本研究提出了一种新颖的Attention Xception UNet（AXUNet）架构，结合了Xception主干和自注意力模块，优化脑胶质瘤肿瘤分割。AXUNet在肿瘤轮廓划分上表现优异，平均Dice分数达到93.73，显示其在临床应用中的潜力。

本文提出了一种基于深度学习的交互分割框架，结合卷积神经网络（CNN）和图像特定微调，显著提高了分割准确性。同时，研究探讨了多模态脑胶质瘤分割的新方法，利用SAM与投票网络结合，适应资源有限环境，改善临床决策。实验结果表明，该方法在BraTS-Africa数据集上表现优异。