本研究提出了一种新颖的医学图像分割架构MAPUNetR，结合变换器模型与U-Net框架，解决了分辨率保持和模型透明性问题。实验结果表明，该模型在BraTS 2020数据集上的Dice分数达到0.88，显示出显著的临床应用潜力。