医療診断の精度向上において、画像品質は極めて重要な役割を果たします。しかし現実の臨床現場では、コスト上の制約によってMRI、CT、超音波画像が低解像度・低品質になることが多く、重要な解剖学的構造や病変の視認性が損なわれるという課題を抱えています。 こうした制限に対処するため、研究者らは従来の手法とは異なるアプローチを提案しました。それがDiSIINet（拡散ベース共生的情報相互作用ネットワーク）です。従来は画像強化と画像分割を別々の前処理ステップとして扱ってきましたが、DiSIINetはこれら両タスクが統一されたモデル内で相互に強化し合うべきという原理に基づいています。 この新しいアーキテクチャはDenoising Diffusion Implicit Models（DDIM）をベースとしており、強化ブランチと分割ブランチから構成されています。両ブランチの間には、Symbiotic Information Interaction（SII）モジュールという革新的なモジュールが配置されており、逆拡散プロセス中にクロスアテンションを通じて動的な特徴レベルの情報交換を実現します。この設計により、両タスクが反復的に互いを改善できる環境が整備されます。DDIMバックボーンは決定的サンプリングにより高品質な出力と効率的な推論を保証しています。 MRI、CT、超音波を含むマルチモーダル医療データセット上での実験により、DiSIINetは従来の逐次的またはタスク独立型のアプローチと比較して、顕著なパフォーマンス向上を達成しました。このコードはGitHubで公開されており、研究コミュニティでの活用が期待されています。