在医院的放射科，我们经常面临如何在保证诊断准确性的同时，最大限度地减少患者所受辐射剂量的问题，这时，数学建模就成为了一个强有力的工具，通过构建患者解剖结构、组织类型、扫描参数与辐射剂量的关系模型，我们可以预测不同扫描方案下的辐射暴露情况，利用这些模型，我们可以进行“虚拟扫描”，即在不实际进行CT扫描的情况下，通过计算模拟出最佳的扫描参数组合，这样不仅能减少患者的辐射风险，还能提高诊断的准确性和效率，随着大数据和人工智能技术的发展，我们还可以将患者的历史扫描数据、临床信息等纳入模型中，实现更加个性化和精准的辐射剂量管理，数学建模在医事放射领域的应用，不仅是一种技术手段的革新，更是对患者健康负责的体现。
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通过数学建模优化CT扫描参数，如管电流和层厚等策略性调整可有效降低患者辐射剂量。
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