Este artículo propone MR-CLIP, una novedosa metodología para el uso eficaz de la información de contraste de la resonancia magnética (RM), un elemento crucial en el análisis de imágenes médicas. Anteriormente, el contraste se estimaba mediante parámetros de adquisición (tiempo de eco, tiempo de repetición, etc.) incluidos en los metadatos DICOM. Sin embargo, la ausencia y la incompletitud de estos metadatos, así como las limitaciones de la clasificación simple ponderada en T1/T2, dificultaban el uso preciso de la información de contraste. MR-CLIP es un marco de aprendizaje de contraste multimodal que asocia imágenes de RM con metadatos DICOM sin etiquetado manual, utilizando conjuntos de datos clínicos adquiridos con diversos escáneres y protocolos. Este marco aprende una representación de imagen anatómicamente independiente y con capacidad de contraste, y demostramos experimentalmente su eficacia en diversas aplicaciones, como la recuperación intermodal y la clasificación de contraste. El código fuente y los pesos del modelo entrenado están disponibles públicamente.
