DISYREは従来のGaussianノイズによる標準的な破壊プロセスを、段階的で合成的な異常破壊プロセスに置き換えることで、医用画像解析タスクに適した得点関数を学習する能力を持っています。この新しいアプローチにより、自然発生の医学的異常に一般化された得点関数が生成され、テスト画像を健康な分布内に修正する方法が示されます。これは既存のガウシアンノイズで訓練された得点関数では実現しなかったものです。また、DISYREは多段階リストレーション戦略を採用し、他のUAD基準法よりも高い性能を達成します。