本研究提出了一种新的多维统一的 Swin Transformer 模型，用于 3D 病灶分割。该模型利用自我监督的先验任务学习病灶解剖学的潜在模式，并在同一编码器中学习相应的语义信息。该方法在内部数据集上表现出显著改进，可用于自动化的 3D 病灶分割。