本研究提出了一种名为TractoGPT的全自动白质束分割方法，旨在解决脑结构连通性等领域的挑战。实验结果表明，TractoGPT的性能优于现有方法。

本研究提出了一种名为TractoEmbed的模块化多层嵌入框架，旨在解决白质束分割中的类不平衡和结构相似性问题。实验结果表明，该方法优于现有技术，具有潜在的应用价值。

本研究提出了一种使用缩放残差自助法改进的白质束分割方法，能够提高模型泛化性能。实验证明，该方法在不同设置下均有效。