本文提出了一种基于3D注意力的U-Net架构，用于多区域分割大脑肿瘤，通过添加注意机制提高了分割精度，突出了恶性组织，提高了泛化能力。在BraTS 2021任务1数据集上训练和评估，结果优于其他方法，有望为理解和诊断脑部疾病做出贡献。强调了结合多种成像模式和引入注意机制的重要性。

本文提出了一种基于3D注意力的U-Net架构，用于多区域分割大脑肿瘤，通过添加注意机制提高了分割精度，突出了恶性组织，提高了泛化能力。在BraTS 2021任务1数据集上训练和评估，结果优于其他方法，有望为理解和诊断脑部疾病做出贡献。强调了结合多种成像模式和引入注意机制的重要性。

本文提出了一种基于3D注意力的U-Net架构，用于多区域分割大脑肿瘤。通过在解码器端添加注意机制，提高了分割精度，突出了恶性组织，提高了泛化能力。在BraTS 2021任务1数据集上验证了该方法的优越性。实验结果表明，该方法有望为理解和诊断脑部疾病做出贡献。强调了结合多种成像模式和引入注意机制以提高精度的重要性。

本文提出了一种基于3D注意力的U-Net架构，用于多区域分割大脑肿瘤。通过添加注意机制，提高了分割精度，突出了恶性组织，提高了泛化能力。在BraTS 2021任务1数据集上进行训练和评估，证明了该方法的优越性。该方法有望为理解和诊断脑部疾病做出贡献。