最新のTransformerベースの医療画像セグメンテーションアプローチにはいくつかの課題があります。まず、Transformerは全体的な文脈を捉える能力に優れていますが、その計算コストが高く、特に高解像度の医療画像においては、メモリ使用量や計算時間が大きな問題となります。具体的には、従来の自己注意メカニズムは、すべてのピクセル間の関係を考慮するため、計算量が急増します。これに対処するために、Swin Transformerのようにウィンドウベースのアプローチが提案されていますが、ウィンドウ内の情報しか考慮しないため、長距離依存関係の捉え方が制限されるという欠点があります。また、医療画像はしばしば複雑で微細な構造を含むため、セグメンテーションの精度を向上させるためには、より効果的な自己注意メカニズムの設計が求められます。さらに、医療画像の多様性や異なるモダリティに対する一般化能力も課題であり、特定のデータセットに過剰適合するリスクがあります。