本研究提出了一种对比驱动的医学图像分割框架，有效解决了模糊边界和共现问题，显著提升了模型在低对比度和复杂场景下的鲁棒性，实验结果表明其性能优越。

本研究提出了MLLA-UNet架构，以应对传统医学图像分割方法在处理复杂图像时面临的挑战，如模糊边界和低对比度。该模型通过线性注意力和自适应机制降低计算复杂度，同时保持高精度，实验结果表明其在多个数据集上表现优异。

大规模评估发现大型语言模型在预训练数据上的成员推理攻击表现较差，成员和非成员之间存在模糊的边界。特定设置易受成员推理攻击影响，成功归因于分布变化。提供代码和数据的基准测试套件支持未来研究。