本文提出的跨模態融合方法和拓撲損失函數可以有效地應用於其他線性目標分割任務，例如血管和神經元的分割。首先，跨模態融合技術可以整合不同來源的影像數據，例如RGB影像和紅外影像，這在醫學影像中尤為重要，因為不同的影像模式可以提供互補的信息。例如，血管的RGB影像可以提供顏色和形狀的細節，而紅外影像則能夠揭示血管的溫度變化，這對於檢測病變或異常至關重要。透過引入高效的跨模態融合模塊（EGTCF），可以捕捉到多尺度的特徵關係，進而提高分割的準確性。
其次，拓撲損失函數的設計可以幫助保持目標的拓撲結構，這對於血管和神經元的分割同樣重要。這些結構通常具有連續性和分支特徵，拓撲損失函數能夠在訓練過程中強調這些特徵，從而減少分割結果中的斷裂和不連續現象。通過調整損失函數的權重，可以進一步優化模型在特定任務中的表現，確保在保持拓撲結構的同時，達到更高的分割精度。