血管分割是医学图像处理的重要任务，能够有效识别和提取血管结构，辅助诊断血管疾病。研究团队提出的vesselFM模型专为3D血管分割设计，具备零样本和泛化能力，经过大规模数据集训练，表现优于现有模型，推动了血管分割研究的进展。

本研究探讨了医疗影像中拓扑正确性对神经元和血管分割的重要性，指出现有评估标准存在缺陷，并提出改进建议，以建立更可靠的评估标准。

本研究提出了一种轻量级视网膜血管分割网络LVS-Net，旨在提高视网膜图像分析中的血管分割性能。该模型通过多尺度卷积块和焦点调制注意力模块优化分割特征，提升早期疾病检测效率，并在公开数据集上表现优于现有模型。

本研究提出了一种新的混合Transformer与CNN的U型架构TransUNext，旨在提高眼底图像中血管分割的效果。实验结果显示，该方法在公共数据集上的AUC值超过其他先进技术，展现出优异的自动血管分割性能。

本文介绍了一种新方法CNF，用于建模条件密度函数和解决结构预测问题。该方法在超分辨率和血管分割等任务中表现优异，具有高计算效率和良好的推测性能。通过流匹配和优化运输插值，CNF在生成模型训练中实现了高质量样本生成，并在多个数据集上验证了其优越性。

本文介绍了多种基于光学相干断层扫描（OCTA）的血管分割方法，如SCF-Net、VET和OCTA-MTL。这些新方法在血管提取和图像质量上优于传统技术，提升了糖尿病视网膜病变的自动评估能力，推动了眼科图像分析的发展。

本研究通过受力感知引导血管分割提升超声血管分割准确性，解决动脉和静脉难以区分的问题，并通过关注机制和受力大小融合关键帧与当前帧提升性能。提供了多模态超声动脉和静脉分割数据集Mus-V，包含3114张超声图像和105个视频中的受力数据。

本研究通过文献研究探讨了机器学习在血管分割中的应用。使用HiP CT成像的肾脏数据集进行实验评估，结果显示分割性能较好但存在一些错误。研究旨在为后续模型评估建立基准，特别是使用HiP CT成像数据库。

本研究通过文献研究探讨了机器学习在血管分割中的应用。使用HiP CT成像的肾脏数据集进行实验评估，结果显示分割性能良好但存在一些错误。研究旨在为后续模型评估建立基准。

本研究通过文献研究探讨机器学习在血管分割中的应用，使用HiP CT成像的肾脏数据集进行实验评估，结果显示分割性能较好但存在错误，旨在为后续模型评估建立基准。

本研究通过文献研究探讨了机器学习在血管分割中的应用。使用HiP CT成像的肾脏数据集进行实验评估，结果显示分割性能较好但存在一些错误。研究旨在为后续模型评估建立基准。

本研究通过文献研究探讨机器学习在血管分割中的应用，使用HiP CT数据集进行实验评估，结果显示分割性能较好但存在错误。研究旨在为后续模型评估建立基准，特别是使用HiP CT数据库。

该研究提出了一种基于X射线血管造影图像的自动冠状动脉疾病诊断方法，通过预处理和特征选择提高血管分割准确性，利用YOLOv8生成血管图像并重构冠状血管树。在ARCADE挑战中，该方法获得第三名，验证集和保留集的F1得分分别为0.422和0.4289。

该论文提出了一种新的方法，利用 CT 扫描的数据生成物理模拟的超声图像，并通过端到端的训练实现超声图像合成和自动分割。该方法在主动脉和血管分割任务上有很好的定量结果，并在其他器官上进行了优化图像表示的定性结果评估。

该研究提出了一种基于X射线血管造影图像的自动区域冠状动脉疾病诊断方法，通过经典计算机视觉的预处理和特征选择，增强血管对比度来提高血管分割准确性，利用YOLOv8生成血管图像并基于逻辑推理的方法重构冠状血管树以实现最终分割。在ARCADE挑战中获得了第三名，验证集和保留集的F1得分分别为0.422和0.4289。

该研究通过提取边界体素和建立最优连接模型，改进了血管分割方法，提高了性能。同时，还有效地改善了血管结构的误差指标，使血管具有更精确的拓扑结构。