本研究提出了一种新颖的3D变换器WaveFormer，旨在解决现有3D变换器在医学图像分析中的内存消耗大和细粒度特征捕捉不足的问题。WaveFormer利用离散小波变换（DWT）保留全局上下文和高频细节，显著降低参数数量和计算复杂度，并在多个数据集上表现出与最新技术相当的性能。