要進一步提升PCRL模型在病理分割方面的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過擴充訓練數據集，特別是針對腦部CT影像的多樣性和複雜性，來提高模型的泛化能力。可以使用數據增強技術，如旋轉、翻轉、縮放和顏色變換，來生成更多的訓練樣本。
改進分割算法：採用更先進的分割算法，如U-Net或DeepLab系列，這些模型在醫療影像分割中表現出色。這些模型能夠更好地捕捉到病理特徵，從而提高視覺表示的準確性。
多模態學習：結合其他模態的數據（如MRI或PET影像），通過多模態學習來增強模型的學習能力。這樣可以利用不同影像來源的互補信息，提升病理分割的準確性。
自適應學習率：在訓練過程中使用自適應學習率調整策略，如Adam或RMSprop，來提高模型的收斂速度和穩定性，從而獲得更精確的視覺表示。
強化學習：引入強化學習的概念，通過設計獎勵機制來鼓勵模型專注於病理特徵的學習，進一步提升分割性能。