La optimización del CT Pool debe abordarse desde la calidad de los datos, el algoritmo y la colaboración del hardware: adoptar un modelo de optimización multiobjetivo para suprimir el ruido y la ambigüedad, combinando la retroproyección filtrada y la reconstrucción iterativa para mejorar la precisión de la imagen; ajustar dinámicamente la corriente del tubo, el paso y otros parámetros para equilibrar la dosis de radiación y la relación señal-ruido; actualizar el detector de alta precisión y la arquitectura de computación paralela para reducir el tiempo de reconstrucción.
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La optimización del CT Pool debe abordarse desde la calidad de los datos, el algoritmo y la colaboración del hardware: adoptar un modelo de optimización multiobjetivo para suprimir el ruido y la ambigüedad, combinando la retroproyección filtrada y la reconstrucción iterativa para mejorar la precisión de la imagen; ajustar dinámicamente la corriente del tubo, el paso y otros parámetros para equilibrar la dosis de radiación y la relación señal-ruido; actualizar el detector de alta precisión y la arquitectura de computación paralela para reducir el tiempo de reconstrucción.