要進一步提高DAFF-Net在分割任務上的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過數據增強技術（如旋轉、平移、縮放和顏色變換）來擴大訓練數據集的多樣性，這樣可以提高模型的泛化能力，從而提升分割的準確性。
改進損失函數：在分割任務中，可以考慮使用更為先進的損失函數，如Focal Loss和Dice Loss的組合，這樣可以更好地處理類別不平衡問題，特別是在腦部影像中，某些結構的像素數量可能遠低於其他結構。
多尺度特徵融合：在分割解碼器中引入更多的多尺度特徵融合策略，這樣可以更好地捕捉到不同尺度下的結構信息，從而提高分割的精度。
自適應注意力機制：在分割任務中引入自適應注意力機制，根據不同的影像特徵自動調整注意力權重，這樣可以更有效地聚焦於重要的區域，進一步提升分割性能。
集成學習：考慮將DAFF-Net與其他分割模型進行集成，通過集成不同模型的預測結果來提高最終的分割準確性。