摘要

摘要

医学图像分割在辅助诊断和临床分析中具有关键作用。近年来，卷积神经网络

（ConvloutionNeuralNetwork,CNN）凭借其优异的局部特征提取能力和对空间结构的

敏感性，成为主流技术之一，但其感受野有限，难以捕捉全局上下文信息。相比之下，

Transformer依托自注意力机制可建模长距离依赖关系，获取全局特征，但其计算成本

高且可能忽视局部细节。为弥补二者不足，研究人员提出了多个CNN与