拡散モデルの原理を利用して、多様な意味情報を持つ画像からノイズベースの特徴を抽出し、これらノイズ特徴の差異を見分けることで、病変領域を特定する。
提案するAD-Netは、拡散畳み込みリジデュアルブロック、注意ベースの空間特徴強化ブロック(ASFEB)、および誘導デコーダ戦略を統合することで、皮膚病変の正確な分割を実現する。
