CryoGEM的技術框架可以通過以下方式應用於其他生物成像技術，如X射線成像和磁共振成像（MRI）：
物理模擬的適應性：CryoGEM的物理模擬模塊可以根據不同的成像技術進行調整。例如，對於X射線成像，可以模擬X射線與樣本的相互作用，並考慮不同的衰減係數和影像重建算法。
生成對抗網絡的擴展：可以將CryoGEM中的生成對抗網絡（GAN）架構擴展到其他成像技術，通過訓練生成模型來生成高質量的X射線或MRI圖像，這些圖像可以用於訓練下游任務，如腫瘤檢測或組織分割。
數據增強和合成：利用CryoGEM生成的數據作為其他成像技術的訓練數據，特別是在標註數據稀缺的情況下，可以通過合成數據來增強模型的訓練，從而提高其在實際應用中的表現。
跨模態學習：通過跨模態學習技術，可以將CryoGEM生成的數據與其他成像技術的數據進行聯合訓練，這樣可以促進不同成像技術之間的知識轉移，從而提高模型的整體性能。