要進一步提高擴散模型在組織病理學影像分割中的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：透過數據增強技術，如隨機旋轉、翻轉、顏色抖動和高斯模糊等，來擴大訓練數據集的多樣性，這有助於模型學習更具魯棒性的特徵。
多損失函數的整合：如本文所提到的，結合結構相似性損失（SS）和焦點損失（FL）可以有效地處理類別不平衡問題，並提高分割的準確性。進一步探索其他損失函數的組合，如Dice損失或交叉熵損失，可能會進一步提升性能。
模型架構的改進：考慮使用更先進的網絡架構，如Transformer或混合架構，這些架構在捕捉長距離依賴性和全局上下文方面表現優異，可能會對擴散模型的性能產生積極影響。
超參數調整：通過系統性地調整學習率、批量大小和其他超參數，來尋找最佳的訓練配置，這對於模型的收斂和最終性能至關重要。
多階段訓練：實施多階段訓練策略，首先在大規模未標註數據上進行自我監督預訓練，然後在小規模標註數據上進行微調，這樣可以充分利用未標註數據的潛力。