vesselFM

一个模型搞定各类三维血管分割，跨模态直接上手

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 35 🐛 待处理 15 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 179
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，GPL-3.0许可，可免费使用和部署，无在线服务。

项目预览

vesselFM 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队bwittmann
官网地址https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/html/Wittmann_vesselFM_A_Foundation_Model_for_Universal_3D_Blood_Vessel_Segmentation_CVPR_2025_paper.html
GitHubhttps://github.com/bwittmann/vesselFM
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，GPL-3.0许可，可免费使用和部署，无在线服务。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型blood-vessel-segmentation,foundation-models,medical-image-segmentation
GitHub 星标★ 179
上线时间2024-11-15 00:00:00
代码更新2026-09-04
仓库体积14.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

vesselFM 是一个面向通用三维血管分割的基础模型，论文已被 CVPR 2025 接收。它旨在解决医学图像中血管结构复杂、标注数据稀缺且不同影像模态（如 CT、MRI、超声）差异大导致的传统分割模型泛化能力差的问题。该模型通过在大规模多模态血管数据上进行预训练，学习到通用的血管形态和上下文特征，从而能够仅通过少量微调甚至零样本方式适配新的数据集和任务。其核心能力包括：支持任意三维体积图像输入、输出高精度的血管分割掩码、跨模态迁移学习，以及为下游任务（如血管疾病诊断、手术规划）提供可靠的解剖结构基础。项目代码以 Python 实现，基于深度学习框架，提供了模型推理和微调的接口，便于研究者和开发者集成到自己的医学影像分析流程中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 179

技术标签

核心亮点

  • CVPR 2025 论文背书，方法经过学术验证，权威性强
  • 通用基础模型设计，支持多种成像模态（CT/MRI等），迁移能力强
  • 代码开源，提供预训练权重和推理接口，易于集成到现有医学影像流程

不足之处

  • 早期项目（163星），社区生态和文档尚不完善
  • 预训练模型可能对特定解剖区域（如脑血管）优化，泛化到极端场景需微调

适用场景

  • 医学影像科研：快速实现多模态血管分割基线
  • 临床辅助诊断：自动提取血管结构用于狭窄、动脉瘤等分析
  • 手术导航系统：实时分割血管为术中提供三维解剖参考

替代项目

nnU-Net、TotalSegmentator、DeepVesselNet

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