要進一步提高ReShapeIT在解剖結構重建中的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
擴展訓練數據集：增加多樣化的訓練數據集，包括不同患者的醫學影像，特別是那些具有不同解剖變異的樣本。這樣可以幫助模型學習到更廣泛的解剖結構特徵，從而提高其對未見數據的泛化能力。
增強學習策略：引入增強學習技術，通過模擬不同的解剖變化和形狀變形來訓練模型。這可以幫助模型在面對新形狀時更具適應性。
多任務學習：將ReShapeIT與其他相關任務（如組織分類或病變檢測）結合進行多任務學習，這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，進而提高泛化能力。
強化隱式模板的有效性：進一步優化隱式模板的生成過程，確保模板能夠準確捕捉到不同解剖結構的共性和變異，並通過強化學習或自適應調整來提高模板的靈活性。
引入對抗性訓練：利用對抗性訓練技術，生成對抗樣本來挑戰模型的穩健性，這樣可以促使模型在面對不確定性和變異時保持穩定的性能。