要將SAttisUNet框架擴展到其他醫學影像模態，如擴散加權影像(DWI)，首先需要考慮DWI的特性和數據結構。DWI影像通常包含多個方向的擴散數據，這意味著在設計網絡時需要處理多維數據。可以通過以下幾個步驟來實現擴展：
數據預處理：對DWI數據進行適當的預處理，包括去噪、標準化和重建，以確保數據質量和一致性。
網絡架構調整：在SAttisUNet中，可能需要調整網絡的輸入層，以接受多通道的DWI數據。這可以通過修改卷積層的輸入通道數來實現。
特徵提取：利用Swin Transformer的層次結構，捕捉DWI影像中的局部和全局特徵。這可以幫助模型更好地理解擴散特性和微結構變化。
訓練和驗證：使用標註的DWI數據集進行訓練，並通過交叉驗證來評估模型的性能。可以考慮使用不同的損失函數來優化分割效果。
臨床應用測試：在臨床環境中測試擴展後的SAttisUNet，以評估其在DWI影像分割中的實用性和準確性。
通過這些步驟，SAttisUNet框架可以有效地擴展到DWI影像，從而提高對脊髓微結構的分析能力。