unORANIC+的特徵正交化機制透過將解剖特徵與影像特徵有效分離，為更複雜的醫療影像分析任務如分割和檢測提供了堅實的基礎。這一機制的核心在於其單一編碼器架構，該編碼器能夠捕捉影像中的全局和局部關係，並生成高維的潛在表示。這些潛在表示不僅能夠保留解剖結構的關鍵信息，還能消除影像特徵中的偏差，從而提高模型在不同影像來源和樣本大小下的穩健性。
在分割任務中，unORANIC+可以利用其解剖特徵的正交化來準確識別和分割不同的組織或病變區域，因為這些特徵不受影像特定屬性的影響。在檢測任務中，模型能夠基於這些穩健的解剖特徵進行有效的疾病分類和異常檢測，從而提高檢測的準確性和可靠性。透過進一步的微調和特定任務的訓練，unORANIC+的特徵正交化機制可以靈活地適應各種醫療影像分析需求，展現出其在分割和檢測任務中的潛力。