設計更加高效的注意力機制以降低計算和內存開銷的同時保持分割精度，可以考慮以下幾個方向：
稀疏注意力機制：引入稀疏注意力機制，通過限制每個查詢僅關注少量的關鍵值對，從而顯著降低計算複雜度。這可以通過動態選擇最相關的關鍵值來實現，避免全局計算。
分層注意力：設計分層注意力機制，根據特徵圖的不同層次進行不同的注意力計算。低層特徵可以使用較簡單的注意力計算，而高層特徵則可以使用更複雜的注意力機制，這樣可以在保持精度的同時降低整體計算量。
量化和剪枝：在訓練後對注意力權重進行量化和剪枝，減少模型的參數量和計算需求。這可以通過選擇性地刪除不重要的權重來實現，從而提高模型的運行效率。
融合卷積和注意力：將卷積操作與注意力機制相結合，利用卷積的局部特徵提取能力和注意力的全局上下文建模能力，設計一種混合架構，這樣可以在保持精度的同時降低計算開銷。
自適應計算：根據輸入數據的特徵自適應地調整注意力計算的範圍和深度，對於簡單的輸入可以使用較少的計算，而對於複雜的輸入則使用更全面的計算，這樣可以有效地平衡計算效率和模型性能。
通過這些方法，可以設計出更加高效的注意力機制，從而在醫療影像分割等任務中實現更好的性能和效率。