要進一步提高BRAU-Net++在Hausdorff距離指標上的表現，可以考慮以下幾個策略：
增強邊界學習能力：可以引入邊界感知損失函數，專門針對目標邊界進行優化。這種損失函數可以強調邊界像素的準確性，從而促使模型更好地學習邊界特徵。
多尺度特徵融合：在模型的解碼器部分，可以進一步強化多尺度特徵的融合，通過引入更多的跳躍連接（skip connections）來保留不同層次的特徵信息，特別是低層次的細節信息，這對於邊界的準確性至關重要。
改進的注意力機制：可以考慮使用更為先進的注意力機制，如自適應注意力（adaptive attention），使模型能夠根據當前的上下文動態調整注意力權重，從而更好地聚焦於邊界區域。
數據增強技術：在訓練過程中，使用針對邊界的數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉和變形，這樣可以增加模型對邊界變化的魯棒性，從而提高Hausdorff距離的表現。
後處理技術：在模型預測後，可以引入後處理技術，如形狀修正或邊界平滑，這些技術可以進一步改善邊界的連貫性和準確性，從而降低Hausdorff距離。