FDIF 用数学公式合成 3D 数据预训练，医疗分割免真实影像达 81.89%

Kataoka 等人的 FDIF 通过带符号距离函数（SDF）的隐函数，从数学公式生成 3D 合成数据，无需真实医疗影像或专家标注即可预训练。该方法支持 109 类、任意隐函数及几何与强度纹理，在 AMOS、ACDC、KiTS 基准和三种架构上均优于此前公式驱动方法；采用 SwinUNETR 时达到 81.89%，与大规模真实数据自监督预训练相当。