VesselSim 仅用合成血管数据训练 3D 分割模型，在脑与肾等真实 MR/CT 上零样本达到与血管分割基础模型相当的表现
VesselSim 提出一个两阶段框架用于通用 3D 血管分割：先用随机、几何驱动的血管模拟（递归分支、曲率控制生长、碰撞感知拓扑）配合域随机化强度合成生成 16,500 个解剖上合理的 3D 血管造影体，仅用这些合成数据训练一个 3D U-Net，并在推理时通过自监督掩膜重建解码器进行测试时自适应，从而在无需真实标注数据的情况下，于覆盖脑、肾等多个解剖区域、跨 MR 与 CT 的多个真实数据集上以零样本方式取得与当前最先进血管分割基础模型相当的性能。