本研究提出了一种基于增强的Transformer U-Net架构的多功能多任务神经网络框架，可解决医学图像中的图像分割、实值预测和跨模态转换等挑战。通过验证人脑MR和CT图像的公共数据集，评估了模型处理多模态数据的能力。

基于多任务神经网络框架的多模态 MRI 数据增强 CT 图像合成
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