Motivación: Utilizar técnicas modernas de aprendizaje profundo para generar eficientemente pulsos de RF en una GPU para aplicaciones específicas. Objetivo(s): Desarrollar un marco rápido y fácil de usar para optimizar pulsos de RF y demostrar su efectividad generando pulsos de excitación selectiva por rebanadas de 90° y pulsos de reenfoque en plano de 180° para experimentos MESE. Enfoque: Los pulsos de RF fueron optimizados utilizando marcos de redes neuronales entrenando para lograr un perfil objetivo en un conjunto de fantasmas simulados, en un proceso que refleja el entrenamiento de la red neuronal. Resultados: Los pulsos optimizados superaron a los pulsos SLR en experimentos MESE tanto en fantasmas como en el cerebro de ratones. Impacto: Se desarrolló un marco de red neuronal para crear pulsos de RF de alto rendimiento que conducen a una mejor calidad de imagen. Restricciones como consideraciones específicas de la aplicación y limitaciones o perturbaciones del hardware pueden incorporarse fácilmente en el marco para una generación rápida y fácil de pulsos de RF.
Parasram et al. (martes,) estudiaron esta cuestión.