本研究探讨了U-Net及其变种在医学图像分割中的应用，解决了传统手动特征提取的低效率问题。研究表明，基于人工智能的自动化分割方案显著提高了图像分割的精确性和效率，改善了医疗诊断和治疗质量。

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。

SegFormer3D 是一种高效的分层 Transformer 模型，专用于 3D 医学图像分割，具有更少的参数和优越的性能。研究提出的多维统一 Swin Transformer (MDU-ST) 结合了编码器和解码器，能够处理 2D 和 3D 输入，提升分割精度。该模型在多个数据集上表现出显著改进，适用于自动化 3D 病灶分割，辅助肿瘤生长建模研究。