transformer和cnn结合有哪些创新点用于医学图像分割

在医学图像分割中，将Transformer和CNN结合有以下几个创新点：

1. 基于Transformer的全局特征提取：与CNN相比，Transformer可以更好地处理全局信息，因此可以用于提取图像中的全局特征。这些全局特征可以与CNN提取的局部特征进行融合，从而提高模型的准确性。

2. 基于多层Transformer的多尺度特征提取：通过堆叠多层Transformer，可以提取不同尺度的特征。这些特征可以与CNN提取的特征进行融合，从而提高模型的准确性，并且可以更好地处理医学图像中不同大小的结构。

3. 基于Transformer的注意力机制：Transformer中的自注意力机制可以帮助模型更好地理解不同特征之间的关系，从而提高模型的准确性。在医学图像分割中，可以使用注意力机制来提高模型对重要结构的关注度。

4. 基于Transformer的跨模态特征提取：在医学图像分割中，不同模态的图像（如MRI和CT）可能提供不同的信息。通过使用Transformer，可以提取这些不同模态图像的特征，并将它们融合起来，以提高模型的准确性。

需要注意的是，这些方法都需要在实验中进行验证，以确定其在医学图像分割中的实际效果。