Reinforcement Learning optimiert CT-Protokolle effizienter als Supercomputer
In der Computertomographie (CT) ist die Optimierung von Protokollen entscheidend, um eine erstklassige Bildqualität zu erzielen und gleichzeitig die Strahlenexposition zu reduzieren. Traditionelle Ansätze erfordern jedoch umfangreiche Tests aller Parameterkombinationen, was oft unpraktisch ist. Ein neues Verfahren kombiniert virtuelle Bildgebungstools mit Reinforcement Learning, um CT-Protokolle schneller und genauer zu optimieren.
