Artifact_Score se calcula mediante una red neuronal convolucional preentrenada y los pesos w1, w2 y w3 se afinan con optimización bayesiana para equilibrar reducción de artefactos, SNR y duración de la adquisición.

Algoritmo RL: se propone emplear un Deep Q-Network con Experience Replay y Target Network para aproximar la función Q(s,a). El entrenamiento minimiza el error de diferencia temporal TD usando la ecuación de Bellman y actualizaciones periódicas de la red objetivo. La integración de la CNN que cuantifica artefactos permite una señal de recompensa objetiva y estable durante el entrenamiento.

Diseño experimental y datos: el entrenamiento se realiza sobre un simulador de Bloch validado que modela efectos de historia de espines y propiedades de relajación t1 y t2 de tejidos específicos. Se implementan modelos tisulares representativos de ganglios basales, incluidas materia gris, materia blanca y líquido cefalorraquídeo. Se generan mapas sintéticos de inhomogeneidad B0 con características de frecuencia espacial controladas para simular distintos grados de severidad de artefacto. Se producirán 200 000 imágenes GRE simuladas para entrenamiento y 10 000 imágenes separadas para validación. La validación experimental inicial se realizará ex vivo con phantoms de hierro en un equipo 3T Siemens Prisma para verificar la transferencia desde simulación a condiciones reales.

Resultados esperados e impacto: se espera una reducción del 15-20% en artefactos por susceptibilidad en adquisiciones a 3T, mejora o preservación de SNR, y una cuantificación más rápida y precisa de concentración de hierro. Esta plataforma adaptable podrá extenderse a otras secuencias 3T y aplicaciones clínicas, incrementando la utilidad diagnóstica en patologías con depósito de hierro como Parkinson, Huntington o secuelas de traumatismo craneoencefálico, con potencial impacto en la precisión diagnóstica y resultados clínicos.

Escalabilidad y direcciones futuras: a corto plazo se plantea la integración del agente RL en un escáner clínico 3T para ensayos prospectivos y el desarrollo de una interfaz de usuario amigable que permita seleccionar perfiles de reducción de artefactos. A medio plazo se explorarán algoritmos alternativos como actor-crítico y la ampliación del espacio de estados para incluir datos de movimiento del paciente. A largo plazo el objetivo es desarrollar estrategias de optimización totalmente autónomas que se adapten a la anatomía y requerimientos clínicos individuales con aprendizaje adaptativo en tiempo real.

Verificación y robustez técnica: la solidez del enfoque se sustenta en el uso de un simulador de Bloch validado, un entrenamiento extenso con datos simulados diversos y la validación ex vivo. El uso de la CNN para medir Artifact_Score y la optimización bayesiana de pesos en la función de recompensa aportan objetividad y balance entre objetivos contrapuestos. Además, el diseño modular facilita auditoría y pruebas regulatorias previas a ensayos clínicos.

Contribución técnica y ventajas: la integración de deep reinforcement learning con detección automática de artefactos mediante CNN y optimización bayesiana aporta adaptabilidad en tiempo real, precisión cuantitativa y la posibilidad de desplegar soluciones escalables. Frente a técnicas manuales o tablas predefinidas, este método ofrece un control dinámico y personalizado de parámetros, reduciendo la variabilidad humana y optimizando adquisiciones para cada paciente.

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Conclusión: la optimización dinámica de secuencias GRE en 3T mediante aprendizaje por refuerzo representa un avance prometedor para reducir artefactos por susceptibilidad, preservar SNR y mejorar la precisión diagnóstica en regiones con depósito de hierro. Combinada con la experiencia en desarrollo de software a medida y servicios de inteligencia artificial que ofrece Q2BSTUDIO, esta investigación abre la puerta a soluciones clínicas inteligentes, seguras y escalables que pueden integrarse en flujos de trabajo hospitalarios para mejorar la atención al paciente.