解剖学的特徴と画像特有の特徴の分離は、unORANIC+のアーキテクチャにおける一つのエンコーダと二つのデコーダを用いることで実現されています。具体的には、入力画像を一つの高次元の潜在空間にマッピングするエンコーダEがあり、これが解剖学的特徴と画像特有の特徴を同時に学習します。エンコーダは、画像を非重複のパッチに分割し、各パッチに位置埋め込みを加えた後、Transformerブロックを通じて処理します。これにより、解剖学的特徴を抽出するデコーダDAは、画像特有のバイアスを無視して解剖学的にクリーンな再構成を行い、もう一つのデコーダDは元の画像を再構成します。この二重の再構成損失（LRSとLRI）を用いることで、解剖学的特徴と画像特有の特徴の効果的な分離が促進され、潜在空間内での特徴の直交化が実現されます。