本文提出了Neuro-TransUNet框架，结合U-Net和SwinUNETR的特征提取与上下文处理能力，提升了脑肿瘤分割的效率。通过数据预处理提高数据质量，模型在中风病变分割中优于现有算法。此外，研究了不同Transformer配置的3D-TransUNet模型，发现Decoder-only模型在脑转移分割中效果更佳。