Transformer在医学图像分割的局限性

Transformer在医学图像分割中存在以下局限性：

1. 数据需求：Transformer模型通常需要大量的数据进行训练，以便能够捕捉到医学图像中的复杂特征。然而，医学图像数据往往是有限的，因此可能无法满足Transformer模型的数据需求。

2. 计算资源：Transformer模型通常需要大量的计算资源进行训练和推理。医学图像分割任务通常需要高分辨率的图像和复杂的模型，这会导致计算资源的需求进一步增加。

3. 上下文信息：医学图像分割任务中，像素之间的上下文信息非常重要。然而，Transformer模型在处理图像时，通常是将图像划分为均匀的小块，并且无法直接捕捉到像素之间的上下文信息。

4. 特征提取：医学图像分割任务中，传统的卷积神经网络（CNN）通常能够更好地提取图像中的局部特征。相比之下，Transformer模型更擅长处理序列数据，对于图像中的局部特征提取可能不如CNN效果好。

因此，尽管Transformer在自然图像领域取得了很大的成功，但在医学图像分割任务中仍存在一些局限性。