為了進一步利用3D醫療影像的解剖學信息來提升模型性能，可以考慮以下幾個策略：
3D卷積神經網絡（CNN）：相較於2D影像，3D卷積神經網絡能夠更好地捕捉醫療影像中的空間結構和解剖學特徵。透過在3D空間中進行卷積操作，模型可以學習到更豐富的上下文信息，從而提高分割精度。
多切片學習：在處理3D醫療影像時，可以從不同的切片中提取特徵，並將這些特徵融合到模型中。這樣可以充分利用3D影像的上下文信息，增強模型對於解剖結構的理解。
結合解剖學知識的提示生成：在生成提示時，可以考慮解剖學的先驗知識，例如特定器官的相對位置和形狀。這樣的提示可以幫助模型更準確地定位和分割目標結構。
3D數據增強：通過對3D影像進行旋轉、平移和縮放等增強操作，可以增加訓練數據的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
多模態學習：結合不同模態的醫療影像（如CT、MRI和PET），利用它們之間的互補信息，可以進一步提升模型的性能。這種方法可以幫助模型更全面地理解解剖結構。