本文提出了一种对比变分自编码器，可以过滤掉无关特征并合成一个名为深层血管造影的潜在图像来代表视网膜血管，并且通过简单阈值处理实现了更高的分割性能。这种合成网络的普适性得到了提高，可以在不同的目标领域生成稳定的血管造影，提供了一种良好的可视化方法，是荧光素血管造影的一个无创、安全的替代方法。

Jul, 2023

本研究提出了一种新颖的基于深度学习的血管分割系统，将图卷积网络与统一的 CNN 结构相结合，可以应用于扩展任何类型的基于 CNN 的血管分割方法，实验证明该方法在两个视网膜图像数据集以及冠状动脉 X 射线血管造影数据集上性能优于当前的最先进方法。

Jun, 2018

通过提出基于深度学习模型的方法，可以高效且准确地分割 CTA 图像中与周围动脉疾病（PAD）手术相关的下行主动脉至髂分叉和下行主动脉至膝盖部分，为医学专业人员分析血管系统健康提供了有价值的工具。

Nov, 2023

使用合成数据来监督分割算法，提出了一种在小鼠脑部 3D OCTA 图像中实现无标记血管分割的方法。

Mar, 2024

DeepVesselNet 是一种适用于血管图像分割的网络结构，主要使用 2D 十字卷积滤波器和合成数据集进行训练，能在降低计算复杂度的同时实现较高准确率。

Mar, 2018

自动血管分割在生物医学成像中至关重要，但由于血管结构的复杂性、患者间解剖变异、公开数据集的稀缺性和图像质量等原因，精确分割仍然具有困难。本研究通过深入文献研究，探讨机器学习技术在不同器官中的应用，旨在为新型成像模态下的血管分割提供坚实的基础并确定一个稳健的基准模型。研究使用由 Hierarchical Phase Contrast Tomography (HiP CT) 在人体器官图谱项目中成像获得的三个肾脏的双注释器验证的训练数据集，并采用 nnU Net 模型进行实验评估。结果显示，尽管分割性能表现较好（clDice 值在 0.82 到 0.88 之间），但存在一些错误，如由于缺乏静水压力（HiP CT 是一种离体技术）而导致的大血管分割效果较差，以及细小血管连接性减弱和血管边界处更高的分割误差。通过本研究和输出，我们旨在为后续基于不同成像模态的模型评估建立一个基准，特别是使用 HiP CT 成像数据库。

Nov, 2023

我们提出了一种新的方法，通过深度监督仅使用一个注释的 2D 投影来单独分割 3D 胰周动脉，从而减少注释工作量，并且通过将 2D 标签映射到 3D 空间并将其纳入训练，几乎消除了 3D 监督与 2D 监督之间的性能差距。

Sep, 2023

该研究提出了一种基于深度学习的新方法，通过 U-net 神经网络和边缘感知机制实现视网膜血管图像的血管分割，实验结果表明该方法在三个数据库上的表现可与现有的最先进方法相媲美，具有 97.99％的 AUC，并且运行时间更有效率。

Jun, 2018

基于半监督域自适应的脑血管分割方法，通过图像到图像的转换和语义分割，利用一个分离和语义丰富的潜在空间来表示异构数据并在不同模态之间进行图像级别的自适应，实现了高效且稳定的模型训练，并在不同模态下取得了同源领域最佳性能与目标领域 8.9% 的 Dice 值差距，具有可靠的脑血管图像分割潜力。

Sep, 2023

介绍了一种创新的滤波器融合方法，增强了血管分割模型的效果，通过对比分析，研究表明在训练模型时使用强化血管输入可以提高细分较小血管的效果。

Feb, 2024