Modelos de máscara difusa modelam a incerteza do contorno tumorais através de transições de gradiente. O método gera até 29 características mais confiáveis do que as máscaras binárias. O peso do gradiente produz 2% mais clusters de características independentes. O coeficiente de correlação intraclasse das saídas preditivas do modelo é de até 0,99. Os mecanismos de equalização de intensidade impulsionam os ganhos de confiabilidade observados.
Cao et al. (Sun,) estudaram esta questão.