為了進一步提高本文方法在不同光源和成像系統上的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
擴展訓練數據集：增加多樣化的訓練數據集，包括不同類型的光源（如LED、鹵素燈、自然光等）和不同的成像系統。這樣可以使模型在面對未見過的光照條件時，仍能保持良好的性能。
增強數據生成技術：利用數據增強技術來模擬不同的光照條件和成像環境，例如通過隨機調整亮度、對比度和色彩飽和度來生成合成數據，從而提高模型的魯棒性。
多任務學習：設計一個多任務學習框架，讓模型同時學習不同的任務（如組織分割和生理參數估計），這樣可以促進模型學習到更通用的特徵，從而提高其在不同任務和環境下的泛化能力。
自適應學習策略：實施自適應學習策略，根據實時獲取的數據動態調整模型的參數，這樣可以使模型在不同的光源和成像系統下進行自我調整。