本研究利用编码器-解码器结构和变分自编码器实现脑肿瘤的自动化分割，并在BraTS 2018挑战中获得第一名。提出的医学变压器框架和MProtoNet模型显著提高了分类和定位的准确性。通过3D Transformer和自监督学习，研究在医学图像分析中取得了先进性能，有效解决了多模态MRI的低准确率问题。