要進一步提高MS-CaRe-CNN在小而複雜的心肌病變結構上的分割精度，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：透過更強的數據增強技術來擴大訓練數據集的多樣性，例如使用隨機旋轉、平移、縮放和彈性變形等方法，這樣可以幫助模型學習到更多的變化，從而提高其對小結構的識別能力。
改進模型架構：可以考慮引入更深層次的卷積神經網絡（CNN）架構，或是使用注意力機制（Attention Mechanism）來強調重要特徵，這樣可以幫助模型更好地聚焦於心肌病變的細微特徵。
多任務學習：將心肌病變的分割任務與其他相關任務（如心臟功能評估）結合進行多任務學習，這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高分割精度。
後處理技術：在模型預測後，應用連通組件分析等後處理技術來去除小的噪聲和不連貫的區域，這樣可以提高最終的分割結果的準確性。
跨域學習：考慮使用跨域學習技術來減少訓練和測試數據之間的域偏移，這可以通過在不同的數據集上進行訓練來實現，從而提高模型的泛化能力。