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。

本文介绍了多种基于深度学习的血管分割技术，包括脉动辅助分割神经网络、DopUS-Net和改进的机器学习变压器架构。这些方法通过运动放大、滤波器融合和自我监督学习等技术，提高了超声图像中血管分割的准确性和鲁棒性，具有重要的临床应用潜力。

本文提出了一种基于深度学习的血管分割算法，旨在自动诊断肝细胞癌的微血管侵犯。通过建立数据集和引入边缘竞争血管分割网络（EVS-Net），该方法显著提高了肝癌及其他癌症影像分析中的分割精度，减少了虚警率，并探讨了不同成像模态下的血管分割技术，为未来医学影像分析奠定基础。

本研究利用深度学习模型提高光学相干断层扫描（OCTA）中血管分割的准确性和效率。通过合成数据集和改进的神经网络架构，提出了多种血管分割方法，并展示了其在小鼠和人类肾脏图像中的应用潜力。研究还探讨了机器学习在不同器官中的应用，为未来的血管分割奠定了基础。

本文介绍了一种基于深度学习的血管分割算法，采用 U-Net 网络，能够准确分割脉络膜区域并提取相关指标。研究提出的 VET 方法通过一次 OCT 扫描生成高质量的 OCTA 图像，显著缩短数据采集时间。同时，UOLO 框架实现了视网膜图像中视盘和黄斑的检测与分割，表现出优越性能。

本研究提出了一种基于机器学习和深度学习的叶子实例分割方法，实现了90%的分割得分。同时开发了3D植物幼芽分割框架Eff-3DPSeg，提高了植物育种效率。此外，研究还探讨了血管分割技术，提出了新的网络初始化方法和自动后处理技术，为生物医学成像提供基准模型。

本文综述深度学习在血管分割中的应用，涵盖图卷积网络、对比变分自编码器、U-Net、DeepVesselNet、少样本学习VesselShot及傅立叶域学习等方法，用于视网膜、冠状动脉和脑血管图像分割。这些方法在多个数据集上提升了精度并降低了计算量，但标注数据稀缺和图像质量仍制约精确分割。

该文综述了血管分割的多种深度学习方法，包括：基于单个2D投影深度监督分割3D胰周动脉、自适应半监督分割脑血管、弱监督框架分割冠状动脉、生成模型合成血管树提升肾小球微血管分割、基于HiP CT建立肾脏血管分割基准、FocalSegNet结合CRF从MRA粗标签分割颅内动脉瘤、DeepVesselNet降低计算复杂度、半弱监督学生-教师模型分割视网膜液体、边界体素与最小曲面优化血管拓扑，以及半监督域自适应实现跨模态脑血管分割。

本文提出基于深度学习的显微纤维图像数据集生成方法，用于九种硬木属物种识别，性能接近人类专家，有助于森林保护。同时综述了血管分割研究，涵盖图卷积网络、DeepVesselNet、YOLOv5-LW和LUNet等方法，在视网膜、冠状动脉等数据集上优于现有方法，并涉及细胞分割与CTA图像分析。

该文综述医学图像分割新方法，包括：RV-GAN多尺度生成架构用于视网膜微血管精准分割；MRC-Net多分辨率上下文网络在DRIVE等数据集表现优异；编码解码网络结合自适应阈值提取微血管；T2磁共振合成Willis环脑动脉分割；X-Net解耦目标跟踪学习多模态特征；VSR-Net修复血管样结构断裂；半监督域自适应实现脑血管分割；cGAN由MRI生成组织学图像；CNN与GAN提升脑肿瘤分割及生存预测；多视角框架翻译MRI辅助神经鞘瘤分割。

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。