SDF-Netは、リンパ節の検出に特化したハイブリッド検出ネットワークですが、そのアーキテクチャや手法は他の臓器や病変の検出にも応用可能です。特に、SDF-Netが採用している特徴融合のアプローチや、形状適応型ガウスカーネルを用いた弱教師あり学習は、さまざまな形状やサイズの病変に対しても有効です。例えば、腫瘍や他のリンパ節以外の病変に対しても、低コントラストや不規則な形状を持つものが多いため、SDF-Netの特性が役立つでしょう。さらに、SDF-Netのセグメンテーションパスと検出パスの統合は、他の臓器や病変の複雑な構造を理解するのにも有効であり、臨床診断における精度向上に寄与する可能性があります。