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摘要

医学图像是展现人体内部组织、器官及解剖结构的可视化手段，已成为当代

临床疾病诊断中至关重要的技术支撑。然而，医学图像因复杂性和多样性常表现

出结构复杂、边界模糊、组织间对比度低等特点，如何准确地从中提取目标病灶

区域是医学图像分割的重要任务。近年来，卷积神经网络在该领域取得了显著进

展，但受限于局部感受野，其建模长距离依赖能力有限。而Transformer凭借自注

意力机制，能够有效捕捉全局信息，但面对组织结构高度相似需要细粒度局部信

息的图像时，无法实现对病灶的精确定位和分割。对此，本文重