DAFF-Net在其他醫學影像數據集上的表現潛力巨大，但可能需要根據不同影像的特點進行網絡結構的調整。例如：
影像類型：對於CT影像或超聲影像，這些影像的特徵和噪聲特性可能與MRI影像有所不同，因此需要調整網絡的卷積層和激活函數，以適應不同的影像特徵。
解剖結構：不同的醫學影像數據集可能涉及不同的解剖結構，這要求網絡能夠靈活地學習和適應這些結構的特徵。可以考慮在網絡中引入專門針對特定解剖結構的分支。
數據集大小：如果數據集較小，可能需要使用遷移學習的方法，從大型數據集上預訓練模型，然後再進行微調，以提高模型在特定數據集上的性能。
損失函數的調整：根據不同影像的特點，調整損失函數的設計，以更好地反映特定任務的需求，例如在某些影像中可能需要更強調邊界的準確性。