We employed almost the same set of methods as in Section REF  for comparison in the experiment.
As the the SC-GAN was specifically designed for vessel segmentation, we replace it with CycleGAN [1]} for comparison here. CycleGAN is a commonly used image-level alignment UDA method that utilizes cycle-consistent generative adversarial networks to achieve cross-modality synthesis. We employed Dice score and Average Symmetric Surface Distance (ASSD) for quantitative evaluation.

Мы использовали практически тот же набор методов, что и в разделе REF, для сравнения в эксперименте.

Поскольку SC-GAN был специально разработан для сегментации сосудов, мы заменили его на CycleGAN [1] для сравнения здесь. CycleGAN - это широко используемый метод UDA (Unsupervised Domain Adaptation), основанный на согласованных циклах генеративно-состязательных сетей, который позволяет синтезировать изображения разных модальностей. Мы использовали коэффициент Дайса и среднее симметричное расстояние поверхности (ASSD) для количественной оценки.