本研究提出了一种统一的HT-CNN架构，利用迁移学习技术提高3D多模态MRI中脑肿瘤的分割精度。该方法结合混合变换器和卷积神经网络，显著改善了不同类型脑肿瘤的分割效果，助力临床决策和患者护理。

Unified HT-CNN Architecture: Transfer Learning for Segmenting Diverse Brain Tumors in MRI from Gliomas to Pediatric Tumors
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