该研究介绍了多种基于深度学习的医学图像分割模型，如Swin-Unet、UTNet和STU-Net，强调它们在心脏和多器官分割中的优越性能。这些模型结合了卷积神经网络和Transformer架构，提升了分割准确性，并在不同数据集上表现良好，具有良好的可转移性。

本研究探讨了多种医学图像分割模型，如UNet++、TransUNet和Swin-Unet，强调它们在分割精度和速度上的优势。结合Transformer和U-Net架构的模型在多器官和肿瘤分割任务中表现优异。通过迁移学习和优化损失函数，研究为医学成像提供了有效的解决方案和最佳实践。

本文介绍了多种基于Transformer的医学图像分割架构，如UNETR、Swin-Unet和DS-TransUNet。这些方法通过改进编码器和解码器设计，显著提升了多器官和脑肿瘤的分割性能，并在不同数据集上表现优越。

该研究介绍了多种基于 Transformer 的医学图像分割模型，如 Swin-Unet 和 TransUNet，展示了它们在多器官和肿瘤分割任务中的优越性能。通过自监督学习和全局上下文提取，这些模型显著提高了分割精度，超越了传统卷积方法，显示出 Transformer 结构在医学图像分割中的巨大潜力。

本文介绍了多种基于Transformer的医学图像分割方法，如Swin-Unet、Dilated-UNet和TransUNet。这些方法结合了卷积神经网络和Transformer技术，显著提高了医学图像分割的准确性和效率，尤其在多器官和肿瘤分割任务中表现优异。实验结果显示，这些新框架在多个数据集上超越了传统模型。