صورتان لنفس الدماغ، مأخوذتان في وقتين مختلفين، تشبهان صورتين لنفس المنزل قبل وبعد التجديد. لفهم ما تغير، تُطبق الصورتان فوق بعضهما وتُفحص الفروق. لكن جهاز التصوير ليس كاميرا مثالية: فهو يضيف تشوهات بنفسه، وكأن الصورة التُقطت عبر زجاج غير مستوٍ قليلاً. سابقًا، لم تكن البرامج تميز بين التغيرات الحقيقية وتلك الناتجة عن الجهاز.

الشبكة العصبية DisMorph تتعلم من أمثلة اصطناعية بالكامل، حيث يُعرف مسبقًا أي جزء من التشوه تقني وأي جزء تشريحي. ثم تفصل الفروق بين الصورتين إلى مسارين: أحدهما مسؤول عن تشوهات الجهاز، والآخر عن التغيرات الحقيقية في الأنسجة. هذا النهج يشبه عمل المرمم الذي يفصل الشقوق عن الطلاء القديم ليفهم ما كانت عليه اللوحة في الأصل.

على أزواج صور لمرضى بالزهايمر، كشف الأسلوب تغييرات في بنى الدماغ المرتبطة بالمرض، وفي الوقت نفسه أشار إلى تشوهات متبقية بعد التصحيح القياسي. هذا كما لو حصل الطبيب على صورتين واضحتين بدلاً من صورة ضبابية واحدة: واحدة تُظهر الدماغ نفسه، والأخرى تُظهر عيوب التصوير.

هذا الأسلوب يفتح الطريق لقياسات أكثر دقة لتغيرات الدماغ في العيادات، حيث لا تكون الأجهزة والإعدادات دائمًا موحدة. بدلاً من التخمين حول ما في الصورة — مرض أم تشوه — سيتمكن الطبيب من رؤيتهما منفصلين.