Optimasi CT Pool harus dimulai dari kualitas data, algoritme, dan kolaborasi perangkat keras: menggunakan model optimasi multi-target untuk menekan kebisingan dan ambiguitas, menggabungkan filter back-projection dan rekonstruksi iteratif untuk meningkatkan akurasi gambar; menyesuaikan secara dinamis arus tabung, pitch, dan parameter lainnya untuk menyeimbangkan dosis radiasi dan rasio sinyal terhadap kebisingan; meningkatkan detektor presisi tinggi dan arsitektur komputasi paralel untuk memperpendek waktu rekonstruksi.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Optimasi CT Pool harus dimulai dari kualitas data, algoritme, dan kolaborasi perangkat keras: menggunakan model optimasi multi-target untuk menekan kebisingan dan ambiguitas, menggabungkan filter back-projection dan rekonstruksi iteratif untuk meningkatkan akurasi gambar; menyesuaikan secara dinamis arus tabung, pitch, dan parameter lainnya untuk menyeimbangkan dosis radiasi dan rasio sinyal terhadap kebisingan; meningkatkan detektor presisi tinggi dan arsitektur komputasi paralel untuk memperpendek waktu rekonstruksi.