Este documento presenta métodos para paralelizar el algoritmo con el fin de mejorar la eficiencia de la recuperación de eventos en los experimentos del Detector de Física de Espín (SPD) en las instalaciones del Colisionador de Iones basado en el Nuclotrón (NICA). El problema de eliminar falsas pistas durante el proceso de detección de la trayectoria de partículas sigue siendo un desafío crucial para superar los cuellos de botella de rendimiento en el procesamiento de datos de colisionadores generados en grandes volúmenes y a un ritmo rápido. En este documento, proponemos y mostramos métodos rápidos de eliminación de falsas pistas en paralelo basados en el criterio introducido de un enfoque de umbral basado en agrupamiento con una métrica de calidad de ajuste de chi-cuadrado. La estrategia propuesta logra un buen equilibrio entre la efectividad de la reconstrucción de pistas y el ritmo de ejecución en los ordenadores multicore avanzados de hoy en día. Para facilitar esto, se establece un punto de referencia de calidad para la reconstrucción, utilizando el error cuadrático medio (rms) de ajuste espiral y polinómico para los conjuntos de datos identificados como candidatos de pista subsiguiente por la red neuronal. Elegir el punto de referencia adecuado nos permite mantener los indicadores de recuperación y precisión del rendimiento de reconocimiento de pistas de la red neuronal a un nivel satisfactorio para los físicos, aunque estos indicadores inevitablemente disminuirán a medida que aumente el ruido de los datos. Además, ha sido posible mejorar la velocidad de procesamiento del programa completo en 6 veces mediante la paralelización del algoritmo, logrando una tasa de 2000 eventos por segundo, incluso al manejar datos de entrada extremadamente ruidosos.